基于HTM的离线手写签名识别方法

一. 简介

手写签名识别在信用卡身份检查、机场登机身份验证等安全检查方面应用广泛,并以其安全性高、实现简单且不会丢失遗忘等特点,成为身份认证中的常用技术。

签名识别可分为在线识别和离线识别两种方式。对于在线签名系统,由于系统可以采集到签字人书写时的压力、笔画顺序的时间序列等数据,从而使得在线签名易于识别,不易模仿,现阶段已经有不少的有效应用。在线签名系统的交叉错误率已降到1%以下。对于离线签名,由于无法获取上述信息,难以获取同一人签名的相同特征,导致离线签名系统因特征获取困难、识别率低的瓶颈,尚无有效的算法解决。

本成果提出一种基于层次时间记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)的离线签名识别系统,并结合签名样本的时空特征,对离线签名进行有效处理和识别。结果证明,本成果的识别率可达95%,并对签名的移动与缩放有较好的识别效果。

二. 效果描述

本成果可针对图像和视频分别进行检索,同时提供用户交互功能,可根据用户感兴趣区域进行检索。

1、无噪声签名识别

如图1所示,左侧表示此张待测样本的进度,以及试验进度的控制条,中间是正在推理的样本,右侧是输出模块。深蓝色柱状图表示和各类已学习样本的相似概率,显示与待测样本相似概率最高的两类已学习样本。从图中可以看出,对于熟练模仿、肉眼都很难分辨真伪的签名样本,本成果利用样本的时空不变特征,迅速而准确的识别签名样本的真伪来表示相似概率的大小。

HTM_1

图1 无噪声的中文签名识别效果图

2、有噪声中英文签名识别

对于常见的杂乱直线条和背景水印之类的曲线条。本文的系统依然能较明显的分辨出签名图像的真伪,如图2所示。此外,本成果还可对英文签名依然具有广泛适用性。

HTM_2

图2 背景有凌乱直线条噪声的中文签名识别效果图
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