手写签名识别技术解析

手写签名识别技术解析

【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

Signature Recognition 是一个基于数字图像处理和神经网络技术的手写签名验证系统。该项目通过深度学习算法来区分真实签名和伪造签名，为文档安全验证提供技术支持。

项目概述

该项目使用ICDAR 2009签名验证竞赛数据集进行训练和测试，提供了两种不同的运行模式：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。

技术架构

项目采用模块化设计，包含以下核心组件：

图像预处理模块 (preprocessor.py)：负责对签名图像进行预处理，包括二值化、尺寸标准化等操作，为神经网络提供标准化的输入数据。

神经网络核心 (network.py)：实现了自定义的反向传播神经网络，支持多层感知机的构建和训练。

主程序模块：

• sigrecog.py：使用自定义神经网络实现签名识别
• sigrecogtf.py：使用TensorFlow框架实现逻辑回归模型

数据集结构

项目使用结构化的数据集组织方式，包含训练集和测试集：

data/
├── training/
│   ├── 021/
│   ├── 024/
│   └── 029/
└── test/
    ├── 021/
    ├── 024/
    └── 029/

每个作者文件夹中包含真实签名(genuine)和伪造签名(forged)样本，文件名清晰标识了签名类型。

核心功能

1. 图像预处理：将签名图像转换为30x30像素的标准化格式，并进行二值化处理
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取901维的特征向量
3. 神经网络训练：使用反向传播算法训练多层神经网络
4. 签名验证：对输入签名进行真实性判断

使用方法

项目提供两种运行方式：

# 使用自定义神经网络
python sigrecog.py

# 使用TensorFlow模型  
python sigrecogtf.py

技术依赖

• 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

该技术在多个领域具有重要应用价值：

• 金融安全：银行交易和电子合同签名验证
• 法律文档：重要法律文件的签名真实性确认
• 身份认证：基于签名笔迹的身份识别系统
• 防伪检测：检测伪造签名和保护文档安全

项目通过结合传统的图像处理技术和现代深度学习算法，为手写签名验证提供了有效的解决方案，在保证准确性的同时具有良好的可扩展性。

【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