一种基于深度学习的手写笔迹作者验证系统

本发明公开了一种基于深度学习的手写笔迹作者验证系统，包括：笔迹采集处理模块，用于采集手写笔迹图像，执行灰度转换、二值化、形态学去噪、尺寸调整和训练增强，生成笔迹训练图像集和模型验证图像集；样本构建模块，用于依据作者标识和内容标识建立同作者样本关系和异作者样本关系，生成笔迹对比样本集；特征提取模块，用于采用移除分类输出层的ConvNeXt结构提取笔迹视觉特征，经全局特征映射、局部注意力特征映射和融合处理生成身份特征向量；特征优化模块，用于利用监督对比损失、半困难样本对比损失和局部一致性损失优化模型参数；验证特征生成模块，用于生成待验证和注册身份特征向量；相似度计算模块，用于计算两向量余弦相似度；作者验证输出模块，用于比较相似度与作者验证阈值并输出验证结果。本发明涉及图像处理与生物特征识别技术领域，通过内容去偏采样、双头特征融合与困难样本挖掘，实现了手写笔迹作者高效验证，提高了验证准确率与复杂场景适应性。