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基于深度学习的手写体签名比对方法、系统、装置及介质【异议或纠错】

档案编号: CQ-132-0470-2027
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V30/32;G06V30/19;G06V30/18;G06V30/148;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提出的一种基于深度学习的手写体签名比对方法、系统、装置及介质,属于图像处理技术领域。所述方法包括:扫描答题卡,提取其签名区域,经过预处理后生成签名图像;利用卷积神经网络对签名图像进行手写体签名特征提取;检索出同一考生所有科目的答题卡的手写体签名特征,并利用欧式距离计算其中任意两个手写体签名特征的相似度;判断相似度是否低于相似度阈值,若是,则保存相应的两个签名图像。本发明通过搭建卷积神经网络获得手写体签名特征提取模型,利用模型进行手写签名特征提取,并通过相似度比对的方式进行手写体签名比对,有效提高了比对结果的准确性。
附件下载:  (原始资料备查)

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