近日，第二十届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2026）竞赛颁奖仪式在奥地利维也纳举行。来自中国重庆的亲笔签数字科技有限公司（以下简称“亲笔签”）算法专家覃勋辉代表团队登上颁奖台，将笔迹识别方向全部三项竞赛冠军收入囊中。

ICDAR是国际模式识别学会（IAPR）的旗舰会议，自1991年创办以来，一直是文档分析与识别领域颇具影响力的国际学术会议，其技术竞赛被视为该领域最高竞技舞台之一，聚集了全球高校、科研机构与科技企业的顶尖团队。今年ICDAR共设置8项竞赛，笔迹识别方向的3项——AnyScript长时间跨度手写笔迹作者身份识别、FalsID历史手稿伪造与仿冒检测、CircleID手绘圆圈书写者身份识别，全部由亲笔签团队摘得桂冠。

亲笔签算法专家覃勋辉在ICDAR2026大会现场

首项AnyScript竞赛将笔迹识别的时间尺度延伸到数百年前。数据集跨越300多年，涵盖1019位作者、2286部书籍、527340个页面，从18世纪私人信件到20世纪文学手稿，参赛者需判定随机给出的1000个单页分别来自哪本书，并识别哪些书籍出自同一人之手。部分作者作品跨度长达40年，笔迹随年龄、心境、书写工具与书写场景不断变化，识别难度极高。亲笔签团队凭借对笔迹微观特征与宏观书写习惯的深度建模，拿下该项目冠军。

FalsID竞赛聚焦历史名人手稿真伪判别。组委会提供三位历史人物的手稿图像：法国首位职业女作家克里斯蒂娜·德·皮桑的28276张图像，真迹与同时代抄写员仿作混杂；意大利文艺复兴作家托尔夸托·塔索的1000张图像，包含其患病期间书写、笔迹扭曲变形的字迹；确立六种正体书法规范的中世纪书法家雅古特·穆斯泰西米的3000张图像，仿作与临摹众多。这些差异微妙的手稿，人类学专家往往也难以分辨，亲笔签的算法成功完成判别，夺得第一。

CircleID竞赛堪称极限挑战。组委会仅提供5905个手绘圆圈扫描图，没有书写过程动态信息，也没有文字结构，参赛者不仅须识别每一位书写者身份，还要判断圆圈是否来自50余名之外的陌生人；每位书写者还使用了圆珠笔、钢笔、马克笔等8种不同的笔，跨笔书写带来的特征变异进一步增加难度。亲笔签团队自主研发出深度椭圆编码模型，以超出第二名11个百分点的优势夺冠。这一技术在金融反欺诈领域应用前景广阔，例如识别篡改支票金额数字、伪造合同签名等行为，也可用于笔迹真实性核验。“技术一旦落地，那些自以为可以瞒天过海的操作，将无所遁形。”覃勋辉说。

除竞赛外，由覃勋辉主导完成的论文《AOSSig4000: A New Chinese Handwritten Signature Dataset with Diverse Background Noise and Pixel-Level Annotations》（《AOSSig4000：涵盖多样背景噪声与像素级标注的中文手写签名数据集》）被ICDAR 2026录用。论文关注真实签名文档中指纹、印章、下划线、模糊阴影等噪声干扰。“过去学术界研究签名笔迹识别，主要依赖背景干净的纯签名图像，或随机合成的伪文档，但真实签名文档充斥各种噪声，不少算法模型在实际应用中往往水土不服。”覃勋辉说。团队同步发布带像素级标注的中文真实场景手写签名数据集“AOSSig4000”及AOSDoc文档模板集，包含4000张文档、8523个手写签名，按干扰强度划分为L1至L5五个难度等级，每个签名均经人工精细标注，总耗时超过2000小时。实验表明，真实数据较合成数据对模型训练更有帮助，将签名分割作为预处理步骤，可显著降低复杂干扰下的识别错误率。

亲笔签相关负责人介绍，笔迹识别技术已在电子签名、笔迹审核、身份认证、司法鉴定、档案数字化等场景加快落地。“目前，我们已经开源了完整的实验代码和基线结果，希望能为后续研究者提供可直接复用的评测框架，降低研究门槛。”覃勋辉表示。