手写签名识别技术解析与实践
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/signature-recognition Signature Recognition 是一个基于数字图像处理和神经网络技术的实验性项目，专注于验证手写签名的真实性。该项目结合了OpenCV库进行图像预处理和TensorFlow进行深度学习，为签名验证提供了可靠的解决方案。
技术架构与实现原理
该项目包含两个主要的神经网络实现方式：
自定义反向传播神经网络：在network.py中实现了完整的神经网络架构，包含前向传播、反向传播和随机梯度下降等核心算法。网络结构为901-500-500-2的四层结构，能够有效处理签名图像的特征数据。
TensorFlow逻辑回归模型：在sigrecogtf.py中使用了TensorFlow框架构建的softmax回归模型，通过梯度下降优化器进行训练，实现了快速的模型训练和验证。
图像预处理流程
preprocessor.py模块负责签名图像的预处理工作：
- 使用OpenCV的非局部均值去噪算法消除图像噪声
- 通过二值化处理将图像转换为黑白格式
- 裁剪图像以去除多余的空白区域
- 提取400维的特征向量（包括40x10的扁平化图像、行列统计特征和宽高比）
数据集与训练
项目使用ICDAR 2009签名验证竞赛的数据集，包含多个作者的签名样本。每个作者都有真实签名和伪造签名的训练集和测试集，数据组织在data目录下的training和test文件夹中。
训练过程通过对比真实签名和伪造签名的特征差异，学习识别签名的真实性。系统能够从签名图像的形态特征中提取关键信息，建立有效的分类模型。
使用方法
项目提供了两种运行方式：
- 运行
python sigrecog.py使用自定义神经网络实现 - 运行
python sigrecogtf.py使用TensorFlow逻辑回归模型
应用价值
该技术在多个领域具有重要应用价值：
- 金融行业的电子合同签名验证
- 政府机构的身份认证系统
- 法律文件的数字签名审核
- 电子商务交易的安全保障
技术依赖
项目运行需要以下环境：
- Python 3.6
- OpenCV 3.2
- NumPy科学计算库
- TensorFlow深度学习框架
通过这个项目，开发者可以深入了解数字图像处理和神经网络技术在签名验证领域的应用，为进一步的研究和开发奠定基础。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
