脫機簽名識別中的關(guān)鍵問題研究.pdf

1、自動手寫簽名識別技術(shù)是當今模式識別研究領(lǐng)域的一個熱點。它的目的在于讓計算機能夠自動判定某個簽名的真?zhèn)?，是生物特征識別中最受大眾廣泛接受的一種身份認證方式。從學科建設與發(fā)展的角度看，自動簽名識別涉及模式識別，計算機視覺，智能人機交互，圖形學，認知科學、心理學等多個學科。同時，作為生物特征識別關(guān)鍵技術(shù)之一的自動簽名識別技術(shù)在公共安全、信息安全、金融等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。
　　 經(jīng)過近三十年的研究，自動簽名識別技術(shù)取得了長足的進步

2、，其中自動在線簽名識別技術(shù)已漸成熟并投入商用，而自動脫機簽名識別技術(shù)作為自動簽名識別技術(shù)的一個重要分支，其識別技術(shù)還遠未成熟。自動脫機簽名識別技術(shù)特別是熟練偽簽名檢測技術(shù)還存在著大量的關(guān)鍵問題亟待解決。
　　 本文主要針對簽名的特征提取、穩(wěn)定模型的建立以及系統(tǒng)融合等幾個熱點問題進行了深入地研究，主要的貢獻如下：
　　 ①針對現(xiàn)實中采集的簽名因為出現(xiàn)的旋轉(zhuǎn)而影響簽名特征提取的穩(wěn)定性的問題，本文提出兩種基于環(huán)形結(jié)構(gòu)特征(RE

3、F)的簽名模型用于解決簽名旋轉(zhuǎn)的問題。該環(huán)形結(jié)構(gòu)特征能夠表征簽名的內(nèi)外部結(jié)構(gòu)，并且具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性。在簽名旋轉(zhuǎn)不變性的實現(xiàn)中，實現(xiàn)方法分為兩種，一種是通過離散快速傅里葉變化(FFT)刪除REF特征的相位平移，并結(jié)合馬式距離模型(MD)實現(xiàn)簽名的識別。另一種則使用環(huán)隱馬爾柯夫模型(Ring-HMM)直接用于簽名的識別。本文所提出的兩種模型方法分別在自建數(shù)據(jù)庫和公共數(shù)據(jù)庫MCYT上實驗，取得優(yōu)于同類方法(DRT+HMM，曲率描述子

4、)的實驗結(jié)果。
　　 ②提出一種行之有效的簽名選擇算法。簽名具有不穩(wěn)定性，本文主要分析同類簽名的穩(wěn)定性，并針對同類簽名中畸變過大的簽名對簽名模型穩(wěn)定性造成的負面影響，提出一個簡單而行之有效的簽名選擇算法，該算法主要實現(xiàn)在訓練(注冊)階段對變形過大的簽名樣本進行篩選，使建立的模型相對穩(wěn)定，并有效地提高系統(tǒng)的識別率。
　　 ③提出一個新的形狀幾何結(jié)構(gòu)特征—EODH，該特征不僅像傳統(tǒng)的形狀幾何結(jié)構(gòu)特征一樣能夠表征簽名的輪廓結(jié)構(gòu)

5、特征，而且還融合了簽名輪廓點的梯度角度用于表征簽名筆段的方向變化及平滑情況，以及同方向的相鄰邊界點間的關(guān)系信息，使其更有利于熟練偽簽名的檢測。
　　 ④多級加權(quán)模糊分類器的提出。好的簽名特征只有選擇合適的分類器才能有利于提高系統(tǒng)識別率。本文通過對提出的EODH特征特點的分析，針對它固有的特點進一步改進原有的加權(quán)模糊分類器，提出多級加權(quán)模糊分類器用于EODH特征的分類，實驗結(jié)果表明，多級加權(quán)模糊分類器比原加權(quán)模糊分類器更有利于EO