基于多維力信息的在線簽名認(rèn)證方法研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，越來越多的商業(yè)活動和工作實踐被計算機(jī)化，個人身份的識別和認(rèn)證在我們的社會生活中起著非常重要的作用。像電子銀行這樣的商業(yè)應(yīng)用和門禁管制這樣的安全應(yīng)用場合都要求實時和準(zhǔn)確地對個人身份進(jìn)行識別。傳統(tǒng)的基于密碼和基于證件的個人身份識別和認(rèn)證系統(tǒng)存在費時、使用麻煩、容易被遺忘、成本昂貴和容易被仿冒的弊端。生物特征識別技術(shù)，是一種基于人的解剖學(xué)特征(如人臉、指紋、虹膜等)和行為學(xué)特征(如在線/離線簽名、語音、步態(tài)等)進(jìn)行自動身份識別

2、的技術(shù)?；谏锾卣髯R別技術(shù)的認(rèn)證可以克服傳統(tǒng)的自動個人身份識別技術(shù)的局限性，目前在各個安全領(lǐng)域已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用，但是，仍然需要研究新的算法和解決方案，以進(jìn)一步提高性能。 手寫簽名是日常生活中被廣泛接受的一種個人身份認(rèn)證方法，其優(yōu)點主要有：簽名的易于采集性，在任何使用簽名的地方都可以使用；簽名具有較好的穩(wěn)定性和唯一性；簽名的采集對人沒有任何潛在的危害，為大眾所接受；簽名可以更換，用戶可以像更改密碼一樣變更參考簽名。簽名認(rèn)證按照

3、簽名的采集方式可以分為兩類：在線簽名認(rèn)證和離線簽名認(rèn)證。其中在線簽名認(rèn)證可以綜合利用簽名的靜態(tài)特征和較難模仿的動態(tài)特征，具有較好的認(rèn)證效果。 本文對在線手寫簽名的認(rèn)證方法和應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究，主要內(nèi)容包括： (1)建立了基于FTablet的數(shù)據(jù)采集和處理平臺，該FTablet設(shè)備不僅可以采集簽名的字形序列(x，y)，還可以獲取簽名的三維力信息序列(Fx，F(xiàn)y，F(xiàn)z)。基于該平臺，采集并建立了簽名數(shù)據(jù)庫，并用該簽名數(shù)據(jù)庫

4、開展了各種簽名認(rèn)證方法的實驗研究。 (2)從簽名數(shù)據(jù)中提取了188個全局特征，這些特征中不僅包括多維力特征，也包括由此派生出來的字形特征。定義了特征重要性函數(shù)，對提取的特征進(jìn)行重要性排序，選取那些有利于正確區(qū)分真?zhèn)魏灻膫€性特征。對于選擇出的個性特征，分別用基于支持向量機(jī)和基于隱馬爾可夫模型的方法對簽名進(jìn)行驗證，并將特征選擇結(jié)果與用主分量分析和線性判別分析的測試結(jié)果進(jìn)行比較，證明了該特征選擇方法的有效性。此外，通過對大量簽名的全

5、局特征的觀察，進(jìn)一步提取了五個關(guān)鍵全局特征，利用這五個關(guān)鍵全局特征，可以實現(xiàn)非熟練偽簽名的快速剔除。 (3)提出了一種筆段分割方法。該方法通過綜合檢測簽名的Fz方向壓力的波谷點和字形的速度極小值點來實現(xiàn)。利用該方法將簽名分段，并從每一筆段中提取簽名的筆段特征。分別采用基于隱馬爾可夫模型和基于串匹配的方法塒簽名的筆段信息進(jìn)行了驗證實驗。實驗結(jié)果表明，筆段特征可以有效地反映真?zhèn)魏灻g的差別。 (4)利用簽名的力信息序列和字