技术特征：
1.一种代理商代签名的识别方法，包括：获取代理商手写笔迹图像，识别出代理商手写笔迹图像包含的手写内容信息；根据所述手写内容信息以及代理商的渠道信息对所述代理商手写笔迹图像进行归类，根据归类结果形成代理商笔迹库；当接收到待验证签名笔迹图像时，识别出所述待验证签名笔迹图像包含的待验证签名内容信息；根据所述待验证签名内容信息以及所述待验证签名笔迹图像对应的代理商渠道信息，从所述代理商笔迹库中提取匹配的代理商手写笔迹图像；基于所述匹配的代理商手写笔迹图像训练第一笔迹识别模型；将所述待验证签名笔迹图像输入至所述第一笔迹识别模型中进行计算，得到第一相似度结果，根据所述第一相似度结果确定待验证签名是否为代理商代签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取代理商手写笔迹图像之后，所述方法进一步包括：将代理商手写笔迹图像进行预处理；其中，所述预处理包括以下中的一种或多种处理：二值化处理、平滑处理、文字切分处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述手写内容信息以及代理商的渠道信息对所述代理商手写笔迹图像进行归类，根据归类结果形成代理商笔迹库进一步包括：若存在多个代理商手写笔迹图像的手写内容信息的字义相同，针对于该字义建立索引，并将该多个代理商手写笔迹图像保存在该字义的索引下，以形成代理商笔迹库。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据所述待验证签名内容信息获取客户信息；根据所述客户信息，检索是否存在所述客户在其他代理商处的签名留存数据；若是，则根据所述签名留存数据训练第二笔迹识别模型；将所述待验证签名笔迹图像输入至所述第二笔迹识别模型进行计算，得到第二相似度结果；根据所述第二相似度结果确定待验证签名笔迹是否为客户真实签名笔迹。5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述第一笔迹识别模型和第二笔迹识别模型基于卷积神经网络算法训练得到。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：在根据第一相似度结果确定待验证签名为代理商代签的情况下，则将所述待验证签名笔迹图像标记为代理商手写笔迹图像样本，并纳入代理商笔迹库中。7.一种代理商代签名的识别装置，包括：获取模块，适于获取代理商手写笔迹图像；第一识别模块，适于识别出代理商手写笔迹图像包含的手写内容信息；归类入库模块，适于根据所述手写内容信息以及代理商的渠道信息对所述代理商手写笔迹图像进行归类，根据归类结果形成代理商笔迹库；第二识别模块，适于当接收到待验证签名笔迹图像时，识别出所述待验证签名笔迹图像包含的待验证签名内容信息；
匹配模块，适于根据所述待验证签名内容信息以及所述待验证签名笔迹图像对应的代理商渠道信息，从所述代理商笔迹库中提取匹配的代理商手写笔迹图像；模型训练模块，适于基于所述匹配的代理商手写笔迹图像训练第一笔迹识别模型；计算模块，适于将所述待验证签名笔迹图像输入至所述第一笔迹识别模型中进行计算，得到第一相似度结果；判断模块，适于根据所述第一相似度结果确定待验证签名是否为代理商代签。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：预处理模块，适于获取代理商手写笔迹图像之后，将代理商手写笔迹图像进行预处理；其中，所述预处理包括以下中的一种或多种处理：二值化处理、平滑处理、文字切分处理。9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的代理商代签名的识别方法对应的操作。10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的代理商代签名的识别方法对应的操作。
技术总结
本发明公开了一种代理商代签名的识别方法及装置，方法包括获取代理商手写笔迹图像，识别出代理商手写笔迹图像包含的手写内容信息；根据手写内容信息以及代理商的渠道信息对代理商手写笔迹图像进行归类，根据归类结果形成代理商笔迹库；当接收到待验证签名笔迹图像时，识别出待验证签名笔迹图像包含的待验证签名内容信息；根据待验证签名内容信息以及待验证签名笔迹图像对应的代理商渠道信息，从代理商笔迹库中提取匹配的代理商手写笔迹图像；基于匹配的代理商手写笔迹图像训练第一笔迹识别模型；将待验证签名笔迹图像输入至第一笔迹识别模型中进行计算，得到第一相似度结果，根据第一相似度结果确定待验证签名是否为代理商代签。商代签。商代签。
技术研发人员：马申玉
受保护的技术使用者：中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2020.03.10
技术公布日：2021/9/9