一种动态签名识别技术.pdf

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1、(10)申请公布号 CN 103413121 A (43)申请公布日 2013.11.27 CN 103413121 A *CN103413121A* (21)申请号 201310327621.6 (22)申请日 2013.07.31 G06K 9/00(2006.01) G06F 9/44(2006.01) (71)申请人苏州科技学院地址 215000 江苏省苏州市滨河路 1701 号 (72)发明人徐常青朱建青 (74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人曹毅 (54) 发明名称一种动态签名识别技术 (57) 摘要本发明公开了一种动态签名识别技术，。

2、引入了4阶张量保存技术，并通过计算该4阶张量特征值和特征向量，来克服现有识别技术存在的精度问题。通过动态记录签名数据，实现数据保存与更新的同步。由于这种识别具有很高的准确率，因此可省去繁琐的个人身份验证（如手机号码、身份证号码、出生日期、家庭住址等信息的填写）这一环节。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页说明书 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请权利要求书1页说明书3页 (10)申请公布号 CN 103413121 A CN 103413121 A *CN103413121A* 1/1 页 2 1. 一种动态签。

3、名识别技术，其特征在于，包括以下步骤 ; 步骤 1）手写字体动态识别数据 4 阶张量的生成；步骤 2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；步骤 3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；步骤 4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；步骤 5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；步骤 6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。 2. 根据权利要求 1 所述的动态签名识别技术，其特征。

4、在于：所述写字板能实现用户签名的数字化。权利要求书 CN 103413121 A 2 1/3 页 3 一种动态签名识别技术技术领域 0001 本发明涉及一种签名识别技术，具体涉及的是一种动态签名识别技术。背景技术 0002 我们在很多场合如银行存取款、金融与商场交易、项目与行政审批等，都要涉及个人签名问题。单位 “一支笔” 在为行政审批等方面带来便利的同时，也为一些不法分子提供了可乘之机。签名伪造是那些爱贪便宜（可能不是小便宜）、习惯耍小聪明的人的惯常伎俩。 0003 签名真实性辨别问题一直是人们非常关心同时又是比较棘手的问题。在网上通过百度搜索关。

5、键词 “仿冒签名” ，可得到 974,000 个相关结果，可见仿冒签名现象的普遍性。事实上，每年的贪污腐败犯罪案件中，大多数均涉及不法分子利用工作便利、企事业单位财务漏洞以及单位负责人不在岗等机会来制造假签名。由此每年给国家和企事业单位带来的损失无法估量。 0004 目前，市场上对签名真实性的甄别问题仍然是个难题。这一方面是由于签名样本的获取非常便利，如某次签名的复印件保存就可为下次的签名仿冒埋下伏笔。这种现象人们似乎已司空见惯，也防不胜防。非专业人士很难将一个通过临摹真实签名得到的逼真的仿冒签名与一个真实签名区分开来。如 2012 年 11 月 22 日人民网。

6、（江苏视窗）报道了下面的事件：最近，网上出现了一个让人意想不到的生意：一些卖家靠模仿他人签名赚钱，而笔迹的仿真程度乍看之下还真不好区分。 21日，记者从南京一个从事该生意的卖家那里获悉，模仿一个签名，至少要 2000 元。事实上，笔迹鉴定在南京的民事案中也越来越多地出现了。专家提醒，这种模仿笔迹的行为，如果造成他人经济损失的后果（相对模仿明星签名炫耀等未造成不良后果来说），就属于犯罪行为，必须承担相应的法律责任。 0005 卖家称中英文笔迹都能模仿 “专业模仿笔迹，模仿签名，保证通过笔迹鉴定，保证和原字一模一样！ ” 近日，模仿笔迹的广告在。

7、网络上流行起来了。21 日，记者看到，在百度或者论坛里检索 “模仿笔迹” ，就能找到不少商家的广告。 0006 除了能提供中文签名，还有 “工作室” 在论坛里打广告称，英文笔迹也能模仿：“模仿签名种类包括领导签字、签名、批复、批条。欠条、收条、报销单据、协议、合同、证件、遗嘱、书信等世界各国文字。 ” 针对这种现象，我们设计了一类动态四维签名保存技术，即签名平面图像（2 维） + 深度变化量（1 维） + 时间维度（即实时动态性），该数据以 4 阶张量的形式被保存。这种多维度保存的签名数据比起传统的签名数据量似乎要大，但事实上在经过数据。

