在线手写签名验证的演化设计

在线手写签名验证是一种基于生物特征的身份识别技术,论文尝试将演化计算理论用于手写签名验证。首先建立数学模型,并在此基础上提出了签名验证匹配演化算法,特别是签名曲线的动态分段匹配方法。最后给出了计算实例,并对结果进行了分析。实验结果表明了演化算法用于签名验证的有效性。     

一种基于演化计算的在线手写签名验证算法实现

提出了基于演化计算的在线手写签名验证算法。该算法将参考签名分割成曲线段,以一定长度的搜索窗在测试签名曲线上进行动态搜索,实现与参考签名曲线段自适应的动态分割与匹配。在算法中引进了演化计算中的分级和加速技术,使算法的搜索速度和匹配效果有了一定程度的提高。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于跳变点能量的DTW匹配在线手写签名验证算法*

提出一种以签名能量为特征的在线手写签名验证算法,侧重签名能量特征提取和匹配判决的研究.对签名波形进行小波分解,提取签名波形在跳变点处的能量,从中提取若干个能量值作为特征矢量;在基于动态时间规整的特征匹配用改进的动态时间规整方法将测试特征序列和模式特征序列进行匹配的基础上,计算最小匹配距离,得出匹配路径.实验表明, 动态时间规整算法在签名验证识别中获得了良好性能,对于随机伪造签名,误拒率为0时,误纳率为6.86%.     

基于改进DTW算法的手写签名识别系统设计

在线手写签名验证是一种基于生物特征的身份认证技术。为提高签名验证的效率,该文介绍了一种改进的在线签名识别算法。它优化了传统的动态时间弯折算法结构,提出了对最佳匹配路径的动态规划方法并将其应用于在线签名识别系统中。在模板较多时对匹配距离将适当限制,从而减少了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法的效率优势更加明显。试验结果表明,该改进算法的运算效率高,误拒率和误纳率较低。     

改进VDDTW的在线手写签名认证算法

在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术。将VDDTW算法应用于在线手写签名认证,该算法改进了DTW中局部匹配距离的计算方法,考虑了时间序列局部曲线的变化趋势,使得时间序列的局部点到点的对正更加合理。在采用有训练的伪造样本的情况下,对累积匹配距离进行时间加权,加大了真伪签名的区分度。实验结果表明了VDDTW算法用于在线签名认证的有效性。     

基于在线签名验证预处理方法的研究

预处理是整个在线签名验证系统的首要环节,它直接影响到随后的分割及匹配。本文针对签名过程中存在的一些问题,提出了去除漏点、去飞点、去除零点并保存零点位置的方法,并对签名进行了归一化处理,取得较好的效果,为后续工作奠定了基础。     

基于曲线分段相似匹配的在线签名认证

针对在线签名认证过程中出现的误匹配问题和曲线的缩放、旋转、位移以及采样不均匀导致的匹配距离过大的问题，提出一种基于曲线分段相似匹配的方法。在进行在线签名认证时，首先对两签名曲线进行分段粗匹配，主要应用了一种基于窗口累计差异矩阵的动态规划算法得到匹配关系。然后，对匹配对计算相似距离和加权累加和，主要方法是对曲线段进行拟合，在一定范围内进行相似变换，对其重采样并计算匹配对的欧氏距离。最后，取测试签名和所有模板签名的相似距离的平均值作为认证距离，将其与训练的阈值进行比较，从而判定真伪。在公开数据库SUSIG的Visual数据集和Blind数据集对该方法进行了测试，使用个性化阈值时分别可以得到3.56%和2.44%的等误率。所提方法在Blind数据集上的等误率比传统的动态时间规划（DTW）方法降低了约14.4%。实验结果表明，对熟练伪造签名和随机伪造签名的认证效果具有一定的优势。     

基于DTW的注意力机制BLSTM在线手写签名认证

为了提高在线手写签名认证的准确率，设计了一种挖掘签名稳定笔段用于认证的方法.本文提出对签名笔段计算累计差异值矩阵进行匹配；其次采用动态时间规划(DTW)算法计算笔段稳定度；在此基础上，通过以笔段的特征输入双向长短期记忆网络(BLSTM)加注意机制进行处理，从而得到每个用户的稳定签名段集合；最后提取该集合的特征进行分类.该方法在svc2004数据库上进行验证并得到了97.08%的认证率，并在40个用户上取得了1.16%的等误率.该结果表明本文方法能够提高认证精度，并且验证了BLSTM与稳定笔段结合方法的有效性.     

