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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于多模态特征的字迹比对方法、装置、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：CN119992567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510146817.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于多模态特征的字迹比对方法、装置、设备及介质是由周细文;曾凡涛设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征的字迹比对方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能及医疗健康技术领域，提供一种基于多模态特征的字迹比对方法、装置、设备及介质，能够融合笔画纹理特征、曲线特征及神经网络特征，有效解决了特征区分度不足的问题，在数据量不充分时也能得到较好的效果，并且，采用笔画纹理特征、曲线特征也解决了采用单一神经网络特征缺乏可解释性的问题；构建分类损失函数及三元组度量损失函数，能够在模型训练过程中有效拉近相同样本间的距离，并拉远不同样本间的距离，从而能够更好的区分正负样本，提高模型的准确率；根据字迹比对模型最后一层全连接层输出的图像特征表达合理确定划分阈值，从而能够更加准确的检测出待比对字迹图像是否存在对目标用户字迹的临摹风险。

本发明授权基于多模态特征的字迹比对方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征的字迹比对方法，其特征在于，所述基于多模态特征的字迹比对方法包括： 响应于基于目标用户字迹的字迹比对指令，采集所述目标用户的历史字迹图像及对所述历史字迹图像的临摹图像； 根据所述历史字迹图像及所述临摹图像构建多个三元组； 对于每个三元组，提取所述三元组中每张图像的笔画纹理特征、曲线特征及神经网络特征组成每个三元组对应的多模态特征； 根据编码器构建初始模型，并构建所述初始模型的分类损失函数及三元组度量损失函数； 以每个多模态特征作为训练样本，并根据所述分类损失函数及所述三元组度量损失函数训练所述初始模型，得到字迹比对模型； 根据所述字迹比对模型最后一层全连接层输出的图像特征表达确定划分阈值，及确定所述历史字迹图像的基准特征； 获取待比对字迹图像，并将所述待比对字迹图像输入至所述字迹比对模型，得到所述待比对字迹图像的待比对特征； 计算所述待比对特征与所述基准特征间的距离作为目标距离； 根据所述目标距离与所述划分阈值确定所述待比对字迹图像是否存在对所述目标用户字迹的临摹风险。

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