8、压缩（如非负矩阵分解方法压缩）后其数据量并不大。我们通过多次实验证明， 4 阶 100 维张量形式保存的签名数据，使得签名甄别的准确率达 99.92%，其处理速度约为 1 秒，处可接受范围。发明内容说明书 CN 103413121 A 3 2/3 页 4 0007 本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种动态签名识别技术，结合 MATLAB 编程、非负矩阵分解和相似度矩阵计算，通过软硬件结合，实现实时数据比对和更新，并对假冒用户签名提出警告，极大提高了手写签名识别率。 0008 为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实。

9、现：一种动态签名识别技术，包括以下步骤 ; 步骤 1）手写字体动态识别数据 4 阶张量的生成；步骤 2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；步骤 3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；步骤 4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；步骤 5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；步骤 6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。 0009 进一步的，所述写字板能实现用户签名的数字。

10、化。 0010 本发明的有益效果是 : 本发明通过 MATLAB 编程以及非负张量分解，通过软硬件结合，实现用户签名动态数据的保存、提取与压缩，优化算法，极大地压缩了数据存贮量、大大提高了签名甄别的准确率，从而降低了签名甄别错误的风险。该发明所涉硬件价格低廉，算法实现代价小。为金融与商场交易、项目行政审批等涉及个人签名的单位提供了极大便利，并在签名匹配不一致时提供及时报警，为避免国家和单位的经济损失和财产安全等提供了保证。具体实施方式 0011 下面将结合实施例，来详细说明本发明。 0012 一种动态签名识别技术，包括以下步骤 ; 步骤 1）手写字体动态识别。

11、数据 4 阶张量的生成；步骤 2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；步骤 3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；步骤 4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；步骤 5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；步骤 6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。 0013 进一步的，所述写字板能实现用户签名的数字化。 0014 本发明的原理：每一个手写汉字、阿拉伯数字或英文字母等字符都可视为一幅图片（黑白、灰度或彩色），因此可视为一个矩阵（对应于黑白或灰度情形）或者 3 阶张量（彩色图片）。当然，对一幅彩色图片，我们可进行二值化或灰度化，然后再转化为一个矩阵。该矩阵还可以进一步进行向量化。手写动态矩阵，事实上是一个 4 阶非负张量，它包含像素坐标、分辨率、笔划深度和时间变量值，通过矩阵向量化，可将该 4 阶张量转化为一个 3 阶张量。本发明通过 DMHC 说明书 CN 103413121 A 4 3/3 页 5 的非负张量分解，获取用户签名基张量。说明书 CN 103413121 A 5 。

摘要
申请专利号：	CN201310327621.6	申请日：	2013.07.31
公开号：	CN103413121A	公开日：	2013.11.27
当前法律状态：	驳回	有效性：	无权
法律详情：	登录超时
IPC分类号：	G06K9/00; G06F9/44	主分类号：	G06K9/00
申请人：	苏州科技学院
发明人：	徐常青; 朱建青
地址：	215000 江苏省苏州市滨河路1701号
优先权：
专利代理机构：	南京经纬专利商标代理有限公司 32200	代理人：	曹毅
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内容摘要

本发明公开了一种动态签名识别技术，引入了4阶张量保存技术，并通过计算该4阶张量特征值和特征向量，来克服现有识别技术存在的精度问题。通过动态记录签名数据，实现数据保存与更新的同步。由于这种识别具有很高的准确率，因此可省去繁琐的个人身份验证（如手机号码、身份证号码、出生日期、家庭住址等信息的填写）这一环节。

权利要求书

权利要求书
1. 一种动态签名识别技术，其特征在于，包括以下步骤;
步骤1）手写字体动态识别数据4阶张量的生成；
步骤2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；
步骤3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；
步骤4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；
步骤5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；
步骤6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。

