(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210820006.8 (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 厦门国际银行股份有限公司 地址 361000 福建省厦门市鹭江道8-10号 国际银行 大厦1-6层 (72)发明人 吴婧　张志远　洪镇宇　 (74)专利代理 机构 厦门仕诚联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 35227 专利代理师 蔡稷元 (51)Int.Cl. G06V 30/226(2022.01) G06V 30/19(2022.01) G06V 30/18(2022.01) G06V 30/164(2022.01) G06V 30/162(2022.01)G06V 30/148(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06F 16/532(2019.01) G06F 16/535(2019.01) G06F 16/25(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 签名真伪验证方法、 系统、 终端设备及存储 介质 (57)摘要 本发明提供了一种签名真伪验证方法、 系 统、 终端设备及存储介质， 该方法包括： 根据元学 习任务进行任务抽取， 得到任务用户； 根据各任 务用户的影像数据和剩余用户的影像数据， 生成 模型训练数据， 根据各模型训练数据对元学习器 进行训练； 根据各影像数据包分别对收敛后的元 学习器进行参数调节， 根据参数调节后的各元学 习器的参数， 分别构建签名真伪判别模型； 将待 验证签名图像输入对应签名真伪判别模型进行 签名验证， 得到签名真伪验证结果。 本发明通过 各目标用户的影像数据包分别对收敛后的元学 习器进行参数调节， 能有效地调整各元学习器的 参数权重， 使得签名真伪判别模 型的权重能 随任 务用户的签名图像的特征进行调整， 提高了签名 真伪验证的准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115223178 A 2022.10.21 CN 115223178 A 1.一种签名真伪验证方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取本地存储的历史签名影像数据， 并对所述历史签名影像数据进行数据划分， 得到 元训练集和元测试集， 所述历史签名影像数据包括不同用户的影像数据， 所述影像数据包 括真实签名图像和伪造签名图像； 构建元学习任务， 并根据所述元学习任务对所述元训练集中的用户进行任务抽取， 得 到任务用户； 根据各任务用户的影像数据和剩余用户的影像数据， 生成各任务用户的模型训练数 据， 并根据各模型训练数据对元 学习器进行训练， 直至所述元 学习器收敛； 根据各目标用户的影像数据包分别对收敛后的所述元学习器进行参数调节， 并根据参 数调节后的各 元学习器的参数， 分别构建各目标用户的签名真伪判别模型； 若接收到任一所述目标用户的待验证签名图像， 则将所述待验证签名图像输入对应所 述签名真伪判别模型进行签名验证， 得到签名真伪验证结果。 2.如权利要求1所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述根据 各任务用户的影像数 据和剩余用户的影 像数据， 生成各任务用户的模型训练数据， 包括： 针对各任务用户， 将所述剩余用户的真实签名图确定为随机伪造 图像， 并分别对各任 务用户对应的真实签名图像、 伪造签名图像和所述 随机伪造图像进行图像抽取， 得到签名 抽取图像集 合； 对所述签名抽取图像集合中的真实签名图像和随机伪 造图像进行图像抽取， 并根据抽 取到的图像构建模型训练集； 根据各签名抽取图像集合中剩余的真实签名图像、 伪 造签名图像和随机伪 造图像构建 模型测试集； 其中， 所述模型训练数据包括模型训练集和所述模型测试集。 3.如权利要求1所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述将所述待验证签名图像输 入对应所述签名真伪判别模型进行签名验证， 得到签名真伪验证结果之后， 还 包括： 若所述签名真伪验证结果是伪签名结果， 则提示所述目标用户更新所述待验证签名图 像； 将更新后的所述待验证签名图像输入对应所述签名真伪判别模型进行二 次签名验证， 得到签名二次验证结果； 若所述签名二次验证结果是伪签名结果， 则向所述目标用户发送签名验证错 误提示； 若所述签名真伪验证结果或所述签名二 次验证结果是真签名结果， 则查询所述目标用 户的签名图像存 储单元， 并将所述待验证 签名图像存 储至所述签名图像存 储单元。 4.如权利要求3所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述将所述待验证签名图像存 储至所述签名图像存 储单元之后， 还 包括： 若所述签名图像存储单元在预设时长内添加的签名图像数量大于第 一数量阈值， 则根 据所述预设时长内添加的签名图像对 对应所述签名真伪判别模型进行参数 更新。 5.如权利要求3所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述将所述待验证签名图像存 储至所述签名图像存 储单元之后， 还 包括： 若所述签名图像存储单元中签名图像数量大于第 二数量阈值， 则分别计算所述签名图 像存储单元中各签名图像与所述待验证 签名图像之间的图像相似度；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115223178 A 2分别获取所述签名图像存储单元中的各签名图像的图像存储时间， 并根据所述图像存 储时间确定各签名图像的相似度权 重； 针对同一签名图像， 根据所述相似度权重对所述图像相似度进行权重修正， 并根据修 正后的所述图像相似度对所述签名图像存储单元中的各签名图像进行排序， 得到相似度排 序表； 根据所述相似度排序表对所述签名图像存 储单元中的各签名图像进行图像筛 选。 6.如权利要求1至5任一所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述获取本地存储的 历史签名影 像数据之后， 还 包括： 分别对所述历史签名影像数据中的各签名图像进行灰度转换， 并分别对灰度转换后的 各签名图像进行噪声过 滤； 对噪声过滤后的各签名图像进行二值化处理， 并对二值化处理后的各签名图像进行前 景背景反转； 对前景背景反转后的各签名图像进行尺寸调节， 并对尺寸调节口的各签名图像进行旋 转对齐调节； 根据预设尺寸对旋转对齐调节后的各签名图像进行图像裁剪， 并对图像裁剪后的各签 名图像进行 特征提取， 得到签名特 征； 根据所述签名特 征对所述签名图像进行 特征筛选。 7.如权利要求6所述的签名真伪验证方法， 其特征在于， 所述对图像裁剪后的各签名图 像进行特征提取， 得到签名特 征， 包括： 分别获取各签名图像的图像特征， 并将图像裁剪后的各签名图像输入预训练后的卷积 神经网络进行 特征提取， 得到深度特 征； 针对各签名图像， 分别对所述图像特征和所述深度特征进行向量转换， 并将向量转换 后的所述图像特 征和所述深度特 征进行特征合并， 得到所述签名特 征。 8.一种签名真伪验证系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据划分单元， 用于获取本地存储的历史签名影像数据， 并对所述历史签名影像数据 进行数据划分， 得到元训练集和元测试集， 所述历史签名影像数据包括不同用户的影像数 据， 所述影 像数据包括真实签名图像和伪造签名图像； 任务抽取单元， 用于构建元学习任务， 并根据所述元学习任务对所述元训练集中的用 户进行任务抽取， 得到任务用户； 元学习器训练单元， 用于根据各任务用户的影像数据和剩余用户的影像数据， 生成各 任务用户的模型训练数据， 并根据各模型训练数据对元学习器进行训练， 直至所述元学习 器收敛； 参数调节单元， 用于根据各目标用户的影像数据包分别对收敛后的所述元学习器进行 参数调节， 并根据参数调节后的各元学习器的参数， 分别构建各目标用户的签名真伪判别 模型； 签名验证单元， 用于若接收到任一所述目标用户的待验证签名图像， 则将所述待验证 签名图像输入 对应所述签名真伪判别模型进行签名验证， 得到签名真伪验证结果。 9.一种终端设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115223178 A 3