[发明专利]基于神经网络的手写签名识别系统

说明书

本发明公开了基于神经网络的手写签名识别系统，鉴于实际领域，本发明旨在解决现如今身份验证时确保手写签名识别的可靠性和实时性等问题。系统包括：手写签名采集模块；CPU模块；显示模块；接口芯片模块。通过所述手写签名采集模块采集大量实际手写签名数据并将数据传输到存储模块，然后将存储模块中的数据经所述接口芯片模块导入所述CPU模块中，所述CPU模块采用已搭建好的卷积神经网络算法模型对导入的训练数据进行有、无监督的多次迭代训练之后保存模型，实时数据传入此模型中能够快速精确的识别新输入的手写签名是否为签名人本人所签，并将识别结果显示在所述显示模块上，达到实时鉴别手写签名真伪的效果。

技术领域

本发明涉及基于神经网络的手写签名识别系统，属于人工智能图像识别技术领域，尤其涉及功能型手写签名识别系统。

背景技术

为了解决当下社会上经常发生的个人信息泄露等问题，尤其在当今科学技术飞速发展的信息时代，对于个人身份信息的认证也变得必要以及重要。在日常生活中，银行取款、单位出入、酒店进出以及线上交易等都需要正确的身份信息；而在互联网时代下，公共信息安全显得尤为重要，例如系统、司法、电子财务、国家安全等都需要更加精确的身份鉴定。对此，个人生物特征识别技术也变成了研究热点，其中，手写签名作为人体比较稳定且较容易获取的生物行为特征，在众多领域中被普遍使用并一直发挥着自己的重要作用，但是，它的简单性亦是它的被侵犯缺口，经常被不法分子利用。因此，为了满足人类目前社会对于保护个人及公共信息安全的需求，研究出更加安全、简易、有效且实用性高的身份信息认证方式具有巨大的现实意义和实用价值。

传统的手写签名识别仅识别出“是不是”，而并非“对不对”，如若想要精确识别出“对不对”，则需要把手写签名的图像、笔顺、流畅度以及压力等物理特征与其真实签名的样本信息进行对比，以鉴别手写签名的真伪。这种耗时耗力的识别技术并不能满足现如今实现手写签名快速精确识别的要求。

发明内容

针对上述问题，即在进行身份验证时确保手写签名识别的可靠性和实时性等问题，本发明要解决的技术问题是提供基于神经网络的手写签名识别系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：基于神经网络的手写签名识别系统，包括：手写签名采集模块、CPU模块、显示模块和接口芯片模块，其中，

手写签名采集模块，用于采集大量手写签名数据；

CPU模块，用于网络模型的搭建以及于数据的训练与识别；

显示模块，用于识别之后显示真伪结果；

接口芯片模块，用于手写签名采集模块和CPU模块之间的数据衔接。

进一步地，所述手写签名采集模块包括采集模块和存储模块，其中，

所述采集模块采用的是电磁式触摸屏，用于将采集到的手写签名数据通过中央控制单元传输到存储手写签名数据的存储模块；

所述存储模块，用于存储大量实际手写签名图片数据并将其传输到CPU模块。

进一步地，所述CPU模块是基于卷积神经网络算法进行拓展模型的搭建以及对不同数据集进行训练和测试，其中，

所述数据集包括实际手写签名数据集和公共单个汉字数据集并按照3:1的比例划分为实验所用测试集和训练集；

所述实际手写数据集是通过所述手写签名采集模块获取，所述公共数据集来源于HWDB数据集拼接而成的模拟手写签名的数据集；

所述训练集可源于实际手写数据集和HWDB公共数据集，分别做有、无监督的网络训练，测试集只能来源所述实际手写数据集，且是与训练数据集无重复的相同类别的崭新数据。

进一步地，所述显示模块采用的是UFB显示屏，其中，