2. 根据权利要求1所述的动态签名识别技术，其特征在于：所述写字板能实现用户签名的数字化。

说明书

说明书一种动态签名识别技术
技术领域
本发明涉及一种签名识别技术，具体涉及的是一种动态签名识别技术。
背景技术
我们在很多场合如银行存取款、金融与商场交易、项目与行政审批等，都要涉及个人签名问题。单位“一支笔”在为行政审批等方面带来便利的同时，也为一些不法分子提供了可乘之机。签名伪造是那些爱贪便宜（可能不是小便宜）、习惯耍小聪明的人的惯常伎俩。
签名真实性辨别问题一直是人们非常关心同时又是比较棘手的问题。在网上通过百度搜索关键词“仿冒签名”，可得到974,000个相关结果，可见仿冒签名现象的普遍性。事实上，每年的贪污腐败犯罪案件中，大多数均涉及不法分子利用工作便利、企事业单位财务漏洞以及单位负责人不在岗等机会来制造假签名。由此每年给国家和企事业单位带来的损失无法估量。
目前，市场上对签名真实性的甄别问题仍然是个难题。这一方面是由于签名样本的获取非常便利，如某次签名的复印件保存就可为下次的签名仿冒埋下伏笔。这种现象人们似乎已司空见惯，也防不胜防。非专业人士很难将一个通过临摹真实签名得到的逼真的仿冒签名与一个真实签名区分开来。如2012年11月22日人民网（江苏视窗）报道了下面的事件：
最近，网上出现了一个让人意想不到的生意：一些卖家靠模仿他人签名赚钱，而笔迹的仿真程度乍看之下还真不好区分。21日，记者从南京一个从事该生意的卖家那里获悉，模仿一个签名，至少要2000元。事实上，笔迹鉴定在南京的民事案中也越来越多地出现了。专家提醒，这种模仿笔迹的行为，如果造成他人经济损失的后果（相对模仿明星签名炫耀等未造成不良后果来说），就属于犯罪行为，必须承担相应的法律责任。
卖家称中英文笔迹都能模仿
“专业模仿笔迹，模仿签名，保证通过笔迹鉴定，保证和原字一模一样！”近日，模仿笔迹的广告在网络上流行起来了。21日，记者看到，在百度或者论坛里检索“模仿笔迹”，就能找到不少商家的广告。
除了能提供中文签名，还有“工作室”在论坛里打广告称，英文笔迹也能模仿：“模仿签名种类包括领导签字、签名、批复、批条。欠条、收条、报销单据、协议、合同、证件、遗嘱、书信等世界各国文字。”
    针对这种现象，我们设计了一类动态四维签名保存技术，即签名平面图像（2维）+深度变化量（1维）+时间维度（即实时动态性），该数据以4阶张量的形式被保存。这种多维度保存的签名数据比起传统的签名数据量似乎要大，但事实上在经过数据压缩（如非负矩阵分解方法压缩）后其数据量并不大。我们通过多次实验证明，4阶100维张量形式保存的签名数据，使得签名甄别的准确率达99.92%，其处理速度约为1秒，处可接受范围。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种动态签名识别技术，结合MATLAB编程、非负矩阵分解和相似度矩阵计算，通过软硬件结合，实现实时数据比对和更新，并对假冒用户签名提出警告，极大提高了手写签名识别率。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
    一种动态签名识别技术，包括以下步骤;
步骤1）手写字体动态识别数据4阶张量的生成；
步骤2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；
步骤3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；
步骤4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；
步骤5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；
步骤6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。
进一步的，所述写字板能实现用户签名的数字化。
本发明的有益效果是:
本发明通过MATLAB编程以及非负张量分解，通过软硬件结合，实现用户签名动态数据的保存、提取与压缩，优化算法，极大地压缩了数据存贮量、大大提高了签名甄别的准确率，从而降低了签名甄别错误的风险。该发明所涉硬件价格低廉，算法实现代价小。为金融与商场交易、项目行政审批等涉及个人签名的单位提供了极大便利，并在签名匹配不一致时提供及时报警，为避免国家和单位的经济损失和财产安全等提供了保证。
具体实施方式
下面将结合实施例，来详细说明本发明。
    一种动态签名识别技术，包括以下步骤;
步骤1）手写字体动态识别数据4阶张量的生成；
步骤2）对所述张量进行非负分解，压缩数据，提取用户签名特征张量；
步骤3）对该算法烧制嵌入写字板芯片；
步骤4）写字板与设备连接，对用户签名数据进行收集，并及时更新用户动态签字张量；
步骤5）所述写字板与输入终端连接，对每次签名产生的动态签名张量和目标张量进行比对，通过模式识别中的非负张量分解方法识别签名的真实性；
步骤6）对匹配较好的签名显示签名匹配精度，对匹配差异超出阈值的显示警告信息。
进一步的，所述写字板能实现用户签名的数字化。
本发明的原理：
每一个手写汉字、阿拉伯数字或英文字母等字符都可视为一幅图片（黑白、灰度或彩色），因此可视为一个矩阵（对应于黑白或灰度情形）或者3阶张量（彩色图片）。当然，对一幅彩色图片，我们可进行二值化或灰度化，然后再转化为一个矩阵。该矩阵还可以进一步进行向量化。手写动态矩阵，事实上是一个4阶非负张量，它包含像素坐标、分辨率、笔划深度和时间变量值，通过矩阵向量化，可将该4阶张量转化为一个3阶张量。本发明通过DMHC的非负张量分解，获取用户签名基张量。