[发明专利]离线手写签名鉴别方法及系统有效
| 申请号： | 201611122474.9 | 申请日： | 2016-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN106778586B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 詹恩奇;李亚婷;郑建彬;汪阳;华剑 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 许美红 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种离线手写签名鉴别方法及系统，包括以下步骤：S1、离线签名样本库中的离线签名样本进行预处理；S2、对预处理后的签名图像进行多个特征的提取，包括矩特征、局部二值模式特征、灰度共生矩阵特征和脉冲耦合神经网络特征；S3、对提取的离线签名样本的多个特征进行训练，得到训练后的标准样本库；S4、获取待测签名，并对待测签名进行预处理，得到待测签名的多个特征；S5、将待测签名的多个特征与标准样本库中离线签名样本的对应特征进行匹配，识别出待测签名是真实签名还是伪造签名。本发明可以有效对离线待测签名进行较准确的鉴别。 | ||
| 搜索关键词： | 离线 手写 签名 鉴别方法 系统 | ||
【主权项】：
一种离线手写签名鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对离线签名样本库中的离线签名样本进行预处理；S2、对预处理后的签名图像进行多个特征的提取，包括矩特征、局部二值模式特征、灰度共生矩阵特征和脉冲耦合神经网络特征；S3、对提取的离线签名样本的多个特征进行训练，得到训练后的标准样本库；S4、获取待测签名，并对待测签名进行预处理，得到待测签名的多个特征；S5、将待测签名的多个特征与标准样本库中离线签名样本的对应特征进行匹配，识别出待测签名是真实签名还是伪造签名。
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