一种基于图像识别的手写内容认证方法、系统及电子设备
申请号:CN202510831292
申请日期:2025-06-20
公开号:CN120673423A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明实施例提供一种基于图像识别的手写内容认证方法和系统,通过改进的残差结构增强特征表达能力,采用ResNet卷积神经网络,通过“残差块”的传播途径,避免了传统卷积神经网络中的梯度消失或爆炸问题,提高了模型对手写内容的识别准确率与稳定性;多模态特征交互机制同时利用时空信息,对连笔字、潦草签名的识别效果显著优于传统方案;引入了批量归一化技术,对每一层输入数据进行标准化处理,使得模型能够动态适应不同尺度的输入数据,优化了模型训练过程,提高了模型收敛速度与泛化能力;设置了低质量签名处理流程,当识别置信度低于预设阈值时,系统自动提示用户重新书写签名,并在重试次数超过预设次数时启动人工审核流程。
技术关键词
内容认证方法
栅格化算法
卷积神经网络模型
非暂态计算机可读存储介质
图像
坐标
拓扑结构特征
笔画
字符
序列
识别置信度
批量
客户
多模态特征
正则化参数
交互机制
卡尔曼滤波
残差结构
数据采集模块