基于改进算法的卷积神经网络的单人离线手写签名真伪鉴定

为了解决深度学习签名鉴定中输入的数据集较少、同时鉴定准确率要求高的问题,提出了单人离线手写签名识别方法,将预处理后的图形输入优化Triplet loss算法后的卷积神经网络并更新参数,最后通过待预测真伪图形与训练中心点的欧氏距离大小来进行鉴定签名的真伪,实现了在少量数据集的情况下获得了95%以上的准确率的目标。