CFCA手写签名鉴定算法大幅刷新世界纪录!

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  近期,中国金融认证中心(CFCA)机器学习实验室研发的“DeepHSV手写签名鉴定算法”大幅刷新了此领域的世界纪录,将GPDS手写签名数据库上鉴定准确率的世界纪录由77.76%提高到90.05%!这是世界上第一个可以在此数据库上鉴定准确率达到“可用”级别的算法。

CFCA手写签名鉴定算法大幅刷新世界纪录!

待鉴定的手写签名样本

  CFCA基于人工深度卷积神经网络开发了此算法,并且在多个数据库上进行测试,结果表明,几乎所有公开的离线手写签名数据库中“DeepHSV” 算法均能取得世界最好成绩,并且在运行效率、泛化能力、样本数量依赖、训练时间等方面都有较大提升,在实际应用中还可以通过采集更多特征进一步提升鉴别准确率,目前CFCA已经基于此算法推出了产品“DeepHSV手写签名鉴定系统”。

CFCA手写签名鉴定算法大幅刷新世界纪录!

DeepHSV算法在绝大部分数据库上均能取得世界最好成绩

  上表中的GPDS Synthetic是世界最新、最大的手写签名数据库,也是鉴定最为困难的数据库,经过研究者多年的努力,最高的准确率达到了77.76%,这一成绩由巴塞罗那自治大学(UAB)计算机视觉实验室在2017年取得,其采用深度学习中的CNN-Siamese(孪生卷积网络)模型,本次CFCA将2-ChannelCNN(双通道卷积神经网络)模型引入到此领域,优化其中的网络结构,直接将准确率提高到90.05%,运行效率提高2倍,训练效率提高4倍,并且具有更高的模型鲁棒性(robust),目前CFCA已经将该研究成果整理为学术论文投稿在国际学术会议上。


CNN-Siamese(右)模型单独计算两个签名数据的卷积

2-ChannelCNN(左)模型同时对两个签名数据卷积,速度更快

  这是CFCA发力人工智能技术,拟定了Paperless AI Project战略后,机器学习实验室产出的第二次重大科研成果,2017年初开发“汉字绘制与验证算法”能提供高精度手写汉字识别,相关产品已经成功在多家金融机构上线,完善了电子合同自动验证机制,降低了大量人工审核合同的成本,本次推出的“DeepHSV手写签名鉴定系统”将能自动审核客户电子合同中手写签字有效性,为签署过程中的安全性提供了更高的保障。

  CFCA开展无纸化方案产品建设和市场推广以来,先后保障了我国银行、招投标、消费金融、融资租赁、信托、物流、保险、政务等多个行业的无纸化建设与业务运营,促进了我国利用信息技术手段实现各行业无纸化业务运营的健康发展。结合手写识别系统和手写鉴定系统,CFCA无纸化解决方案和产品可以采集客户的手写签名,以数字签名技术为基础,为客户提供直接、高效的无纸化运营基础,满足电子合同/协议签署的法律效力,保障无纸化业务运营的司法风险掌控力,使客户放心开展线上及线下无纸业务,突破业务拓展的司法瓶颈。