[发明专利]手写签名图像真伪鉴别模型建立方法及真伪鉴别方法

权利要求书

1.一种手写签名图像真伪鉴别模型建立方法，其特征在于，方法包括：

步骤1、采集多张手写签名图像，并为每张手写签名图像进行标签标记，所述的标签包括[1]代表真迹以及[0]代表伪迹；

步骤2、采用掩模裁剪的方式对所述的手写签名图像进行预处理，获得预处理后的手写签名图像；

步骤3、对所述的预处理后的手写签名图像中含有手写签名的区域提取ULBP特征，获得预处理后的手写签名图像的P-ULBP特征，所述的P-ULBP特征为所有含有手写签名的区域的ULBP特征的集合；

所述的步骤3，包括以下步骤：

步骤31、在所述预处理后的手写签名图像中设定2n×2n的滑动窗口，n＝1；

步骤32、使所述的滑动窗口以步长n进行滑动，检测当前滑动窗口中是否含有所述的手写签名，若当前滑动窗口中含有所述的手写签名，则执行步骤33；若当前滑动窗口中没有所述的手写签名，则执行步骤34；

检测当前滑动窗口中是否含有所述的手写签名的方法为检测当前滑动窗口的像素值是否全为255，若像素值全为255，则当前滑动窗口为空白窗口，不包含手写签名；若像素值不全为255，则当前滑动窗口中包含手写签名；

步骤33、提取当前滑动窗口内部的ULBP特征向量；

步骤34、判断所述的滑动窗口是否在所述预处理后的手写签名图像中遍历一遍，若没有遍历一遍，则返回步骤32，若已经遍历了一遍，获得预处理后的手写签名图像内所有滑动窗口中的ULBP特征向量，获得所述预处理后的手写签名图像的P-ULBP特征向量；

步骤4、建立预处理后的手写签名图像的SURF特征视觉词汇直方图，建立预处理后的手写签名图像的P-ULBP特征视觉词汇直方图；

步骤5、将所述的P-ULBP特征视觉词汇直方图与所述的SURF特征视觉词汇直方图首尾拼接，获得手写签名图像视觉词汇直方图；

步骤6、将多个手写签名图像视觉词汇直方图转换为向量形式作为输入，将多个手写签名图像对应的多个标签作为输出对分类器进行训练，获得手写签名图像真伪鉴别模型。

2.根据权利要求1所述的手写签名图像真伪鉴别模型建立方法，其特征在于，所述的步骤2、预处理包括以下步骤：

步骤21、对所述的手写签名图像进行图像增强，获得增强后的手写签名图像；

步骤22、对所述的增强后的手写签名图像进行膨胀，获得膨胀后的手写签名图像；

步骤23、对所述的膨胀后的手写签名图像进行滤波，获得掩模图像；

步骤24、利用所述的掩模图像对所述的手写签名图像进行裁剪，获得预处理后的手写签名图像。

3.根据权利要求2所述的手写签名图像真伪鉴别模型建立方法，其特征在于，采用直方图均衡化的方式对所述的手写签名图像进行图像增强，采用中值滤波对所述的膨胀后的手写签名图像进行滤波。

4.根据权利要求1所述的手写签名图像真伪鉴别模型建立方法，其特征在于，建立预处理后的手写签名图像的SURF特征视觉词汇直方图，包括以下步骤：

A、对所述的预处理后的手写签名图像提取SURF特征，获得SURF特征向量；

B、在所述的SURF特征向量中设置N个第一初始聚类中心进行聚类，获得N个第一最终聚类中心，将所述的第一最终聚类中心作为SURF视觉词汇，N＝1；

C、将所述的每一个SURF特征向量归入与其具有最短欧氏距离的SURF视觉词汇标签下，统计每个所述SURF视觉词汇标签下SURF特征向量的个数，获得SURF视觉词汇向量；

D、采用TF-IDF方法为所述SURF视觉词汇向量中每一个元素进行加权并转换成直方图的形式，建立所述SURF特征视觉词汇直方图。