如何使用HTML5和JS捕获和识别用户签名

How can I capture and recognise user signatures using HTML5 and JS?

本文关键字：用户 识别 何使用 HTML5 JS      更新时间：2023-09-26

我想允许用户使用画布输入他们的签名，然后使用图像识别通过将签名与一个或多个存储的签名版本进行匹配来对签名进行身份验证（在一定程度上）。

我可以从使用HTML5和iPad的捕获签名中看到，有一些很棒的库可以用于捕获签名。

我还可以从Javascript的Feature Extraction中看到，Javascript中有图像处理库，这很好，因为我不想读取签名，我只想将其作为图像处理。

我不知道如何使用图像处理库来匹配或识别图像。我正试图在创新冲刺期间进行概念的设计验证，所以事实上我没有时间做太多推测性的编码。事实上，如果没有现成的解决方案，如果有类似于http://www.skybiometry.com/Demo#recognition

[编辑]为了避免这被当作离题，我可以澄清一下，我并不是在询问人们最喜欢的图像匹配库，而是询问是否存在能够估计两幅线性、草书、单色图像相似性的工具或库，并询问我必须采取哪些步骤（如果有的话）才能从现有的图像处理库中获得，如http://www.pixastic.com/lib/和https://github.com/harthur/hog-descriptor图像比较。

有些离题，但仍然相关，因为您提到了多种生物特征识别方法。

我们的问题：

我们有多家有经理的零售店。只有这些经理才有权更改价格，而且该权限要求他们执行PIN码。问题是，经理们会很忙，当销售人员找到他们时，他们会把自己的PIN码交给销售人员。违反安全规定。

我们的解决方案：

我们安装了指纹读取器，这样经理们就可以亲自完成他们被授权完成的任务。没有更多的PIN会导致安全违规。

指纹验证比其他生物识别技术的假阳性和假阴性更少。它的实施成本很低，并且可以将操作与权限适当匹配。这对我们来说是一个很好的解决方案。

多亏了Heather Arthur的一个有用的指针，我可以把任何对这个问题感兴趣的人指向http://harthur.github.io/kittydar/，它确切地展示了从同一作者的https://github.com/harthur/hog-descriptor涉及一种功能性（猫科动物）图像识别系统。

来自https://github.com/harthur/kittydar:

Kittydar首先将图像分割成许多"窗口"，以测试猫头的出现。对于每个窗口，kittydar首先提取更多从图像的数据中提取可处理的数据。也就是说，它计算图像的方向梯度描述符的直方图，使用hog描述符库。该数据描述了图像中的边缘（图像从亮变暗反之亦然）以及它们的强度。此数据是然后将其输入到神经网络中，神经网络会给出一个数字从0到1取决于直方图数据表示猫的可能性。

神经网络（其JSON位于此repo中）具有经过数千张猫头和它们的照片的预训练直方图，以及成千上万的非猫。参见回购节点训练脚本。

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