[发明专利]一种签名指印真假检测方法及系统

说明书

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。

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；