基于Contourlet的手写签名鉴别

手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明该算法对测试样本具有高识别率。     

签名动态特征的特殊点抽取方法

本文提出了一种适于在线手写签名身份认证系统的签名笔迹特征点的抽取方法。此方法利用签名运动的动态特征参数在特征点处的变化特性，采用模糊判别算法，达到有效提取签名特征点的目的。实验结果表明，该方法为提高基于签名的身份认证的准确性提供了可靠的途径     

局域动态特征弯曲校正和作用均衡签名认证方法

利用手写签名动态信息进行身份认证是一种安全性高的个人身份认证方法．由于书写过程稳定性不一致，签名动态信息在时间轴上表现出平移、压缩和舒张等弯曲现象，但某些时间区段内动态信息的稳定性较高，弯曲现象相对微弱，这些特征鲜明的局部区域是签名认证的重要依据．通过设计核变换矩阵选取特征相对稳定的局部动态信息，并根据它们稳定程度的高低来均衡它们在签名认证中的作用，可以避免签名动态信息上不稳定局部对认证结果的负面影响．对挑选的特征局部进行非线性时间弯曲校正，与签名全程动态信息的时间弯曲校正相比较，不仅降低了计算量，而且可以避免校正误差积累．利用校正结果生成核变换矩阵，进而对线性支持向量机实施核化，得到的非线性签名认证器在实验中获得了比较好的认证准确率．     

一个新的代理盲签名方案

通过引入消息拥有者的私钥和公钥对Schnorr型盲签名方案进行了改进，构造了一个新的盲签名方案，基于新的盲签名方案构造了一个代理盲签名方案。分析表明新方案不仅同时拥有代理签名和盲签名的特点，具有不可伪造性、可区分性、不可抵赖性、可注销性等性质，而且和Tan等人的方案以及Lal等人的方案相比减少了求幂运算的次数，避免了求逆运算，使签名速度有了较大提高。     

一种新的基于特征的图像内容认证方法

该文提出了一种新的基于特征的图像内容认证方法．它首先利用小波变换多尺度边缘检测方法抽取出光滑分量和边缘特征作为生成签名的图像特征集．这可以保证特征集与图像之间的一一映射关系，避免伪造攻击．然后它将光滑分量量化后生成128位的摘要，并将边缘特征以水印方式嵌入原图．验证图像时需同时通过与摘要的对比以及与水印特征的对比来确定内容是否被篡改．实验表明，该算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置，并可容忍由压缩、滤波等操作引起的失真．即使图像受一定噪声污染，它也可通过验证．     

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。     

基于小波变换提取特征点的在线手写签名认证算法

提出了一种基于小波变换的认证算法，首先对F-Tablet手写力平台获取的签名书写过程中的三维力信息和二维坐标信息，使用小波变换的方法来提取这些信息中的关键点，得到五维特征序列，使用聚类方法动态生成多个模板，然后通过多数投票方案融合各个特征序列的决策值得到认证结果。在基于F-Tablet平台构建的签名样本库上对此算法进行了实验，平均等错误率为2.83%。实验结果表明，该算法不仅可以减少签名数据存储量，而且能够缩短认证过程的持续时间，增加认证过程的有效性。     

一种新的失败终止记名签名方案

该文提出了一种新的数字签名方案—失败终止记名签名方案,该方案具有失败终止数字签名与记名数字签名方案的优点。它有三个特点:只有记名人能够验证签名内容;如果需要的话,记名人或者指定的确认人能够向第三者证明该签名是签发给记名人的有效签名;如果发生伪造签名的话,签名人能够证明是伪造的。     

一种新的核广义鉴别特征抽取方法

在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计不相关性。在ORL人脸库上的实验表明了所提方法的有效性,达到了比核鉴别分析等方法更好的识别效果。     

一种有效的图象特征抽取和识别方法

本文提出了一种新的基于尺度变换的图象矩表示方法，并在此基础上利用ＳＶＤ算法抽取了一组有效的图象特征。