[发明专利]一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的中文手写签名识别方法，所述方法包括：

生成包括中文手写签名图片的训练数据集；

对所述中文手写签名图片进行处理，生成增强数据集；

通过所述增强数据集对中文签名检测算法模型进行训练，当所述中文签名检测算法模型对中文手写签名的边框坐标以及分类结果的识别准确率分别达到阈值时，将所述中文签名检测算法模型作为最终中文签名检测算法模型；

采集待识别的中文手写签名图片，并对所述待识别的中文手写签名图片进行预处理；

通过最终中文签名检测算法模型对经过预处理的所述待识别的中文手写签名图片进行识别，输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的边框坐标以及分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，所述生成包括中文手写签名图片的训练数据集，包括：

设置图片的尺寸，以及设置字体的大小；

基于背景库随机挑选背景，基于人名库随机挑选人名，基于字体库随机挑选字体；

将背景作为图片的背景，将人名按照字体以及字体的大小添加到图片中，生成中文手写签名图片。

3.根据权利要求1所述的方法，所述对所述中文手写签名图片进行处理，生成增强数据集，包括以下至少一种处理方法：

将所述中文手写签名图片进行部分随机擦除；

将所述中文手写签名图片缩放到第一预设尺寸，再粘贴至第二预设尺寸的空白图片；所述第二预设尺寸大于所述第一预设尺寸；

将所述中文手写签名图片进行随机裁剪或随机翻转；

将所述中文手写签名图片进行随机角度旋转，θ代表旋转角度，取值范围为θ∈(-5,5)；

将所述中文手写签名图片进行随机亮度、对比度以及色调调整；

将所述中文手写签名图片进行随机噪声调整；

将所述中文手写签名图片进行随机高斯模糊调整；

通过开源的Mosaic增强方法随机混合多张所述中文手写签名图片作为新的中文手写签名图片。

4.根据权利要求1所述的方法，所述通过所述增强数据集对中文签名检测算法模型进行训练，还包括：

基于开源的EfficientNet作为基础网络，并结合开源的PANet对所述中文手写签名图片进行特征提取；

通过检测算法提取所述中文手写签名图片中包含的中文签名的边框坐标；

通过分类算法计算检测出的所述边框坐标为中文签名边框的概率；

基于smooth L1损失函数计算真实中文签名边框与检测出的边框坐标之间的边框差距，获取边框差距准确率；

基于交叉熵损失函数计算预测分类结果与真实结果的分类差距，获取分类差距准确率；

当所述边框差距准确率以及所述分类差距准确率分别达到阈值时，停止对所述中文签名检测算法模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，所述采集待识别的中文手写签名图片，并对所述待识别的中文手写签名图片进行预处理，包括：

通过移动终端、PC端或图像采集装置采集待识别的中文手写签名图片，或通过相册、图库中上传待识别的中文手写签名图片；所述待识别的中文手写签名图片的颜色通道包括彩色或灰度，方向为正方向向上；

将待识别的中文手写签名图片的宽高尺寸等比例缩放到640×640，所有像素值除以255后归一化到0-1之间。

6.根据权利要求1所述的方法，所述输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的边框坐标以及分类结果，包括：

输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的边框坐标，包含四个坐标Center_x/Center_y/Width/Height，其中Center_x/Center_y为边框的中心点坐标，Width为边框的宽，Height为边框的高；

输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的分类结果，所述分类结果为所述边框坐标满足识别要求的概率值，当所述概率值大于阈值时，保留所述待识别的中文手写签名图片的边框坐标。