脱机中文签名鉴定系统

本文介绍了一个脱机中文签名鉴定系统。系统采用签名的静态特征和伪动态特征相结合的双重鉴定方法。静态特征包括总体静态特征和局部静态特征。伪动态特征包括签名图象灰度级和签名笔画宽度的变化特征,并提出了一种比较简单的签名笔画宽度的近似表示方法。初步的实验结果显示了本系统的可行性。     

基于改进SIFT的离线签名鉴别方法

针对高质量模仿签名和签名图像的尺度变化对鉴别效果影响较大的问题,提出了一种基于改进SIFT的离线签名鉴别方法。该方法首先改进尺度空间的建立,减少尺度空间的层数和组数,然后检测签名图像的SIFT特征点和提取特征描述子,根据特征描述子间的欧氏距离进行匹配,通过邻近距离之比和特征点角度差筛选匹配对,并对匹配对特征点的角度差进行直方图统计构成ODH(Orientation Difference Histogram)特征向量。最终根据匹配对的数量和ODH特征向量的相似度完成鉴别工作。本文方法在本地数据库上的等误率为6.7%,在4NSigComp2010公共数据库上的等误率为20%。实验结果表明,该方法与现有方法相比有效的提高了鉴别正确率。     

基于隐含变量信度网模型的脱机签名鉴别方法

本文提出一种新的基于信度网表示的签名鉴别方法。这种信度网表示方法和传统的信度网表示不同，其中的结点被划分成两类：共有结点和可选结点，以保证构造的网为树结构。该方法不仅可以获得每个结点的条件概率，而且可以表达与结点相关联的成分间的拓扑关系，以便对结构描述的不确定性和成分间的依赖关系进行处理。     

基于集成神经网络的离线手写签名鉴别方法

离线手写签名鉴别是一种基于生物特征的身份识别技术,利用集成神经网络对手写签名进行自动鉴别。该集成神经网络由特征分配网络、神经网络认证主体和决策融合识别网络三部分构成。通过为每个签名者构造独立的分类器,并分别为每个分类器构造认证、识别训练集,解决了离线签名的认证和识别问题。基于此方法的签名鉴别实验获得了比较满意的结果,可以用来辅助人类专家进行签名鉴别。     

基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法

由于手写签名具有高度的唯一性、不遗忘性、自然性与可靠性已成为身份识别的研究热点。文中对手写签名识别技术主要是离线手写签名识别技术进行了详细分析,在研究手写签名的特点和在身份认证中实用性的基础上,提出了一种基于图像处理技术的手写签名鉴别方案,该方案利用了图像的缩放和膨胀细化技术对图像进行处理,然后利用均方差和峰值信噪比来评价签名图像的相似度。试验数据表明该鉴别方法简单可行且高效,能获得较好的验证率和鉴别率。     

基于图像处理技术的离线手写签名鉴别方法

由于手写签名具有高度的唯一性、不遗忘性、自然性与可靠性已成为身份识别的研究热点。文中对手写签名识别技术主要是离线手写签名识别技术进行了详细分析,在研究手写签名的特点和在身份认证中实用性的基础上,提出了一种基于图像处理技术的手写签名鉴别方案,该方案利用了图像的缩放和膨胀细化技术对图像进行处理,然后利用均方差和峰值信噪比来评价签名图像的相似度。试验数据表明该鉴别方法简单可行且高效,能获得较好的验证率和鉴别率。     

一种在线汉字签名鉴别方法

本文针对在线汉字签名鉴别系统中存在的误拒绝真实签名问题和误接收伪造签名问题,提出了相应的解决方法.首先引入伪匹配起点的概念,使得用动态规划算法求出的最优匹配路径更具合理性;采用了多模板的方法,认为最终的鉴别距离是被测签名与多个参考签名距离的平均值;根据最小风险贝叶斯决策规则,求出距离阈值h使系统的平均风险达到最小.实验结果证明了本文提出方法的有效性.     

