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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法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：CN115311746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210867739.7，技术领域涉及：G06V40/30；该发明授权一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法是由张永良;方振宇;周阳;郭全垚;陈紫鹏;李佳怡;高健设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法，包括如下步骤：随机等比例划分训练数据集和测试数据集，签名数据集图像样本预处理，局部二值模式特征提取，选择最优距离度量函数，Gabor滤波器特征提取，选择Gabor卷积核的频率、角度的最优组合设计以及特征向量，形状因子特征提取，选择能达到最佳效果的级数，将最优解所得到的特征进行融合，在测试集上计算最后精度。本发明综合局部二值模式特征、Gabor滤波器特征和形状因子特征三者的优势，同时具备对图片样本中光源的高敏感性、与人类视觉接收场模型相吻合的特点，对日常生活中的字迹鉴别以及具备法律效应的文书合同上的当事人签名防伪检测效果比其他方法有改进和提升。

本发明授权一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的离线签名真伪检测方法，其特征在于包括如下步骤： 1随机等比例划分训练数据集和测试数据集； 2签名数据集图像样本预处理； 3局部二值模式特征提取，选择最优距离度量函数； 4Gabor滤波器特征提取，选择Gabor卷积核的频率、角度的最优组合设计以及特征向量； 5形状因子特征提取，选择能达到最佳效果的级数； 6将通过步骤3到步骤5最优解所得到的特征进行融合，在测试集上计算最后精度； 步骤2具体包括以下步骤： 2.1将签名区域单独分割出来，使用Canny算子得到图像边缘，霍夫直线检测，网格点坐标定位，根据坐标进行图像分割并去除网格线； 2.2采用求最长惯性主轴的方法对样本进行倾斜矫正； 2.3采用基于块的二值化方法对颜色浅的字迹进行辨别，保留颜色浅的字迹； 2.4对字迹进行骨架提取操作； 步骤5具体包括以下步骤： 5.1计算形状指数，去掉没有定义的部分，只关注笔迹边缘的曲率； 5.2相似地取k级计算图像的直方图，并计算卡方距离，通过比较类内或类外的距离判别待测签名真伪； 步骤6具体包括如下步骤： 6.1将局部二值模式特征、Gabor滤波器特征和形状因子特征进行融合，并采用PCA降维； 6.2使用集成学习的方法将进行回归后的三个单独特征的预测值在通过逻辑回归进行加权计算。

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