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基于深度置信网络和k均值聚类的签名图像鉴定方法

摘要

本发明涉及一种基于深度置信网络和k均值聚类的签名图像鉴定方法,该方法包括以下步骤:S1训练深度置信网络:输入手写签名图像作为训练集,通过深度置信网络提取每幅输入手写签名图像的第一特征向量,使用k均值聚类算法把所述第一特征向量聚为1类,获取聚类中心和聚类中心到类中最远向量的距离df,实现训练深度置信网络;S2鉴定签名图像:输入需要鉴定的手写签名图像,通过训练好的深度置信网络提取第二特征向量,计算第二特征向量到训练集特征向量聚类中心的距离d,如果d≥df,则输入需要鉴定的手写签名图像为假签名图像,否则为真签名图像。本发明能够自动对签名图像进行鉴定而无需人为干预,并且加快了鉴定的速度,提高了鉴定的正确率。

著录项

  • 公开/公告号CN106529395B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 文创智慧科技(武汉)有限公司;

    申请/专利号CN201610840672.2

  • 发明设计人 刘罡;饶鉴;

    申请日2016-09-22

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构42104 武汉开元知识产权代理有限公司;

  • 代理人潘杰

  • 地址 430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道999号海外人才大楼A座18层1802室

  • 入库时间 2022-08-23 10:36:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-12

    授权

    授权

  • 2017-04-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20160922

    实质审查的生效

  • 2017-04-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20160922

    实质审查的生效

  • 2017-03-22

    公开

    公开

  • 2017-03-22

    公开

    公开

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