[发明专利]一种电子印章授权方法、系统、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202110675029.X | 申请日: | 2021-06-17 |
公开(公告)号: | CN113591155A | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 吴乐琴;刘科;覃勋辉;申发海 | 申请(专利权)人: | 傲雄在线(重庆)科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/64 | 分类号: | G06F21/64;G06F21/60;G06F21/62 |
代理公司: | 北京中财易清专利代理有限公司 11518 | 代理人: | 李春连 |
地址: | 401121 重庆市渝北*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电子 印章 授权 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种电子印章授权方法,其特征在于,包括:
采集与印章授权相关的电子签名原笔迹数据;
提取所述原笔迹数据的特征;
获取授权当次电子签名数据;
提取所述授权当次电子签名数据的特征;
计算所述原笔迹数据的特征与授权当次电子签名数据的特征之间的相似度;
判断所述相似度是否小于等于预设定阈值;
若所述相似度小于等于预设定阈值,则判定为本人签字,发送印章授权信息;
若所述相似度大于预设定阈值,则判定为不是本人签字,则发送不是本人签字的提示信息;
根据印章授权信息,按照预设定授权流程进行授权。
2.根据权利要求1所述的电子印章授权方法,其特征在于,
所述相似度包括:图像相似度和笔迹特征相似度,所述图像相似度定义为:采集历史电子签名原笔迹数据,通过历史电子签名原笔迹数据回显成图像,通过所述图像建立深度卷积神经网络模型,获取授权当次电子签名数据;提取所述授权当次电子签名数据的特征,将所述授权当次电子签名数据的特征投影到深度卷积神经网络模型中,得到网络输出,所述网络输出的分数值作为图像相似度的得分。
3.根据权利要求2所述的电子印章授权方法,其特征在于,
所述笔迹特征相似度定义为:采集历史电子签名原笔迹数据,对历史电子签名原笔迹数据提取多维笔迹特征,基于所述多维笔迹特征计算DTW距离并根据DTW轨迹将两个长度不一的签字序列数据对齐到相同长度,计算对齐后的签字数据计算两者的多维距离,通过主成分分析算法对多维距离进行降维,得到一维的距离度量,并计算所述历史电子签名原笔迹数据之间距离的均值、方差,所述距离度量、距离的均值以及方差定义为所述笔迹特征相似度。
4.根据权利要求1所述的电子印章授权方法,其特征在于,
采集与印章授权相关的电子签名原笔迹数据,过程如下:
手指或签字笔与触摸屏之间产生交互,生成电子签字的电信号,获取触摸屏上的所述电信号;
通过对所述电信号进行采样,获取电子签名的轨迹坐标、时间戳和压力信息,并形成唯一的离散签字序列数据包;
触摸屏实时动态地回显当前签名的过程;
确认签名完成后,将所述离散签字序列数据包,加密传输到服务器端。
5.根据权利要求1所述的电子印章授权方法,其特征在于,
所述电子签名原笔迹数据,接收预定义次数的电子签名留样数据,根据所述预定义次数的电子签名留样数据还原电子签名原笔迹数据。
6.根据权利要求5所述的电子印章授权方法,其特征在于,根据所述预定义次数的电子签名留样数据还原电子签名原笔迹电子签名图片,过程如下:根据电子签名轨迹坐标信息,还原每两个采样点之前的连线,并根据压力和笔速还原笔锋和笔宽信息,将所有点位数据连接并根据压力和笔速数据还原出整个签字图片。
7.根据权利要求1所述的电子印章授权方法,其特征在于,
所述原笔迹数据的特征以及所述授权当次电子签名数据的特征包括:x坐标,y坐标,压力、速度、加速度、角速度、曲率、正切角。
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