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龙图腾网获悉重庆傲雄在线信息技术有限公司申请的专利一种基于faiss的在线手写签名笔迹检索方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114220179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111540196.X，技术领域涉及：G06V40/30；该发明授权一种基于faiss的在线手写签名笔迹检索方法和系统是由申发海;覃勋辉设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于faiss的在线手写签名笔迹检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于faiss的在线手写签名笔迹检索方法和系统，涉及电子签名笔迹识别领域。利用大数据和深度学习技术训练并提取具有身份辨别性的笔迹特征，通过将电子签名数据特征向量化，进而建立大规模笔迹特征库，对于待识别的笔迹数据，提取笔迹特征向量，再与特征库中特征向量进行比对，计算向量相似度，根据相似度排序得到最终的topN笔迹检索结果。

本发明授权一种基于faiss的在线手写签名笔迹检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于faiss的高效在线手写电子签名笔迹检索的方法，其特征在于，基于有监督用户签名数据，训练并提取笔迹特征向量，包括：获取每个用户ID在多个不同设备上以不同方式签名的电子签名数据，提取签名数据中包含轨迹序列上每个触点的坐标信息、压力值和时间戳信息，提取用户手写笔迹行为特征，将其转化为以csv格式文件保存的签名序列数据，利用对数正态分布累加或短期变分自编码器对笔迹序列数据进行编码和解码，所述短期变分自编码器包括：编码器采用双向循环网络将笔迹序列拆分的短时间序列编码为潜层特征向量，解码器采用高斯混合模型与自回归循环神经网络将潜层特征向量转换为与输入笔迹序列具有相似特征的新笔迹序列输出，通过参数抖动生成增强笔迹序列数据；训练优化深度学习卷积神经网络模型参数，建立笔迹特征提取模型，其中卷积层采用一维卷积核，前一层输出的行为特征输入到后一层，不断将特征进行抽象，通过池化层降低输入维度，并通过全连接层输出固定长度的笔迹特征向量；在线提取检索笔迹库中电子签名笔迹特征，添加特征数据向量建立faiss特征向量索引库并采用精准查找的索引类型；提取待检索笔迹特征向量；检索识别模块根据索引类型将待检索笔迹特征向量与faiss特征向量索引库中的签字特征数据对比，通过基于faiss的索引类型计算与索引库中特征向量的欧式距离，根据欧式距离获得笔迹特征相似度，取距离排序获取前N个相似度高的笔迹特征向量对应的签字数据作为检索结果。

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