一种基于便捷样本获取的离线签名比对方法

    公开(公告)号:CN114155613B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111219886.5

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于便捷样本获取的离线签名比对方法,包括如下步骤:步骤S1:收集历年考场情况登记表;步骤S2:利用手写字体转换器,将表格中的姓名转换为各种形式的签名笔迹,得到大量该学生的伪冒手写签名图像;步骤S3:从历年考场情况登记表中将学生的手写签名提取出来,并保存为灰度图像文件形成训练集,对手写签名图像进行预处理;步骤S4:任意选取训练集中某一学生的两张真实手写签名图像做为正样本,一张真实手写签名图像和一张该学生的伪冒签名图像做为负样本,输入孪生网络中得到损失函数,通过训练使损失函数最小,迭代至分类器的损失稳定,得到鉴定模型;步骤S5:将训练的网络模型应用于测试样本,进行手写签名比对。

    一种基于便捷样本获取的离线签名比对方法

    公开(公告)号:CN114155613A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111219886.5

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于便捷样本获取的离线签名比对方法,包括如下步骤:步骤S1:收集历年考场情况登记表;步骤S2:利用手写字体转换器,将表格中的姓名转换为各种形式的签名笔迹,得到大量该学生的伪冒手写签名图像;步骤S3:从历年考场情况登记表中将学生的手写签名提取出来,并保存为灰度图像文件形成训练集,对手写签名图像进行预处理;步骤S4:任意选取训练集中某一学生的两张真实手写签名图像做为正样本,一张真实手写签名图像和一张该学生的伪冒签名图像做为负样本,输入孪生网络中得到损失函数,通过训练使损失函数最小,迭代至分类器的损失稳定,得到鉴定模型;步骤S5:将训练的网络模型应用于测试样本,进行手写签名比对。

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