[发明专利]一种签名识别方法及设备

权利要求书

1.一种签名识别方法，其中，所述方法包括：

获取签名时的签名图像；

依序对所述签名图像进行预处理和基于单点多盒探测器SSD的单字符定位分割，得到所述签名图像中的各单字符对应的单字符图像，所述单字符包括姓氏单字符和名字单字符；

根据基于手写中文字符识别网络的姓氏识别模型对所述姓氏单字符进行识别，得到所述姓氏单字符的分类结果，并根据基于手写中文字符识别网络的名字识别模型对所述名字单字符进行识别，得到所述名字单字符的分类结果；

基于所述姓氏单字符的分类结果和所述名字单字符的分类结果，得到所述签名图像的签名识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述依序对所述签名图像进行预处理和基于单点多盒探测器SSD的单字符定位分割，得到所述签名图像中的各单字符对应的单字符图像，所述单字符包括姓氏单字符和名字单字符，包括：

对所述签名图像进行水平和垂直投影，得到所述签名图像中的签名区域的位置信息；

根据所述签名区域的位置信息，在所述签名图像中裁剪出绕所述签名区域的位置边缘的预设像素的区域并进行二值化处理，得到裁剪后的签名图像；

对所述裁剪后的签名图像进行预设区域的形态学操作，得到形态学操作后的签名图像；

对所述形态学操作后的签名图像进行缩放，并放置于RGB三通道像素值均为预设像素值的预设区域图像中，以得到预处理后的签名图像；

对所述预处理后的签名图像进行基于所述SSD的单字符定位分割，得到所述签名图像中的各单字符对应的单字符图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述形态学操作后的签名图像进行缩放，并放置于RGB三通道像素值均为预设像素值的预设区域图像中，以得到预处理后的签名图像，包括：

若所述形态学操作后的签名图像的长、宽分别为w和h，所述预设区域图像的大小为400×80，

当时，将所述形态学操作后的签名图像由w×h缩放至在缩放后的图像上，分别向上和向下填充长度为400、宽度为个且RGB三通道像素值均为预设像素值的像素；

当时，将所述形态学操作后的签名图像由w×h缩放至在缩放后的图像上，分别左和向右填充长度为宽度为80个且RGB三通道像素值均为预设像素值的像素。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述预处理后的签名图像进行基于所述SSD的单字符定位分割，得到所述签名图像中的各单字符对应的单字符图像，包括：

对所述预处理后的签名图像进行所述基于SSD的单字符定位分割，得到所述签名图像中的各候选定位框的坐标位置和所述候选定位框中包含的单字符的置信度，所述候选定位框的坐标位置用于指示所述候选定位框在所述预处理后的签名图像中的位置；

将所述置信度大于预设置信度阈值对应的候选定位框确定为单字符定位框；

分别根据各所述单字符定位框的坐标位置，在所述预处理后的签名图像中进行对应裁剪，得到所述签名图像中的各单字符对应的单字符图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述手写中文字符识别网络包括19层，分别包括10个卷积-批归一化-带参数修正的线性单元层、5个池化层、1个多尺度空洞卷积层、2个全连接层及1个回归模型softmax层；

其中，所述基于手写中文字符识别网络的姓氏识别模型中的所述softmax层中的分类类别数为第一预设数量，所述基于手写中文字符识别网络的名字识别模型中的所述softmax层中的分类类别数为第二预设数量，且所述第一预设数量小于第二预设数量。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据基于手写中文字符识别网络的姓氏识别模型对所述姓氏单字符进行识别，得到所述姓氏单字符的分类结果，包括：

根据基于手写中文字符识别网络的姓氏识别模型对所述姓氏单字符进行识别，得到所述姓氏单字符的多个姓氏分类及每个所述姓氏分类对应的分类概率；

从所述多个姓氏分类中取出概率最大的第三预设数量的姓氏类别；

基于所述概率最大的第三预设数量的姓氏类别及其对应的分类概率，得到所述姓氏单字符的分类结果。