[发明专利]一种基于逆灰度方式的双流网络签名鉴定方法及装置

权利要求书

1.一种基于逆灰度方式的双流网络签名鉴定方法，其特征在于，所述签名鉴定方法包括：

获取待输入签名图像；

其中，所述待输入签名图像包括原签名图像以及待测签名图像；

对所述待输入签名图像进行逆灰度预处理，以减少所述待输入签名图像中的噪声干扰；

将所述待输入签名图像输入训练好的特征提取网络中的上层子网络，以使所述上层子网络对所述待输入签名图像进行特征提取以及特征的多尺度融合，将逆灰度预处理之后的待输入签名图像输入至训练好的特征提取网络中的下层子网络，以使所述下层子网络对逆灰度预处理之后的待输入签名图像进行特征提取以及特征的多尺度融合，获得多个特征向量；

其中，所述特征提取网络为孪生结构，所述上层子网络与所述下层子网络之间共享权值；

将多个特征向量依次输入预先训练好的全卷积二分类网络中，获得多个签名鉴定结果；

基于多个签名鉴定结果的损失函数，确定所述待测签名图像中的签名是否为真实签名；

所述对待输入签名图像进行逆灰度预处理包括：

使用像素反操作表达式对待输入签名图像进行逐像素逆灰度处理；

所述像素反操作表达式为：R＝{255-p_n|n∈I}；

其中，I表示待输入签名图像，R表示逆灰度后的结果，n表示待输入签名图像中像素点的标签，p表示像素点的像素值；

所述上层子网络以及下层子网络包括注意力模块，该注意力模块采用残差模型的调节方式进行特征的多尺度融合；多个特征向量分别为：原签名与待测签名特征融合的第一融合特征向量、逆灰度的原签名与逆灰度的待测签名特征融合的第二融合特征向量、逆灰度的待测签名特征与原签名特征融合的第三融合特征向量，以及逆灰度的原签名与待测签名特征融合的第四融合特征向量。

2.根据权利要求1所述的签名鉴定方法，其特征在于，所述对所述待输入签名图像进行逆灰度预处理，以减少所述待输入签名图像中的噪声干扰包括：

对所述待输入签名图像缩放为统一尺寸；

对统一尺寸的待输入签名图像进行逐像素逆灰度处理；

对逐像素逆灰度处理之后的待输入签名图像进行中值滤波，以减少所述待输入签名图像中的噪声干扰。

3.根据权利要求1所述的签名鉴定方法，其特征在于，所述基于所述签名鉴定结果的损失函数，确定所述待测签名图像中的签名是否为真实签名包括：

将第一特征向量的第一鉴定结果、第二融合特征向量的第二鉴定结果、第三融合特征向量的第三鉴定结果以及第四融合特征向量的第四鉴定结果的损失函数进行加权求和，得到总损失函数；

在所述第一鉴定结果、第二鉴定结果、第三鉴定结果以及第四鉴定结果中选择使所述总损失函数最小的鉴定结果，确定为所述待测签名图像的签名鉴定结果；

基于所述待测签名图像的签名鉴定结果，确定所述待测签名图像中的签名是否为真实签名。

4.根据权利要求3所述的签名鉴定方法，其特征在于，所述总损失函数的表达式为：

其中，L表示总损失函数，y表示待输入签名图像中的一对图像是否为同一人的签名，y＝0表示不同人，y＝1表示同一人，表示第i鉴定结果，取值为0到1的小数，α_i为不同图像对的权值参数。