基于特殊點分割和動態(tài)匹配的在線簽名認證方法研究.pdf

1、隨著計算機和網絡技術的高速發(fā)展，身份認證作為保證系統(tǒng)安全的必要前提之一，在信息安全中突顯重要。手寫簽名認證作為一種生物行為特征，與其它生物特征相比具有非侵犯性、易為人接受、易于獲取等優(yōu)點，因而得到廣泛關注。 本文首先介紹了生物識別技術和手寫簽名認證技術的概況，隨后說明了手寫簽名的處理流程、數據采集的硬件組成、采集數據的格式、預處理和數據庫的構成。 本文提出了“視覺重要性”的概念，給出了一種新的特殊點分割方法。以預處理后的

2、簽名坐標曲線為分割對象，以視覺貢獻度為分割標準，可以尋找特殊點一一波峰和波谷點。找到的波峰和波谷點可以把一個冗長的簽名曲線分割成若干便于動態(tài)匹配的曲線段。實現了對參考模板與測試簽名的曲線分割。 本文闡明了預處理后簽名曲線所包含的特征信息的種類，提出了一種特征的篩選方法，給出了幾種典型特征的計算方法。 在認真分析了手寫在線簽名系統(tǒng)原型的基礎上，本文提出了兩級認證模式。 第一級認證采用了特征參數法。提出了一種基于一維

3、高斯概率分布模型的在線簽名認證算法。本級算法提取了簽名曲線中若干個全局特征的方差和平均值的無偏估計。本級認證主要是為了去掉一些不熟練的隨機偽造簽名。當提取的全局特征較多時，可以減小認證系統(tǒng)的整體認證時間。 第二級認證采用了動態(tài)分割與動態(tài)匹配相結合的認證算法。以前面已經分割形成的曲線段為動態(tài)匹配對象，可以實現參考模板與測試簽名之間曲線段的“一對一”或者“一對多”的動態(tài)匹配。分割和匹配采用了“根據特殊點進行動態(tài)分割”、“分割后提取局