数字笔迹是手写电子签名的动态生物特征记录,通过采集签署人书写行为产生的笔画、笔序、笔压、笔速等生物特征数据,形成笔样识别模型,进行人工智能算法比对,即可识别签署人身份。事前识别能够起到身份认证和意愿表达确认的作用,事后提供完整的证据链,支持进行司法鉴定,与纸质签署具备同等法律效力。
数字笔迹是手写电子签名的动态生物特征记录,通过采集签署人书写行为产生的笔画、笔序、笔压、笔速等生物特征数据,形成笔样识别模型,进行人工智能算法比对,即可识别签署人身份。事前识别能够起到身份认证和意愿表达确认的作用,事后提供完整的证据链,支持进行司法鉴定,与纸质签署具备同等法律效力。

记录从落笔到抬笔的完整过程,包括笔压、笔序、笔速等动态生物特征信息,并提取其中的生物特征数据。目前单次签名经过定制化特征工程处理后,产出的特征种类可达上千项。

基于时空图卷积神经网络,构建数字笔迹人工智能识别模型。通过对多维度笔迹特征数据的分析和深度学习,实现对签名行为的高精准度识别。

手写电子签名数字笔迹辅助鉴定系统,遵循《SF/T 0138-2023 手写电子签名笔迹鉴定技术规范 》,结合传统文书笔迹鉴定的特点,利用数字笔迹特征分析技术,对数字笔迹进行笔迹静态特征与动态特征相结合的多维度层次分析,提供特征维度数据支撑,辅助鉴定专家得出结论。
国内笔迹识别领域专利数量排名第一2025年发明专利授权率高达90%,远超国内平均水平,在笔迹识别领域授权发明专利数量稳居国内第一方阵。

国际权威大赛六项第一公司携i-Signing核心算法模型参加业界权威的国际性赛事2021“SVC-onGoing”笔迹识别大赛,荣获全部项目第一,技术实力国际领先。

笔迹训练数据量全球第一沉淀了全球最大的笔迹数据训练集,在笔迹训练数据量上优势巨大。
