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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411965306.0，技术领域涉及：G06V40/30；该发明授权一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法和装置是由刘禹良;刘洋;尹亮设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，提供了一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法和装置。方法包括：使用签名图像和对应的签名序列共同进行签名认证，认证方法包括：使用预训练的ViT模型从签名图像中提取图像特征，使用预训练的Unet模型从签名序列中提取时序特征；对图像特征和时序特征进行特征融合，得到融合特征；将所述融合特征映射为多个低维特征向量，使用所述低维特征向量进行签名认证。本发明通过将签名序列纳入认证，并通过从签名图像中提取图像特征，从签名序列中提供时序特征，并进行特征融合，从而能够有效提高签名认证的准确性。

本发明授权一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态特征融合的手写签名认证方法，其特征在于，使用签名图像和对应的签名序列共同进行签名认证，认证方法包括： 使用预训练的ViT模型从签名图像中提取图像特征，使用预训练的Unet模型从签名序列中提取时序特征； 对图像特征和时序特征进行特征融合，得到融合特征； 将所述融合特征映射为多个低维特征向量，使用所述低维特征向量进行签名认证； 所述对图像特征和时序特征进行特征融合，得到融合特征，具体包括： 将所述图像特征和所述时序特征通过投影层投影到同一维度特征空间，得到同维度图像特征和同维度时序特征； 对所述同维度图像特征和同维度时序特征进行特征融合，得到融合特征； 所述将所述图像特征和所述时序特征通过投影层投影到同一维度特征空间，得到同维度图像特征和同维度时序特征，具体包括： 将图像特征和时序特征通过投影层投影到同一维度特征空间，得到同维度图像特征和同维度时序特征； 所述对所述同维度图像特征和同维度时序特征进行特征融合，得到融合特征，具体包括： 分别对同维度图像特征和同维度时序特征进行相互交叉注意力融合，得到融合后图像特征和融合后时序特征；其中，代表相互交叉注意力融合操作； 将所述融合后图像特征和融合后时序特征通过MLP网络，使用Sigmoid函数预测融合后图像特征的权重和融合后时序特征的权重，具体的：融合后图像特征的权重，融合后时序特征的权重； 利用残差连接将同维度图像特征与融合后图像特征进行加权相加，得到基准图像特征；利用残差连接将同维度时序特征与融合后时序特征进行加权相加，得到基准时序特征； 将所述基准图像特征和基准时序特征进行拼接，得到所述融合特征。

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