[发明专利]银行联机手写签名身份验证方法及相关设备

权利要求书

1.一种银行联机手写签名身份验证方法，其特征在于，所述方法包括：

通过联机设备采集目标用户的目标用户信息和手写签名信息，其中，所述手写签名信息包括签名图片信息、时序坐标信息和时序压力信息；

根据所述目标用户信息，获取所述目标用户的目标手写签名信息，其中，所述目标手写签名信息包括目标签名图片信息、目标时序坐标信息和目标时序压力信息；

根据所述签名图片信息、所述时序坐标信息、所述时序压力信息、目标签名图片信息、目标时序坐标信息和目标时序压力信息，计算所述目标用户的签名相似度；

若所述目标用户的签名相似度大于预设相似度阈值，确定所述目标用户的手写签名验证通过。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述签名图片信息、所述时序坐标信息、所述时序压力信息、目标签名图片信息、目标时序坐标信息和目标时序压力信息，计算所述目标用户的签名相似度，包括：

从所述签名图片信息中提取行为特征，从所述时序坐标信息中提取坐标分布范围特征、坐标变化趋势特征和签名速度特征，从所述时序压力信息中提取压力分布范围特征、压力变化趋势特征、落笔角度分布范围特征和落笔角度变化趋势特征；

从所述目标签名图片信息中提取目标行为特征，从所述目标时序坐标信息中提取目标坐标分布范围特征、目标坐标变化趋势特征和目标签名速度特征，从所述目标时序压力信息中提取目标压力分布范围特征、目标压力变化趋势特征、目标落笔角度分布范围特征和目标落笔角度变化趋势特征；

根据所述行为特征和所述目标行为特征，计算所述签名图片和所述目标签名图片的签名图片相似度；

根据所述坐标分布范围特征、所述坐标变化趋势特征、所述签名速度特征、所述目标坐标分布范围特征、所述目标坐标变化趋势特征和所述目标签名速度特征，计算时序坐标相似度；

根据所述压力分布范围特征、所述压力变化趋势特征、所述落笔角度分布范围特征、所述落笔角度变化趋势特征、所述目标压力分布范围特征、所述目标压力变化趋势特征、所述目标落笔角度分布范围特征和所述目标落笔角度变化趋势特征，计算时序压力相似度；

根据所述签名图片相似度、所述时序坐标相似度和所述时序压力相似度，计算所述目标用户的签名相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为特征和所述目标行为特征，计算所述签名图片和所述目标签名图片的签名图片相似度，包括：

将所述行为特征和所述目标行为特征输入行为相似度计算模型，以使所述行为相似度计算模型根据所述行为特征和所述目标行为特征，计算所述签名图片和所述目标签名图片之间的签名图片相似度；

其中，所述行为相似度计算模型是利用历史签名图片信息和与其对应的目标签名图片信息对待训练的神经网络进行训练得到。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述坐标分布范围特征、所述坐标变化趋势特征、所述签名速度特征、所述目标坐标分布范围特征、所述目标坐标变化趋势特征和所述目标签名速度特征，计算时序坐标相似度，包括：

将所述坐标分布范围特征、所述坐标变化趋势特征、所述签名速度特征、所述目标坐标分布范围特征、所述目标坐标变化趋势特征和所述目标签名速度特征，输入时序坐标相似度计算模型；

通过所述时序坐标相似度计算模型根据所述坐标分布范围特征、所述坐标变化趋势特征、所述签名速度特征、所述目标坐标分布范围特征、所述目标坐标变化趋势特征和所述目标签名速度特征，计算时序坐标相似度；

其中，所述时序坐标相似度计算模型是利用历史时序坐标信息与其对应的目标时序坐标信息对待训练的神经网络进行训练得到。