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申请/专利权人：华中科技大学
申请日：2023-08-07
公开（公告）日：2023-11-03
公开（公告）号：CN116994265A
主分类号：G06V30/19
分类号：G06V30/19;G06V30/226;G06V30/14;G06V30/148;G06V30/18;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.11.21#实质审查的生效;2023.11.03#公开
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种用于同一电子化签名不同字迹的细粒度分类方法及系统，主要用于同一名字，不同签名方式的分类，例如区分自然手写签名、套模签名以及机械臂临摹签名等。通过ResNet101特征提取器提取输入电子化签名图像的字迹特征图，并输入到可扩展注意力电子化签名细粒度特征的模块中。该模块可以协助模型判别一张特征图中当前字迹细粒度特征与邻近字迹特征的关系，有助于模型区分同一种签名不同字迹的子类类型。本发明提出的电子化签名字迹的细粒度分类方法优于其他最新的方法，使分类模型能够有效对不同判别性特征进行聚类，从而实现电子化签名不同字迹的高精准的分类。
主权项：1.一种用于同一电子化签名不同字迹的细粒度分类方法，其特征在于，本技采用了ResNet101特征提取器提取电子化签名图像的粗粒度特征，然后将这些特征图分块并分配位置编号，再利用可扩展的注意力机制根据图像块的位置和内容相关性进行特征扩展和关联，最后将得到的细粒度特征通过通用分类器进行不同字迹的电子化签名识别；在特征提取、分割、关联和分类的各个步骤中充分利用了签名的形状、位置、笔画细节多方面信息，提高了电子化签名识别的准确性和鲁棒性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种用于同一电子化签名不同字迹的细粒度分类方法及系统
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