手写签名识别项目解析-优快云博客

手写签名识别项目解析

【免费下载链接】signature-recognition Verify the authenticity of handwritten signatures through digital image processing and neural networks. ✍️ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/signature-recognition

手写签名识别是一个基于数字图像处理和神经网络的实验性项目，旨在验证手写签名的真伪。项目采用深度学习技术，通过分析签名图像的特征来实现自动化签名验证。

项目概述

该项目提供了两种不同的实现方式：基于自定义反向传播神经网络的实现和基于TensorFlow的逻辑回归模型。项目使用了来自ICDAR 2009签名验证竞赛的数据集进行训练和测试。

技术架构

图像预处理模块

图像预处理是签名识别的关键步骤，项目中的preprocessor.py模块负责处理原始签名图像：

def prepare(input):
    # 预处理图像输入
    clean = cv2.fastNlMeansDenoising(input)
    ret, tresh = cv2.threshold(clean, 127, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    img = crop(tresh)
    
    # 40x10图像作为扁平化数组
    flatten_img = cv2.resize(img, (40, 10), interpolation=cv2.INTER_AREA).flatten()
    
    # 调整到400x100
    resized = cv2.resize(img, (400, 100), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    columns = np.sum(resized, axis=0)  # 所有列的和
    lines = np.sum(resized, axis=1)    # 所有行的和
    
    h, w = img.shape
    aspect = w / h
    
    return [*flatten_img, *columns, *lines, aspect]

神经网络实现

network.py模块实现了自定义的神经网络，包含前向传播、反向传播和随机梯度下降等核心功能：

class NeuralNetwork():
    def __init__(self, sizes):
        self.num_layers = len(sizes)
        self.sizes = sizes
        self.biases = [np.random.randn(y,1) for y in sizes[1:]]
        self.weights = [np.random.randn(y,x) for x,y in zip(sizes[:-1],sizes[1:])]

数据集结构

项目包含三个不同作者（021、024、029）的签名数据，每个作者都有训练集和测试集：

数据集包含真实签名（genuine）和伪造签名（forged）两类样本，为模型训练提供了丰富的素材。

运行方式

项目提供两种运行模式：

自定义神经网络模式：

python sigrecog.py

TensorFlow逻辑回归模式：

python sigrecogtf.py

技术依赖

项目基于以下技术栈构建：

Python 3.6
OpenCV 3.2（用于图像处理）
NumPy（数值计算）
TensorFlow（深度学习框架）

应用价值

手写签名识别技术在多个领域具有重要应用价值：

金融服务：银行交易和电子合同签名验证
法律文件：重要文档签署身份验证
政府服务：官方文件处理和安全审核
企业流程：内部审批和授权管理

项目特点

模块化设计：清晰的代码结构，便于理解和扩展
双模型支持：提供自定义神经网络和TensorFlow两种实现
标准化预处理：统一的图像处理流程确保数据质量
实验友好：易于调整参数和测试不同配置

该项目为研究人员和开发者提供了一个完整的手写签名识别解决方案，展示了深度学习在图像识别领域的应用潜力。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考