基于多級DTW匹配的聯(lián)機手寫簽名鑒別研究.pdf

1、基于生物特征識別的身份認證技術(shù)由于解決了傳統(tǒng)身份認證模式中“只能識別數(shù)字身份”的缺陷而得到了廣泛的研究與應(yīng)用。手寫簽名鑒別方式由于最易于被廣大用戶所接受而成為了模式識別領(lǐng)域的研究熱點。聯(lián)機手寫簽名方式中，簽名數(shù)據(jù)為一系列時序特征信號，如各個采樣點的坐標、壓力、方向角等。本文主要研究聯(lián)機手寫簽名鑒別技術(shù)。
　　 聯(lián)機手寫簽名鑒別包含數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征點檢測、特征提取、模式匹配等一系列過程。本文對聯(lián)機手寫簽名鑒別的各個流程進行了

2、深入的研究，并提出了以下兩點新的處理方法:
　　 提出了一種進行簽名旋轉(zhuǎn)尺度規(guī)整的方法，該方法利用簽名曲線的兩部分的質(zhì)心來度量簽名的方向，并通過旋轉(zhuǎn)來統(tǒng)一簽名的方向向量;
　　 提出了一種基于鄰域重心移動的聯(lián)機簽名曲線特征點檢測方法，該方法能夠獲得穩(wěn)定的特征點，同時解決了J.Brault的算法中對于所有的簽名曲線，難以確定一個統(tǒng)一的閾值的問題。
　　 動態(tài)時間規(guī)劃技術(shù)是一種概念簡單、魯棒性強的模式識別算法，目前已

3、經(jīng)被廣泛應(yīng)用于解決聯(lián)機手寫簽名的識別問題。本文提出了一種基于多級DTW匹配的聯(lián)機手寫簽名鑒別方案，在簽名鑒別的三個階段，分別利用全局特征、簽名段特征、采樣點特征實現(xiàn)簽名從粗到細的鑒別:
　　 在第一級匹配階段，計算全局特征與真實簽名相匹配的輸出概率，通過將輸出概率與預(yù)先設(shè)定的閾值進行比較排除顯著的偽簽名;
　　 在第二級匹配階段，以簽名段為基本單元進行特征提取，計算簽名段DTW距離，通過與事先訓(xùn)練得到的閾值進行比較判斷是