[发明专利]签名识别模型训练方法、装置及电子设备

说明书

本公开提供了签名识别模型训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域。具体方案为：从预定的样本库中，获取待利用样本以及对应的姓名标注信息；其中，所述样本库包括第一类样本和对应的姓名标注信息；第一类样本为在基于该签名识别模型进行签名识别时，经反馈识别结果错误的签名图片；获取待利用样本对应的文本行图片，其中，文本行图片为待利用样本中的签名区域；基于待利用样本对应的文本行图片和姓名标注信息，对签名识别模型进行更新训练。通过本方案，可以自动进行训练迭代签名识别模型，大大减少了迭代签名识别模型的人力成本。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉技术领域，具体涉及签名识别模型训练方法、装置及电子设备。

背景技术

对于数字化企业而言，对于手写签名的智能识别具有较高的需求。所谓的对于手写签名的智能识别即自动化地识别手写签名的签名内容。

利用签名识别模型，对包含有手写签名的签名图片进行识别，是一种常见的识别手段。为了保证签名识别模型的精度，需要对签名识别模型进行迭代，即对模型进行更新训练。相关技术中，通过人工方式更新训练模型，例如：人工选取新的签名图片作为样本，对样本中的签名区域以及姓名信息进行人工标注等。

发明内容

本公开提供了一种用于签名识别模型训练方法、装置及电子设备。

根据本公开的一方面，提供了一种签名识别模型训练方法，所述方法包括：

从预定的样本库中，获取待利用样本以及对应的姓名标注信息；其中，所述样本库包括第一类样本和对应的姓名标注信息；所述第一类样本为在基于所述签名识别模型进行签名识别时，经反馈识别结果错误的签名图片；

获取所述待利用样本对应的文本行图片，其中，所述文本行图片为所述待利用样本中的签名区域；

基于所述待利用样本对应的文本行图片和姓名标注信息，对所述签名识别模型进行更新训练。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息处理系统，包括：签名识别子系统和模型训练子系统；

签名识别子系统，用于当接收到用户针对待识别图片反馈识别结果错误时，获取待识别图片的姓名，将所述待识别图片作为第一类样本，以及将所述姓名作为对应的姓名标注信息存储入预定的样本库中；其中，所述识别结果为基于预先训练完成的签名识别模型，对所述待识别图片进行识别，所得到的结果；

所述模型训练子系统，用于从预定的样本库中，获取待利用样本以及对应的姓名标注信息；获取所述待利用样本对应的文本行图片；基于所述待利用样本对应的文本行图片和姓名标注信息，对所述签名识别模型进行更新训练。

根据本公开的另一方面，提供了一种签名识别模型训练装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于从预定的样本库中，获取待利用样本以及对应的姓名标注信息；其中，所述样本库至少包括第一类样本和对应的姓名标注信息；所述第一类样本为在基于所述签名识别模型进行签名识别时，经反馈识别结果错误的签名图片；

第二获取模块，用于获取所述待利用样本对应的文本行图片，其中，所述文本行图片为所述待利用样本中的签名区域；

训练模块，用于基于所述待利用样本对应的文本行图片和姓名标注信息，对所述签名识别模型进行更新训练。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述签名识别模型训练方法。