一种签名指印真假检测方法及系统

摘要

一种签名指印真假检测方法，包括以下步骤：1)基于抠图算法从文书、合同上扣取出大小为500×300的签名指印；2)基于多个轻量的Inception模块堆叠的特征提取网络，对签名指印进行纹理特征编码；3)采用块标签训练策略加强对签名指印的局部纹理特征的编码能力，使用标签扩展模块完成离线特征提取网络的训练；4)在线部署环节，基于热力图融合决策方案，对网络输出的热力图进行策略融合，得到最终的签名指印为真的置信。以及提供一种签名指印真假检测系统。本发明得到一个签名指印活性检测模型，该模型有效降低了专家的参与度，节省了大量的人力劳动成本。

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、机器学习、深度学习和指印鉴定等领域知识，主要引入了一种签名指印的处理和真假检测的方法及系统。

背景技术

随着国家经济的发展，司法文书签订已经成为商业行为中必不可少的步骤，而签名指印作为司法文书上个人身份的体现，常常成为民事纠纷案件中责任承担的事实依据，公证人可以依此裁决合同的合法有效性，一定程度上规避违约、冒名代签等情形造成的经济纠纷和社会问题。据公安部有关数据显示，目前存在一些不法分子采用指纹假体冒充真手指进行造假的民事案件，在此类案件中，不法分子通过伪造合约、冒名代签等行为来逃避合同、文书上陈列的义务承担、法律条款履行，更恶劣的可能实施敲诈勒索。具体表现为合同、文书的签署者在按压指印的环节，使用印章、硅胶和乳胶等材料对人的手部指尖部位的表面进行复制，得到可以代替真手指的指纹假体，该假体被用来代替真手指实施合同、文书上的指印采集。这种现象严重降低了合同、文书的权威性和公信力，对公民财产造成巨大的损失；因而，亟需一种有效的手段解决这种假体指印欺诈的问题。

指纹活体检测是指纹识别领域被广泛关注的问题。目前存在的指纹防伪技术绝大部分在设备采集过程中完成真伪检测，或者基于设备采集的数字图像进行真伪检测；第一种活体检测以指尖汗液动态、血氧特征等为依据进行手指的真假检测，第二种是在指纹数字图像的基础上提取具有指纹活体纹理的特征来区分指纹的真假。这两种方法都不能够解决合同、文书上采用印泥、印油记录的签名指印真假检测问题，目前存在三个方面的问题需要解决。首先，需要收集构建一个基于市面常用的签名假指印材料库；其次，合同、文书上的签名指印需要特殊的前处理方法来截取并数字化指纹区域；最后，数字化后的签名指印区别于设备采集指纹图片，需要特殊技术手段来区别签名指印的真假。本发明创造性的提出了一个解决合同、文书上签名指印的真假检测方法，具体使用深度学习技术编码签名指印的纹理特征，并结合启发式的融合策略最终完成对真假指印的检测。解决了专家签名指印活体鉴定的费时费力的问题，完成了数字化智能化的活体签名指印检测的目标。

发明内容

为了克服现有技术逇不足，签名指印防伪技术涉及到指纹假体材料库收集、合同文书指纹区域数名化和签名指印活体检测，本发明总结指纹采集设备上常用的防伪手段提出了一个从合同、文书签名指印到指印活体检测方法及系统，解决了司法鉴定常用的专家人力鉴定的问题，提高了合同、文书上的签名指印的真实效力，为民事纠纷裁定提供安全可靠的身份依据。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种签名指印真假检测方法，该方法包括以下步骤：

