[发明专利]基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原为基础进行的笔迹鉴定方法

说明书

本发明公开了一种基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原为基础进行的笔迹鉴定方法，涉及身份识别技术领域。该方法是将笔迹平面书写形态以及书写者书写笔迹时的书写内涵同时应用于笔迹鉴定，并且是基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原为基础进行的笔迹鉴定方法，该方法包括：在接收待鉴定笔迹时，记录其数据；基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原；对照已鉴定笔迹的基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原结果，进行对照分析；根据相似度来鉴定笔迹真伪，鉴定通过的待鉴定笔迹会加入已鉴定笔迹数据库中，与其它已鉴定笔迹一起参与下次鉴定。本发明主要用于手写签名的笔迹鉴定。

技术领域

本发明涉及身份识别技术领域，尤其涉及基于笔迹书写内涵进行三维及三维以上模拟复原为基础进行的笔迹鉴定方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

签名笔迹鉴别是一个综合性的研究领域，涵盖计算机、图像处理、模式识别、语言文字学、数学、人工智能和仿生学等学科的知识，属于生物鉴别的一种。通过对手写签名进行分析判断，得出签名是否是由本人书写的结论。签名笔迹是一种相对稳定的行为特征，是个人身份的有效证明，是一种与内容无关的身份鉴别技术。

每个人在日常生活中都会遇到一些必须本人签字确认的场景，比如签合同，办理银行业务，存取款，申请个人贷款等，尤其在金融领域里，每一次的签名可能都意味着资金的流动，如果无法确认签名对象是否是本人，可能会对用户或者金融机构的资金造成很大的隐患。而近些年，随着计算机技术的快速发展，线上办理业务的形式越来越受欢迎，需要线上签名的场景也越来越多，线上签名虽然便捷，但相比于线下签名隐患更多，因为非面对面签名的特点，相比线下来说更难以确认签名笔迹是否属于本人。

对计算机笔迹鉴定的研究可以追溯到上世纪60年代，1966年苏联科学家发明了一种笔迹鉴定方法，得到了75％的正确率，前联邦德国刑事技术部主持研制的计算机联网笔记鉴别系统是7、80年代最有影响的方法。到现在，各国学者都在签名鉴别领域做了大量的研究。由于中外文语言的差异性，中文签名的识别难度要高于外文，自上世纪70年代开始，国内研究人员也开始了对汉字笔迹识别方法的探索，有很多机构和学校开始使用深度学习技术进行笔迹鉴定。

对截止到2022年4月7日进行的与笔迹鉴定有关的知识产权局已公开的专利申请上看，总共只有28项专利申请，他们大多将笔迹当作图片去处理，去与已鉴定的笔迹找不同，来判断是否鉴定通过，并没有去挖掘字迹作为一种书写产物应该具备的纸面不能直观可视的书写内涵，包括书写笔速、笔力、笔向、笔锋以及各种丰富的书写技法，仅仅将书写结果作为鉴定笔迹的依据是比较片面的，应当将书写内涵也加入对笔迹鉴定的依据内容中，实现鉴定精度的提高，尤其是对在电子屏幕上进行的签名的鉴定，因为现代科技已经可以实现对书写者在书写时予以一定的书写内涵数据的记录，在电子屏幕上进行的签名其书写内涵数据是比较容易去记录的。而除浙江大学徐颂华教授等人的申请号为CN200810121675.6的“一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法”以外，其它有关笔迹鉴定的专利申请均没有提及对书写内涵数据如笔速、笔力、笔向、笔锋的记录，“一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法”的可视化方案是将数据以图表的形式可视化，就像是看公司报表一样的去看数据情况和数据分布图，并不是本发明申请提出的在笔迹平面形态基础上进行书写内涵的可视化，使之突破平面二维表达，进入三维及三维以上的形式的模拟复原表达，然后基于这个三维及三维以上的模拟模型进行后续的鉴定分析，所以“一种基于可视化的手写笔迹鉴定方法”与本发明申请提出的技术内容其实相差极大。

另外，中国银行股份有限公司的申请号为CN202110685740.3的“基于深度神经网络及区块链的笔迹鉴定方法及装置”，则明显是上述提到的关于笔迹图片化处理鉴定的深入研究的产物，虽然其应用前沿的深度神经网络及区块链的技术模式大大提高了以往的鉴定精度，但是对书写者书写笔迹时的书写内涵的应用于笔迹鉴定的缺失，仍是一个问题，本发明就解决了这个问题。