基于二维HMM的中文离线签名认证系统

介绍了一种基于隐马尔可夫模型的中文离线签名认证系统。在分析中文离线签名特点的基础上,提出了一种简单有效的特征抽取方法;使用二维HMM对每个签名者的签名建模,并对实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的问题给出了解决方法。实验结果显示该系统取得了令人满意的效果,可以用来辅助人类专家进行签名鉴定。     

方向特征和网格特征融合的离线签名鉴别

离线签名鉴别是一种重要的生物特征识别技术,提出了基于方向特征和网格特征融合的方法。网格特征广泛使用在图像的特征提取中,方向特征和网格特征结合不仅可以描述签名图像特殊点的方向和位置,还可以统计方向位置分布信息。两种特征组合会形成高维特征,然后使用主成分分析法进行降维,采用支持向量机作为分类器。该方法在签名数据库上进行评估,其结果表明,该方法能有效的提高离线签名鉴别的正确率。     

基于新的轮廓特征的离线签名鉴别

离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式（local binary pattern ,LBP）非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上的LBP特征,同时引入了新的规则去除部分无用模式,可有效地提升LBP的有效性和鲁棒性。另外,针对方向链码特征在应用于签名鉴别时存在局限性的问题,提出了一种轮廓模式共生直方图特征。融合这两种轮廓特征,并使用主成分分析（principal component analysis,PCA）降维。最后,使用支持向量机分别在MCYT和GPDS两种公开离线签名数据库上进行测试,取得的平均错误率分别为13.51%和12.97%。在相同的数据集上与其他方法相比,具有更低的平均错误率。     

基于遗传算法的离线签名鉴定

提出一种基于遗传算法的离线签名鉴定方法。将签名图像分成多个子区域,提取各区域的分形维数矢量来描述笔迹的抖动程度,在此基础上,以形状特征、伪动态特征、分形维数作为签名的特征;运用加权欧式距离法构建分类器,并运用遗传算法对不同人的签名样本进行最优阈值选择。实验结果表明该方法能够取得较高的鉴别率。     

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。     

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。     

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。     

Off-line signature verification based on grey level information using texture features

A method for conducting off-line handwritten signature verification is described. It works at the global image level and measures the grey level variations in the image using statistical texture features. The co-occurrence matrix and local binary pattern are analysed and used as features. This method begins with a proposed background removal. A histogram is also processed to reduce the influence of different writing ink pens used by signers. Genuine samples and random forgeries have been used to train an SVM model and random and skilled forgeries have been used for testing it. Results are reasonable according to the state-of-the-art and approaches that use the same two databases: MCYT-75 and GPDS-100 Corpuses. The combination of the proposed features and those proposed by other authors, based on geometric information, also promises improvements in performance.     

Off-line signature verification and forgery detection using fuzzy modeling

Automatic signature verification is a well-established and an active area of research with numerous applications such as bank check verification, ATM access, etc. This paper proposes a novel approach to the problem of automatic off-line signature verification and forgery detection. The proposed approach is based on fuzzy modeling that employs the Takagi-Sugeno (TS) model. Signature verification and forgery detection are carried out using angle features extracted from box approach. Each feature corresponds to a fuzzy set. The features are fuzzified by an exponential membership function involved in the TS model, which is modified to include structural parameters. The structural parameters are devised to take account of possible variations due to handwriting styles and to reflect moods. The membership functions constitute weights in the TS model. The optimization of the output of the TS model with respect to the structural parameters yields the solution for the parameters. We have also derived two TS models by considering a rule for each input feature in the first formulation (Multiple rules) and by considering a single rule for all input features in the second formulation. In this work, we have found that TS model with multiple rules is better than TS model with single rule for detecting three types of forgeries; random, skilled and unskilled from a large database of sample signatures in addition to verifying genuine signatures. We have also devised three approaches, viz., an innovative approach and two intuitive approaches using the TS model with multiple rules for improved performance.     

基于神经网络的脱机中文签名鉴别系统的研究

将神经网络与签名识别相结合,利用前向多层神经网络的反向传播算法（即BP算法）,采用Matlab神经网络工具箱构建用于特征识别的三层前向神经网络,同时使用了基于Gabor和Zernike相结合的特征提取方法,最终识别出待识别的手写签名。实验结果证明识别率可达到93.70%以上,证明了该方法的有效性。     

具有消息恢复的共享验证代理签名方案

提出了一个具有消息恢复的共享验证代理签名方案。在该方案中,把签名的验证权让[n]个验证人分享,使得指定验证组中的[t]个或更多验证人合作能从签名中恢复消息并能验证签名的有效性。该方案满足代理签名方案的安全要求,传送签名时无需传送消息,和其他代理签名方案相比,降低了通信开销;同时也降低了验证人欺骗的风险,万一遇到验证人欺骗,该方案能准确地检查出哪一个验证人在欺骗。