北京
来源：市场资讯
（来源：环球网资讯）
来源：人民日报
原标题：在AI笔迹识别赛道上创新突围（我身边的最强大脑）
覃勋辉近照，AI修饰生成素描画
只看一个手绘圆圈，能认出是谁写的吗？今年4月，在ICDAR 2026—CircleID圆圈书写者身份识别全球竞赛中，我们面对的正是这样一道考题：5905个圆圈、8种笔具、50多位书写者，还要识别样本库之外的未知人员。最终，我们团队从全球113支队伍中脱颖而出，以超过第二名11个百分点的巨大优势夺得第一。
我选择笔迹识别这个小众研究方向，很大程度上源于对书法的热爱，这使我更深入地思考不同书写者的书写特点。笔迹不仅是线条形状，更记录着书写者长期书写形成的肌肉记忆。每个人独特的运笔习惯，正是反映个人身份的重要行为生物特征。
随着数字化转型加速推进，越来越多业务从纸面走向线上。如何确认屏幕另一端的签署人就是本人，如何证明签署行为出于真实意愿，如何让电子证据经得起检验，是数字社会必须回答的问题。让笔迹成为可识别、可验证、可追溯的身份印记，正是我们攻关的方向。
圆圈识别的价值，在于它将笔迹识别的难度推到极限。圆圈没有复杂的文字结构和上下文，比赛提供的又是纸质扫描图像，书写速度、压力、加速度等动态信息全部缺失。不同笔具造成的线条粗细、晕染、摩擦等差异，也会干扰算法判断。算法必须在极少的信息中寻找稳定的个体特征。
比赛初期，我们采用主流视觉模型，将圆圈当作图像分类来处理，成绩长期徘徊在第三、第四名。看着榜单上其他队伍的成绩不断提高，参赛队伍又比往年增多，团队迫切需要创新方案来扭转不利局面。那段时间，我不断改进现有视觉方案，投入大量时间编写代码，但提升效果十分有限。我意识到，必须做出更大胆的尝试。圆圈留在纸上是静态图像，而生成它的过程却是连续动作。如果能将静态圆圈重新转化为动态笔迹序列，结合我们更擅长的笔迹序列建模，或许能取得更优的效果。然而，这又引出了新的难题，由于存在大量笔迹断裂、墨迹不清晰等情况，还原圆圈从起笔到收笔的完整动态过程十分困难。
一个巧妙的想法帮助我们跳出思维定式：为什么非要追求严格的笔序复原？按照特定规律形成可对齐的笔迹序列，是否更可行？于是，我们将圆圈按0度到360度统一展开，像把一条闭合曲线摊平来观察，提取椭圆形态、角度变化、线条起伏等模拟时序特征，再与视觉特征深度融合——回到我们熟悉的笔迹序列建模任务上。凭借长期积累的数字笔迹技术，方案很快实现，模型结果一跃成为新的第一名。技术路线得到验证，那一刻，团队上下倍感振奋。
技术只有走进应用，才能真正产生价值。近年来，我们团队参与了国家重点研发计划相关项目以及《手写电子签名笔迹鉴定技术规范》的编制工作，在政务服务、执法办案、金融风控、医院诊疗等场景中不断打磨能力。在线上签署、远程提讯等业务中，系统通过记录笔画、笔序、笔压、笔速等动态笔迹特征，服务于可信签署、身份认证、意愿确认和电子存证。
接下来，我们将继续提高识别精度，推动建设中国人自己的笔迹数据库。对我来说，最理想的未来，是每一次线上签署、确认和授权，都能留下可信、可验、可追溯的身份印记。
（作者为重庆亲笔签数字科技有限公司算法专家，本报记者沈靖然采访整理）
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
