[发明专利]基于双分支神经网络的离线手写签名分割系统和方法在审
| 申请号： | 202210622507.5 | 申请日： | 2022-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN114882599A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 陈双浩;覃勋辉;刘科 | 申请（专利权）人： | 重庆傲雄在线信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/30 | 分类号： | G06V40/30;G06V10/22;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 康海燕;唐锡娇 |
| 地址： | 401121 重庆市渝北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于双分支神经网络的离线手写签名分割方法，涉及电子签名识别技术，学习文档图像粗糙的语义信息，将文档图像划分区域，基于编码‑译码分支网络对签名图像进行分割，得到粗糙分割签名；推理签名边缘模糊区域的细节，继续进行特征编码，学习签名周围的边界细节，得到较精细分割签名；按照区域划分特征类别，自适应分配特征中心，使得属于相同类别的图像特征向所赋予的特征中心靠拢；签名空间结构捕获，生成对抗损失函数，对精细分割签名进行真假评估，愚弄双分支网络分割得到更高质量的签名输出。对签署在任意位置和复杂背景上，小尺寸电子签名能进行准确分割和识别。能应用于场景复杂性，背景模糊等情形的电子签名笔迹识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 神经网络 离线 手写 签名 分割 系统 方法 | ||
【主权项】：
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