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龙图腾网获悉重庆傲雄在线信息技术有限公司申请的专利基于跨模态笔迹的类协同训练方法、笔迹比对系统、设备及介质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：CN115482541B 。

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：202211258873.3，技术领域涉及：G06V30/162；该发明授权基于跨模态笔迹的类协同训练方法、笔迹比对系统、设备及介质是由石芳;覃勋辉;刘科设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态笔迹的类协同训练方法、笔迹比对系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于跨模态笔迹的类协同训练方法、系统、笔迹比对方法及介质，采集纸质版手写签名图像转化成二值化签名图像、电子签名序列正写数据及仿写数据回显为签名图像数据；对齐两种模态类型的签名图像，在通道维度进行拼接构建对应电子‑纸质签名图像对；对图像对数据集分为有标签数据集及无标签数据集；构建双塔式网络结构，对有标签数据集两次随机采样并依次输入不同网络，对无标签数据集进行单次随机采样依次输入不同网络，结合交叉网络输出的软标签对无标签数据进行像素扰动生成对抗样本数据，分别输入对应的非交叉网络，进行跨模态比对多任务联合分类训练；综合分类结果判别跨模态笔迹签署人身份。广泛用于需要进行识别跨模态签名的场所。

本发明授权基于跨模态笔迹的类协同训练方法、笔迹比对系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态笔迹的类协同训练方法，其特征在于，包括：采集不同签署人签署的纸质手写签名材料，对应签署人电子签名序列正写数据及其他签署人仿写的电子签名序列仿写数据，并标注相应身份真伪标签信息；将纸质手写签名材料检测抠图转化成相应二值化签名图像，将正、仿写电子签名序列数据回显为电子签名图像，通过拼字生成和像素对抗生成方式对仿写电子签名图像进行扩充，通过图像细化及尺度变化对齐两种模态类型的签名图像，在通道维度进行拼接构建对应电子-纸质签名图像对；对电子-纸质签名图像对进行数据集切分；构建包括有标签数据集及无标签数据集的图像对数据集；构建包括交叉网络和非交叉网络双分支网络结构的分类骨干网络，对有标签数据集两次随机采样并依次输入两个分支网络，对无标签数据集进行单次随机采样输入两个分支网络，结合交叉网络输出的软标签对无标签数据进行像素扰动生成对抗样本数据分别输入非交叉网络，进行跨模态比对多任务联合分类训练直到分类损失值最小时训练完成。

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