一种新颖有效的在线/离线门限签名方案

基于以前提出的门限签名方案的不足,给出了一种新的在线/离线门限签名方案。给出了密钥生成、离线阶段和在线阶段的具体算法步骤,并在随机预言模型下,从完备性和可靠性等方面证明了该方案的安全性,采用零知识证明验证部分签名的方法保证了方案的健壮性,并对方案的计算复杂度,存储复杂度,和通信复杂度进行了效率分析和比较,验证了方案的可行性。证明和分析结果表明,方案解决了密钥泄露问题,大大降低了离线阶段的计算量和存储量,降低了在线阶段的通信量,极大地提高了签名的响应速度,具有良好的安全性和健壮性。     

基于信息融合的在线手写签名算法研究

为了进一步提高认证效果,在演化计算、神经网络和离散F距手写签名认证算法的基础上,提出了基于信息融合的在线手写签名认证算法。该算法将测试签名和参考签名分别通过三种算法进行认证,得出测试签名为真实签名的置信度,然后对三种认证算法的结果进行加权融合,根据最终的融合结果进行签名真假的判定。实验结果表明,信息融合算法的误拒率和误纳率都有显著的减少。     

基于采样数据稳定度的在线手写签名认证方法

介绍了一种基于采样数据稳定度的在线手写签名认证方法．该方法首先根据签名样本数据获得特征序列的采样点稳定度以及特征稳定度，然后利用这两种稳定度作为权值，采用基于加权动态匹配比较方法得到最终匹配结果，实验结果证明了本文提出的方法的有效性．     

一种新的在线手写签名认证算法

提出了一种新的在线手写签名认证算法,着重研究签名曲线中的特殊点的匹配情况。该算法将签名曲线中特殊点的位置坐标提取出来,然后提取出特殊点中的关键特征至高点与至低点,并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究,提出了一种新的关于曲线相似性的定义,并且在这种定义的基础上建立了一种新的判断签名曲线相似性的数学模型,此模型中隐含了对签名曲线的平移和伸缩变换。由于模型的求解是一种NP困难问题,针对这种情况,提出了一种新的多项式的求解算法,最后通过对实验结果的分析验证了此算法用于签名认证的有效性,且适用于判别离散曲线的相似性。     

基于多分类器组合的笔迹验证

运用多分类器组合技术和模糊技术将多种笔迹鉴别方法按一定规则进行融合，针对笔迹鉴别中的笔迹验证问题进行应用。实验结果表明，融合后笔迹验证准确率有大幅的提高     

A novel biometric system for signature verification based on score level fusion approach

Multimedia Tools and Applications - The active modality of handwriting is broadly related to signature verification in the context of biometric user authentication systems. Signature verification...     

基于书写摩擦力的签名识别方法

由于动态测量坐标系的存在, 使得数字笔在不同的握笔姿态下, 引起书写平面内摩擦力的分解不同. 由此本文提出采用书写摩擦力进行在线签名识别. 该方法将摩擦力的方向在直角坐标系内进行特征量表示, 并与三维书写力的大小相结合, 实现概率值和距离测度信度级的融合. 在进行真假签名的判别中, 加入快速剔除的方法, 进行两级判别, 以提高识别效率. 实验结果表明, 基于签名书写力大小和方向特征的融合识别方法互相补充, 相对于单个方法具有更高的识别率, 系统性能得到显著改善.     

基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对现有维吾尔文笔迹特征提取方法缺乏旋转不变性导致识别存在偏转的样本效果较差,以及尺度不变特征变换(SIFT)方法用于维吾尔文笔迹鉴别存在不足的问题,提出一种基于特征融合、具有旋转不变性的鉴别方法。该方法首先提取笔迹图像的SIFT特征,再计算局部窗口特征,并将两者融合对旋转角度不同的笔迹样本进行鉴别。实验证明,该方法能有效克服笔迹样本旋转对识别率造成的影响,是一种简单、实用、识别率较高的维吾尔文笔迹鉴别方法。