1)基于抠图算法从文书、合同上扣取出大小为500×300的签名指印；

2)基于多个轻量的Inception模块堆叠的特征提取网络，对签名指印进行纹理特征编码；

3)采用块标签训练策略加强对签名指印的局部纹理特征的编码能力，使用标签扩展模块完成离线特征提取网络的训练；

4)在线部署环节，基于热力图融合决策方案，对网络输出的热力图进行策略融合，得到最终的签名指印为真的置信。

进一步，所述步骤1)的处理过程如下：

1.1)使用扫描仪对合同、文书进行扫描，得到包含指印的RGB原始彩色图片；

1.2)使用分辨率调整算法将原始彩色图片分辨率修正为500DPI；

1.3)根据印泥、印油与承载文字信息的纸张颜色信息的差异框定指印的有效区域；

1.4)进一步的使用矩形框人工精调该有效区域，并从原始图片上扣取图片大小为宽500×高300的BMP彩色图片，该标准图片大小为440KB。

再进一步，所述步骤3)的处理过程如下：

3.1)构建11x11的两个热力图，该热力图也可称为概率图，用来表征原始输入的检测结果。其中，输出热力图中的每个点可以编码13x13的原始输入信息；

3.2)根据输入原始图片的标签信息对该标签进行扩展编码，生成一张11x11的标签图。

更进一步，所述步骤4)的处理过程如下：

4.1)取出签名指印编码网络输出为真指印的概率图，依据大小为11x11的概率图作为最终的真假指印的裁定；

4.2)设计一个概率图启发式的融合策略来决策指印的真伪，步骤为：

4.2.1)基于阈值th＝0.5统计为真的标记数量N

4.2.2)计算|N

4.2.3)当ΔN<20时，取前110个概率值的均值为最终的真指印置信度；否则，计算N

4.2.4)当N

一种签名指印真假检测方法实现的系统，所述系统包括：

签名指印的前处理模块，基于抠图算法从文书、合同上扣取出大小为500x300的签名指印；

签名指印纹理编码模块，基于多个轻量的Inception模块堆叠的特征提取网络，对签名指印进行纹理特征编码；

块标签扩展编码模块，用于采用块标签训练策略加强对签名指印的局部纹理特征的编码能力，使用标签扩展模块完成离线特征提取网络的训练；

热力图策略融合模块，在线部署环节，基于热力图融合决策方案，对网络输出的热力图进行策略融合，得到最终的签名指印为真的置信度。

本发明的有益效果表现在：对合同、文书上的签名指印，提出了一种标准化的前处理方法，该方法使用区域颜色检测算法实现了指纹有效区域的自动化检测，一定程度避开了人工框定指印区域的劳力成本。其次，本发明提出的块标签训练策略有利于对输入网络签名指印的局部编码，增强网络对签名指印局部细节的表征能力。最后，本发明提出的热力图融合策略具有充分挖掘网络多输出的效果，融合之后得到的置信分数更加安全可靠。整个发明方案有效的降低了专家的参与度，节省了大量的人力劳动成本。

附图说明

图1是本发明算法的实施流程图；

图2是合同、文书上签名指印的前处理流程图；

图3是基于Inception设计的多模块堆叠网络；

图4是网络编码输出的真假热力图；

图5是标签扩展编码的效果图；

图6是网络输出热力图的融合决策流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

参照图1～图6，一种签名指印真假检测方法，以一个合同、文书上存在签名指印时离线训练环节和在线实时部署环节为例，所述方法包括以下步骤：

1)如附图2所示，根据合同、文书上的签名指印的特点，本发明设计了一种签名指印的标准化流程，通过该流程可以从合同、文书上截取固定分辨率、固定尺寸和固定大小的签名指印图片，从而构建形成签名指印的前处理模块；实施步骤包括如下：

1.1)使用扫描仪对合同、文书进行扫描，得到包含指印的RGB原始彩色图片；

1.2)使用分辨率调整算法将原始彩色图片分辨率修正为500DPI；

1.3)根据印泥、印油与承载文字信息的纸张颜色信息的差异框定指印的有效区域；

1.4)进一步的使用矩形框人工精调该有效区域，并从原始图片上扣取图片大小为500x300(宽x高)的BMP彩色图片，该标准图片大小为440KB。

2)如附图3所示，基于多级的Inception模块堆叠构建一个充分编码签名指印图片的纹理特征的框架，该框架有三个Inception和两个MeanPooling构成，本发明把这部分称为签名指印纹理编码模块；实施步骤为：

2.1)依据GoogLeNet提出的Inception模块，使用四分支的扩展范式来捕获原始输入不同感受野的特征；并使用原始Inception模块卷积层通道数的2/3作为新的Inception模块；

2.2)使用MeanPooling连接三个Inception模块，完成对全卷积网络主体框架的构建。

3)由于假指印在仿造过程中会造成局部信息与真指印的差异性；因而，本发明提出一种块标签的监督训练技术，该技术能够增强整个网络对输入信息的局部纹理的编码能力，得到更强的有利于活性检测的特征。具体包括构建热力图和标签扩展编码两个策略，如附图4和附图5所示的过程，这个过程为本发明的块标签扩展编码模块；实施步骤为：

3.1)基于网络特点，构建11x11的两个热力图，一个是假指印的，另一个为真指印的。该热力图也可称为概率图，用来表征原始输入的检测结果。依据感受野的定义：

l

其中l

3.2)根据输入原始图片的标签信息对该标签进行扩展编码，生成一张11x11的标签图，依据该标签图完成离线训练环节。

4)在实施部署环节，依据附图6，基于输出的概率图，使用启发式的融合策略决策综合多输出的结果，得到最终的结果。该阶段整个流程，本发明称为热力图策略融合模块；实施步骤为：

4.1)取出签名指印编码网络输出为真指印的概率图，依据大小为11x11的概率图作为最终的真假指印的裁定；

4.2)设计一个概率图启发式的融合策略来决策指印的真伪，该过程完成了指印真假检测的在线部署。实施步骤为：

4.2.1)基于阈值th＝0.5统计为真的标记数量N

4.2.2)计算|N

4.2.3)当ΔN<20时，取前110个概率值的均值为最终的真指印置信度；否则，计算N

4.2.4)当N

依照上述流程能够成功从合同、文书上截取固定分辨率、固定尺寸和固定大小的BMP图片；进而可以对输入网络签名指印的原始信息进行编码，得到能够表征指印真假的活性特征；最终，使用策略融合得到输入网络指印图片的置信度，作为决策指印真伪的依据。该流程区别于传统指纹采集设备对指纹信息记录的方法，形成了一种对签名指印真伪的检测方法。

本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。