重庆傲雄在线信息技术有限公司陈双浩获国家专利权
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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基于双分支神经网络的离线手写签名分割系统和方法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：CN114882599B 。
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：202210622507.5，技术领域涉及：G06V40/30；该发明授权基于双分支神经网络的离线手写签名分割系统和方法是由陈双浩;覃勋辉;刘科设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双分支神经网络的离线手写签名分割系统和方法在说明书摘要公布了：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。
本发明授权基于双分支神经网络的离线手写签名分割系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支神经网络的离线手写签名分割方法，其特征在于，定位手写签名在图像中的位置确定候选区域，基于检测框的置信度及候选框获得感兴趣区域图像；基于编码-译码分支网络对感兴趣区域图像中签名主体及签名周围边界进行初步分割获得语义特征图，按照区域划分特征类别；对语义特征图经过空洞空间金子塔池化上采样操作，学习签名边界细节获得卷积特征图；基于注意力机制融合语义特征图和卷积特征图生成预测签名区域掩膜；采用二分类神经网络将签名区域预测作为输入评估其是否足够真，以此愚弄双分支签名分割网络生成更高质量的分割签名；通过图像处理操作移除分割签名中的噪声和干扰，进行过滤及笔画结构优化得到最终签名输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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