[发明专利]签名审核方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种签名审核方法，其特征在于，所述方法包括：

获取与用户标识对应的待审核的签名图像，所述待审核的签名图像是采集的用户签名的矢量文件；

提取所述签名图像的边缘特征和笔迹特征，通过按列合并的方式将所述边缘特征和所述笔迹特征进行合并，以得到合并后的当前签名特征，所述边缘特征是指图像中亮度具有明显变化的边缘或者区域；

采用词统计命令在分布式数据库中查询与所述用户标识对应的历史签名特征；

采用深度学习神经网络模型检测所述当前签名特征是否与查询到的历史签名特征相匹配；

若匹配，则确定所述签名图像审核通过；

所述采用深度学习神经网络模型检测所述当前签名特征是否与查询到的历史签名特征相匹配，包括：将所述当前签名特征与所述历史签名特征进行合并，形成签名特征自变量；将所述签名特征自变量作为所述深度学习神经网络模型输入的自变量，基于预设的特征判断函数以及所述签名特征自变量确定所述特征判断函数的值；若所述特征判断函数的值为1，则确定所述当前签名特征与所述历史签名特征相匹配，若所述特征判断函数的值为-1，则确定所述当前签名特征与所述历史签名特征不匹配。

2.根据权利要求1所述的签名审核方法，其特征在于，所述提取所述签名图像的边缘特征和笔迹特征，包括：

采用第一神经网络提取所述签名图像的边缘特征；

采用第二神经网络提取所述签名图像的笔迹特征。

3.根据权利要求1所述的签名审核方法，其特征在于，在所述查询与所述用户标识对应的历史签名特征之前，还包括：

获取历史签名图像，所述历史签名图像具有对应的用户标识；

提取所述历史签名图像的历史签名特征；

根据所述历史签名图像对应的用户标识将所述历史签名特征存储于分布式数据库中。

4.根据权利要求3所述的签名审核方法，其特征在于，所述采用词统计命令在分布式数据库存中查询与所述用户标识对应的历史签名特征，包括：

采用词统计命令，在所述分布式数据库中查找与所述用户标识对应的历史签名特征；

若查找到的所述历史签名特征的数量达到目标数量，则提取目标数量的历史签名特征。

5.根据权利要求1所述的签名审核方法，其特征在于，所述深度学习神经网络模型的生成方法包括：

获取样本签名图像数据集，所述样本签名图像数据集中包括正样本数据集和负样本数据集；

分别通过所述正样本数据集和负样本数据集训练支持向量机，直至参数收敛，得到所述深度学习神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的签名审核方法，其特征在于，所述分别通过所述正样本数据集和负样本数据集训练支持向量机，包括：

提取所述正样本数据集和负样本数据集中每一个样本签名图像对应的样本签名特征；

分别通过所述正样本数据集和负样本数据集中每一个样本签名图像对应的样本签名特征，训练所述支持向量机。

7.根据权利要求3所述的签名审核方法，其特征在于，所述确定所述签名图像审核通过之后，还包括：

根据所述用户标识将所述签名图像对应的当前签名特征存储于所述分布式数据库中。