(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210665415.5 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 廖旺胜　庄恩瀚　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 秦晓君 (51)Int.Cl. G06V 30/32(2022.01) G06V 30/42(2022.01) G06V 30/24(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06F 21/32(2013.01) (54)发明名称 银行联机手写签名 身份验证方法及相关设 备 (57)摘要 本申请提供一种银行联机手写签名 身份验 证方法及相关设备， 可应用于云计算领域或者金 融领域； 通过联机设备采集目标用户的目标用户 信息和手写签名信息， 其中， 手写签名信息包括 签名图片信息、 时序坐标信息和时序压力信息； 根据目标用户信息， 获取目标用户的目标手写签 名信息， 其中， 目标手写签名信息包括目标签名 图片信息、 目标时序坐标信息和目标时序压力信 息； 根据签名图片信息、 时序坐标信息、 时序压力 信息、 目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和 目标时序压力信息， 计算目标用户的签名相似 度； 若目标用户的签名相似度大于预设相似度阈 值， 确定目标用户的手写签名验证通过。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115050036 A 2022.09.13 CN 115050036 A 1.一种银 行联机手写签名身份验证方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过联机设备采集目标用户的目标用户信息和手写签名信息， 其中， 所述手写签名信 息包括签名图片信息、 时序坐标信息和时序压力 信息； 根据所述目标用户信 息， 获取所述目标用户的目标手写签名信 息， 其中， 所述目标手写 签名信息包括目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和目标时序压力 信息； 根据所述签名图片信息、 所述时序坐标信息、 所述时序压力信息、 目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和目标时序压力 信息， 计算所述目标用户的签名相似度； 若所述目标用户的签名相似度 大于预设相似度阈值， 确定所述目标用户的手写签名验 证通过。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述签名图片信息、 所述时序坐 标信息、 所述时序压力信息、 目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和目标时序压力信息， 计算所述目标用户的签名相似度， 包括： 从所述签名图片信息中提取行为特征， 从所述时序坐标信息中提取坐标分布范围特 征、 坐标变化趋势特征和签名速度特征， 从所述时序压力信息中提取压力分布范围特征、 压 力变化趋势特 征、 落笔角度分布范围特 征和落笔角度变化趋势特 征； 从所述目标签名图片信 息中提取目标行为特征， 从所述目标时序坐标信 息中提取目标 坐标分布范围特征、 目标坐标变化趋势特征和目标签名速度特征， 从所述 目标时序压力信 息中提取目标压力 分布范围特征、 目标压力变化趋势特征、 目标落笔角度分布范围特征和 目标落笔角度变化趋势特 征； 根据所述行为特征和所述目标行为特征， 计算所述签名图片和所述目标签名图片的签 名图片相似度； 根据所述坐标分布范围特征、 所述坐标变化趋势特征、 所述签名速度 特征、 所述目标坐 标分布范围特征、 所述 目标坐标变化趋势特征和所述 目标签名速度特征， 计算时序坐标相 似度； 根据所述压力分布范围特征、 所述压力变化趋势特征、 所述落笔角度分布范围特征、 所 述落笔角度变化趋势特征、 所述目标压力分布范围特征、 所述目标压力变化趋势特征、 所述 目标落笔角度分布范围特 征和所述目标落笔角度变化趋势特 征， 计算时序压力相似度； 根据所述签名图片相似度、 所述时序坐标相似度和所述时序压力相似度， 计算所述目 标用户的签名相似度。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述行为特征和所述目标行为特 征， 计算所述签名图片和所述目标签名图片的签名图片相似度， 包括： 将所述行为特征和所述目标行为特征输入行为相似度计算模型， 以使所述行为相似度 计算模型根据所述行为特征和所述目标行为特征， 计算所述签名图片和所述目标签名图片 之间的签名图片相似度； 其中， 所述行为相似度计算模型是利用历史签名图片信 息和与其对应的目标签名图片 信息对待训练的神经网络进行训练得到 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述坐标分布范围特征、 所述坐 标变化趋势特征、 所述签名速度特征、 所述目标坐标分布范围特征、 所述目标坐标变化趋势 特征和所述目标签名速度特 征， 计算时序坐标相似度， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115050036 A 2将所述坐标分布范围特征、 所述坐标变化趋势特征、 所述签名速度 特征、 所述目标坐标 分布范围特征、 所述 目标坐标变化趋势特征和所述 目标签名速度特征， 输入时序坐标相似 度计算模型； 通过所述 时序坐标相似度计算模型根据所述坐标分布范围特征、 所述坐标变化趋势特 征、 所述签名速度特征、 所述目标坐标分布范围特征、 所述目标坐标变化趋势特征和所述目 标签名速度特 征， 计算时序坐标相似度； 其中， 所述 时序坐标相似度计算模型是利用历史时序坐标信 息与其对应的目标时序坐 标信息对待训练的神经网络进行训练得到 。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述压力分布范围特征、 所述压 力变化趋势特征、 所述落笔角度分布范围特征、 所述落笔角度变化趋势特征、 所述目标压力 分布范围特征、 所述 目标压力变化趋势特征、 所述 目标落笔角度分布范围特征和所述 目标 落笔角度变化趋势特 征， 计算时序压力相似度， 包括： 将所述压力分布范围特征、 所述压力变化趋势特征、 所述落笔角度分布范围特征、 所述 落笔角度变化趋势特征、 所述目标压力分布范围特征、 所述目标压力变化趋势特征、 所述目 标落笔角度分布范围特 征和所述目标落笔角度变化趋势特 征， 输入压力相似度计算模型； 通过所述 时序压力相似度计算模型根据所述压力分布范围特征、 所述压力 变化趋势特 征、 所述落笔角度分布范围特征、 所述落笔角度变化趋势特征、 所述目标压力分布范围特 征、 所述目标压力变化趋势特征、 所述 目标落笔角度分布范围特征和所述 目标落笔角度变 化趋势特 征， 计算时序压力相似度； 其中， 所述 时序时序相似度计算模型是利用历史时序时序信 息与其对应的目标时序时 序信息对待训练的神经网络进行训练得到 。 6.一种银 行联机手写签名身份验证系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据采集单元， 用于通过联机设备采集目标用户的目标用户信息和手写签名信息， 其 中， 所述手写签名信息包括签名图片信息、 时序坐标信息和时序压力 信息； 目标手写签名信息获取单元， 用于根据所述目标用户信息， 获取所述目标用户的目标 手写签名信息， 其中， 所述目标手写签名信息包括目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和 目标时序压力 信息； 签名相似度计算单元， 用于根据所述签名图片信息、 所述时序坐标信 息、 所述时序压力 信息、 目标签名图片信息、 目标时序坐标信息和目标时序压力信息， 计算所述目标用户的签 名相似度； 验证通过确定单元， 用于若所述目标用户的签名相似度大于预设相似度阈值， 确定所 述目标用户的手写签名验证通过。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 所述签名相似度计算单 元， 包括： 第一特征提取单元， 用于从所述签名图片信息中提取行为特征， 从所述时序坐标信息 中提取坐标分布范围特征、 坐标变化趋势特征和签名速度特征， 从所述时序压力信息中提 取压力分布范围特征、 压力变化趋势特征、 落笔角度分布范围特征和落笔角度变化趋势特 征； 第二特征提取单元， 用于从所述目标签名图片信息中提取目标行为特征， 从所述目标 时序坐标信息中提取目标坐标分布范围特征、 目标坐标变化趋势特征和目标签名速度特权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115050036 A 3