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申请/专利权人：杭州景联文科技有限公司

摘要：一种签名指印的识别方法，包括以下步骤：1签名指印与滚动指纹的配准以及弱标签的制作，将滚动指纹向签名指印进行配准，利用传统算法提取滚动指纹的方向场和细节点，作为签名指印的弱标签；2基于弱标签的签名指印图像增强和细节点提取的多任务全卷积神经网络的训练，以签名指印的弱标签做为训练标签，得到同时生成签名指印增强图和细节点的全卷积神经网络模型；3基于细节点模板和纹理模板的多分数策略融合，对生成的签名指印增强图和细节点，进行细节点编码和纹理编码，再进行比对，比对后的分数进行策略融合，得到指印的最终比对分数。本发明不需要专家手工标记指印细节点，节省了大量的时间和人力成本，且有较高的比对准确率。

主权项：1.一种签名指印的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1将滚动指纹向签名指印进行配准，提取滚动指纹的方向场和细节点，作为签名指印的弱标签；2以签名指印的弱标签作为训练标签，得到同时生成签名指印增强图和细节点的全卷积神经网络模型；3对生成的签名指印增强图和细节点，进行细节点编码和纹理编码，再进行比对，比对后的分数进行策略融合，得到指印的最终比对分数；所述步骤1包括如下步骤：1.1使用扫描仪获取500dpi的合同图像，根据指印的颜色信息，框定出大小为500×300的签名指印区域，同时，使用指纹采集仪来获取与签名指印对应的滚动指纹图像；1.2利用基于Gabor增强的指纹细节点提取算法，分别提取指印和滚动指纹上的细节点；1.3使用基于八分圆最近邻特征结构的匹配算法，找到指印和滚动指纹上对应的细节点点对，根据这些点对计算滚动指纹的仿射变换矩阵，然后用仿射变换将滚动指纹图像向签名指印图像进行配准，得到与指印配准后的滚动指纹；1.4手工制作签名指印和滚动指纹的分割掩码标签，使用全卷积神经网络，训练签名指印和滚动指纹的分割掩码模型；1.5利用分割掩码模型，对指印和滚动指纹进行分割，计算两者的公共区域掩码，利用公共区域掩码，对签名指印和滚动指纹进行分割，得到具有相同指纹区域的签名指印和滚动指纹；1.6利用索贝尔算子计算分割后的滚动指纹的梯度，再用二倍角公式和其梯度，计算出滚动指纹的方向场，作为签名指印的方向场弱标签；1.7利用基于Gabor增强的指纹细节点提取算法，提取分割后的滚动指纹上的细节点，生成细节点位置热力图和细节点方向图，作为签名指印的细节点弱标签；所述1.6中，计算公式如下： 其中，*表示卷积运算，I表示输入的滚动指纹图像，Sx和Sy表示索贝尔算子： 和是用输入图和Sx、Sy做一个卷积运算，计算出来的x方向和y方向的梯度，Jw是一个大小为w×w的全1矩阵，w指的是窗口大小，θ是最后计算出的方向场。

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