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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于改进CycleGAN和Siamese结合的手写签名识别方法，具体为：获取两类采集环境下的同一签名图像，并通过自适应阈值二值化及矩归一化处理，获得灰度真实签名以及彩色待测签名图像；将上述两种图像分别输入改进CycleGAN网络中进行像素对齐操作；然后将像素对齐后的待测图像输入ResNeXt‑50网络中进行特征提取，输出签名识别结果；对识别不正确的待测图像，再采用四路改进Siamese网络进行二次识别，确定签名是否为真实签名。通过上述方法有效的提高识别准确率和识别速度，解决了当前离线手写签名识别方法无法适应多环境签名识别的技术问题，提高了离线手写签名识别技术在不同应用环境的普适性。
主权项：1.基于改进CycleGAN和Siamese结合的手写签名识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：获取两类采集环境下的同一签名图像，并通过自适应阈值二值化及矩归一化处理，获得多个灰度真实签名图像SG构成的Sig-Grey数据集以及多个彩色待测签名图像SR构成的Sig-RGB数据集；步骤2：将经步骤1后的灰度真实签名图像SG及彩色待测签名图像SR分别输入改进CycleGAN网络中进行像素对齐操作；步骤3：将经步骤2后生成的图像输入ResNeXt-50网络中进行特征提取，通过softmax输出分类概率值，识别出彩色待测签名图像中的签名是否为真实签名；步骤4，针对识别不正确的签名者，采用四路改进Siamese网络进行二次识别，最终确定待测签名图像中的签名是否为真实签名。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于改进CycleGAN和Siamese结合的手写签名识别方法
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