笔迹鉴定方法、装置、设备和介质与流程

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种笔迹鉴定方法、装置、设备和介质。

背景技术：

1、笔迹鉴定是指对人通过书写活动形成的字迹所进行的鉴认和识别活动。人的书写风格具有特定性和稳定性，并在笔迹中得到反映，通过笔迹鉴定可以实现人身同一认定，证实文件的真伪。

2、然而，传统的笔迹鉴定方法易受笔迹图像中的背景噪声影响，以致准确率较低。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种笔迹鉴定方法、装置、设备和介质，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

2、本申请实施例的第一方面，提供了一种笔迹鉴定方法，所述方法包括：

3、通过目标网络，获取待鉴定笔迹图像的第一信息，所述第一信息用于表征所述待鉴定笔迹图像所属书写人的书写风格；

4、将所述第一信息与预设库中的第二信息进行比对，得到所述待鉴定笔迹图像的笔迹鉴定结果，所述第二信息用于表征预选书写人的书写风格；

5、其中，所述目标网络通过以下步骤得到：

6、构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络；

7、通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络。

8、可选地，所述第二信息有多个，且多个所述第二信息所对应的预选书写人相同；将所述第一信息与预设库中的第二信息进行比对，得到所述待鉴定笔迹图像的笔迹鉴定结果，包括：

9、根据所述第一信息分别与多个所述第二信息之间的欧氏距离，确定所述第一信息分别与多个所述第二信息之间的相似度；

10、在多个所述相似度的均值大于设定值的情况下，确定所述待鉴定笔迹图像所属书写人为多个所述第二信息所共同对应的预选书写人。

11、可选地，所述第一信息与单个所述第二信息之间的相似度通过以下公式确定：

12、

13、其中，ω表示所述第一信息与单个所述第二信息之间的相似度，e表示所述第一信息与单个所述第二信息之间的归一化欧式距离。

14、可选地，通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络，包括：

15、在对所述手写文本识别网络进行新一轮训练之前，按照预设样本比例将所述笔迹图像样本集随机划分为训练集和测试集；

16、通过最近一次划分出的训练集和测试集，对所述手写文本识别网络进行新一轮训练；

17、将训练完成的所述手写文本识别网络确定为所述目标网络。

18、可选地，所述预设库通过以下步骤构建：

19、获取至少一个书写人的笔迹图像；

20、通过所述目标网络获取所述至少一个书写人的笔迹图像各自所对应的书写风格的表征信息；

21、根据所述至少一个书写人的笔迹图像各自所对应的书写风格的表征信息，构建所述预设库。

22、可选地，所述手写文本识别网络为书写风格自适应手写文本识别metahtr网络；构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络，包括：

23、将初始metahtr网络中的卷积神经网络cnn和双向长短期记忆网络bilstm替换为所述逆鉴别网络，得到以所述逆鉴别网络为笔画特征提取模块的metahtr网络；

24、通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络，包括：

25、通过笔迹图像样本集对所述metahtr网络进行内外循环训练，得到所述目标网络。

26、可选地，所述逆鉴别网络包括以笔迹图像为输入的判断流网络、以像素取反后的所述笔迹图像为输入的逆流网络，以及多个注意力机制模块；单个所述注意力机制模块用于根据所述判断流网络中的单个卷积模块的第一层特征和所述逆流网络中的单个卷积模块的输出特征，向所述判断流网络中的单个卷积模块的第二层卷积层传递注意力信息。

27、本申请实施例的第二方面，提供了一种笔迹鉴定装置，所述装置包括：

28、第一获取模块，用于通过目标网络，获取待鉴定笔迹图像的第一信息，所述第一信息用于表征所述待鉴定笔迹图像所属书写人的书写风格；

29、第一比对模块，用于将所述第一信息与预设库中的第二信息进行比对，得到所述待鉴定笔迹图像的笔迹鉴定结果，所述第二信息用于表征预选书写人的书写风格；

30、其中，所述装置还包括：

31、第一构建模块，用于构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络；

32、第一训练模块，用于通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络。

33、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的笔迹鉴定方法的步骤。

34、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面所述的笔迹鉴定方法的步骤。

35、本申请实施例包括以下优点：通过构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络，将逆鉴别网络应用于笔迹鉴定中，从而借助于逆鉴别网络将笔迹图像的前景(即手写字体的笔画)特征与背景特征分隔开，由此可以消除背景噪声对笔迹鉴定结果的影响，提升准确率。

技术特征：

1.一种笔迹鉴定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二信息有多个，且多个所述第二信息所对应的预选书写人相同；将所述第一信息与预设库中的第二信息进行比对，得到所述待鉴定笔迹图像的笔迹鉴定结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一信息与单个所述第二信息之间的相似度通过以下公式确定：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设库通过以下步骤构建：

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述手写文本识别网络为书写风格自适应手写文本识别metahtr网络；构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络，包括：

7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述逆鉴别网络包括以笔迹图像为输入的判断流网络、以像素取反后的所述笔迹图像为输入的逆流网络，以及多个注意力机制模块；单个所述注意力机制模块用于根据所述判断流网络中的单个卷积模块的第一层特征和所述逆流网络中的单个卷积模块的输出特征，向所述判断流网络中的单个卷积模块的第二层卷积层传递注意力信息。

8.一种笔迹鉴定装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7中任一项所述的笔迹鉴定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的笔迹鉴定方法。

技术总结本申请提供了一种笔迹鉴定方法、装置、设备和介质，属于人工智能技术领域，该方法包括：通过目标网络，获取待鉴定笔迹图像的第一信息，所述第一信息用于表征所述待鉴定笔迹图像所属书写人的书写风格；将所述第一信息与预设库中的第二信息进行比对，得到所述待鉴定笔迹图像的笔迹鉴定结果，所述第二信息用于表征预选书写人的书写风格；其中，所述目标网络通过以下步骤得到：构建以逆鉴别网络为笔画特征提取模块的手写文本识别网络；通过笔迹图像样本集对所述手写文本识别网络进行训练，得到所述目标网络。技术研发人员：黄博,鲍烈,龙柯旭,刘祥余,姜明崎受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1