在线手写签名认证算法研究

发布时间：2021-08-25 15:17

　　近年来,生物特征识别技术由于其高可靠性和高有效性在用户身份认证领域受到了广泛关注。作为生物行为特征的一种,在线手写签名具有不易遗忘、采集方便且容易被人们接受等特点,在无纸化办公和电子商务等领域具有广阔的应用前景。但是由于手写签名的不稳定性,用户真实签名之间存在较大的类内差异,而真实签名和伪造签名之间的类间差异相对较小,使得在线手写签名认证研究具有一定的挑战性。本文以此为背景对在线手写签名认证算法进行了相关研究。本文的主要工作如下:1.签名预处理算法。针对签名数据中的噪声和每次收集到的签名在角度、尺寸和位置上的差异,首先对签名进行了预处理。预处理算法包括签名去噪和签名归一化两步。2.基于形状特征的签名认证算法。提出利用形状上下文提取签名的整体形状特征,两个签名形状的形状上下文匹配之后,将得到的形状距离用于认证签名真伪。基于形状特征的签名认证算法描述了签名的整体形状特征,从而可以快速地认证随机伪造签名。3.基于函数特征的签名认证算法。提取了 20种函数特征,采用形状上下文-动态时间规划算法对两个签名的任一对函数特征进行了匹配,匹配结果送入基于区间值的符号表示分类器中进行签名认证。基于函数特... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－２签名数据采集

引言??戳、压力等。采集到的信息被描述为一组时间序列信号存在数据库中。不同的采??集设备采集到的签名数据种类也不相同。签名采集方式和数据存储形式如图１－２??所示，ａ）为使用手写板进行在线签名采集，ｂ）为采集到的签名数据，第一行为??采样点数量，之后的每行都为某一时间对应的采样点信息。??ＨＢＦ?８４?｜??Ｐｌ｜＾?／?２９３３?ＳｅＴＢ?３１２ＴＳ７７５?０?１５５Ｄ?７１０?４３９?！??２９５３?Ｓ６７８?３１２Ｔ５７ＳＳ?１?１４３０?？？０?４２０??｜ｒ?广＇?Ｓｉ?３００１?５８５１?３１２７５７９５?１?１３５０?８３０?４３３??／?Ｘ＃?？１１４?６１３９?３１２７５８０５?１?２３５０?Ｓ００?４２２??５３?１３２１？?６１９Ｓ?３１２ＴＳ８１５?１?１３Ｓ０?ＢＯＯ?４１Ｓ?：??３３２９?６２１３?３１２ＴＳ８２５?１?１３５０?８００?４２３?：??＂?３４４？?６１９９?３１２７５８３Ｓ?１?１３Ｓ０?８００?４３９??＾?＾?３Ｂ４２?８１７６?３１２７５３＾５?１?１３５０?８００?４９１?！??ｖ＇?Ｊ?３６１？?６１２４?３１２７Ｓ８５Ｓ?１?１３Ｓ０?８００?５６１?；??３６７８?６０Ｓ３?３１２？Ｓ８６５?１?１３Ｓ０?８００?６１３?ｉ??ＨＫ?３７３３?５８Ｓ０?３１２ＴＳＳ７５?１?１３５０?８００?６３３??Ｉ３ＴＴ２?５Ｓ４？?３１２ＴＳＳ８￥?１?１３Ｓ０?８００?６Ｓ０?１??ａ）?ｂ）??图１－２签名数据采集。ａ）签名采集设备ｂ）采集的签名数据??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ?ｄａｔａ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ

北京交通大学硕士学位论文?引言??ＷＡＣＯＭ?Ｉｎｔｕｏｓ手写板采集。每个签名都以时间序列的形式存储在＊．ＴＸＴ文件中，??每行对应一个采样点的信息，包括ｘ坐标、坐标、时间戳、手写笔状态（０为抬??笔，１为落下）、手写笔绕手写板垂直方向的夹角（水平夹角）、手写笔与手写板垂??直方向的夹角（垂直夹角）和压力７维信息［５１］。以ｘ和ｙ分别为横纵坐标描点连??线可以得到签名轮廓。时间戳和手写笔状态信息为离散值，不使用曲线进行表示。??签名和各信息曲线如图１－４所示。??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于趋势转折点的时间序列分段线性表示[J]. 廖俊,于雷,罗寰,穆中林.  计算机工程与应用. 2010(30)
[2]联机手写签名中加权DTW方法的研究[J]. 刘蕾,段会川.  计算机工程与应用. 2010(11)

博士论文
[1]基于力信息的在线签名认证研究[D]. 孟明.中国科学技术大学 2006

硕士论文
[1]基于形状上下文的离线签名鉴别[D]. 刘利利.河北大学 2016
[2]基于多级DTW匹配的联机手写签名鉴别研究[D]. 谢文修.南昌大学 2013
[3]基于SVM的在线手写签名认证研究[D]. 王容霞.武汉理工大学 2013
[4]基于HMM-SVM混合模型的在线手写签名认证[D]. 尤庆成.中国科学技术大学 2010
[5]基于一对一神经网络的离线签名认证方法[D]. 曾晓云.东北师范大学 2007



本文编号：3362362