基于曲线相似性的在线签名认证研究

发布时间：2021-09-02 00:01

　　在线签名认证是一种基于行为特征的生物识别技术,广泛应用于信息安全、商务、司法、金融、保险等领域。随着信息化时代的发展,电子签名设备的普及,签名不再单以图像的形式存在,而是增加了更多的动态信息,通过对动态信息的分析来提高签名认证的准确率是研究的重要方向。针对签名过程存在的旋转、缩放、位移和尺度变化的不稳定因素,本文建立了基于曲线相似性的在线签名认证模型,通过曲线的相似变换来实现相似度的优化。研究的主要的内容描述如下:（1）提出了基于函数优化的相似度计算方法。首先将签名曲线分段描述为贝塞尔连续函数,然后再计算对应分段曲线的相似度。将相似度优化问题转化为多参数的函数优化问题,引入了混和演化算法,先通过演化算法缩小参数搜索范围,然后通过局部搜索算法找到最优参数,并根据优化结果,计算签名曲线的整体的相似度。此外,本文给出了参数搜索范围的选取方法和邻域半径的更新方法,并在实验中对不同参数搜索范围下的认证效果进行了比较。（2）针对分段不一致的问题,本文改进了基于窗口累计差异的曲线分段对齐算法。在匹配过程中通过融入不同的合并规则来满足曲线段的多段对一段、一段对多段和多段对多段的匹配关系,并通过改进的跳... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

生物识别技术

利于后面对波形的处理。图 2-3 展示了滤波前和滤波后的签名 x 轨迹曲线对比图，从图中可以看出，滤波后的曲线更加平滑，噪声产生的毛刺也被去除。图2-3 签名 x 轨迹曲线平滑前后对比(3) 提笔点提取曲线中的提笔点对应的是落笔点。获取提笔点信息后，可以将提笔点和落笔点作为候选分段点，一般稳定的提笔点可以看作特殊的分段点，虚假的提笔点可以通过 2.3.2 节中的分段点筛选法进行剔除。签名者在签名时，提笔和落笔之间有一段时间的缓冲，这段时间内，签名者没有书写的过程，提笔点和落笔点之间的曲线段不是真实存在的，这段曲线将不会参与到匹配过程中。提笔点的获取可以通过标志位的识别来获得。例如，在 SUSIG 公开外文数据库中，当标志位从 1 变为 0 时表示该时刻的采样点为提笔点

签名y轨迹曲线速度极小值区域


本文编号：3377902