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。     

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。     

一种基于模板匹配的手形认证算法

身份认证是保证信息与网络安全的一种重要手段,手形认证是身份认证的重要方法之一。传统手形识别方法大致分成特征矢量匹配和点模式匹配两种:前者通过计算手形的长度和宽度等特征矢量来对不同手形进行匹配认证,该方法计算量小,但是误识率偏高;后者通过将手形轮廓图象表示为一系列特征点集,然后对两个手形的特征点集进行匹配认证,误识率较小,但计算量和拒识率相对较大。以上原因导致了两种算法都不能被广泛应用。该文提出了一种基于模板的点匹配算法,可以较好地解决点模式匹配计算量过大的问题,同时也能够提高认证识别率。在认证过程中还采用了方向角及膨胀收缩修正等方法,使得模板的匹配速度和拒识率得到有效的改善,从而大大增强了认证过程的鲁棒性。     

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MediaPipe的非触摸式在线签名认证系统

针对手写签名认证的可靠性和设备依赖性问题,设计并实现了一种基于MediaPipe的非触摸式在线签名认证系统.该系统以MediaPipe为基础框架,通过视频获得在线手写签名,并提取签名轨迹点的时序特征作为匹配模板,进而采用加权联合概率策略构建签名认证模型.该模型在边缘端设备的平均认证等误率(EER)为3.04%.采用基于PyQt设计的应用作为可视化UI界面,实现在视频场景中的非触摸式在线签名交互认证.该系统使用实时视频感知交互方式实现在线签名认证,无需其他的外部设备,具有更低的设备依赖性和更高的认证可靠性.     

联机手写签名中加权DTW方法的研究

提出了联机手写签名鉴别的一种新方法。从真实签名样本训练得到标准模板、局部稳定性。鉴别时采用以压力为权重的动态时间规整方法,由得到的真实签名间的匹配距离计算出一组阈值,小于阈值的为真实签名,大于阈值的为伪造签名。该算法较好地弥补了普通动态时间规整算法在签名鉴别上的不足。实验结果表明,该鉴别算法简单而高效,计算得出的误纳率（FAR）、误拒率（FRR）及等错误率（EER）有了明显的提高。     

基于序列极值点分段的空中签名身份认证

空中签名序列长,为了解决传统的全局匹配方法造成的匹配慢、签名的局部信息丢失的问题,提出了对签名数据进行极值点分段再进行距离度量的方法。并针对传统DTW算法在极值点匹配中产生的不同极性极值点错匹配问题,提出了一种基于极值点匹配的改进DTW算法,约束DTW算法的匹配路径规则,避免错误匹配情况。在本地数据库上,系统的误拒率FRR和误纳率FAR分别达到了4.15%和3.82%。实验结果表明,与传统的全局匹配算法相比,先分段再进行相似度度量的方法使系统的认证精度和效率得到了提高。     

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。     

基于加速度传感器的中文签名身份认证

采集用户在签名过程中的三轴加速度信息,可用来实现身份认证。中文签名结构较为复杂,在空中书写的过程难以被模仿,但同时也会使同一用户不同次签名间的差异增大,提高认证难度。传统的二维签名或三维手势认证方法并不能解决这一问题。为了提高中文空中签名身份认证效果,改进了全局序列对齐（GSA）算法,对匹配后的序列进行插值操作。不同于传统GSA算法通过最终匹配分数反映序列间相似度,引入两种距离指标（欧氏距离和绝对值距离）计算序列间的差异。实验结果表明,基于距离指标的两种GSA算法均能提高认证精度,与传统算法相比,二者的系统等误率（EER）分别降低了37.6%和52.6%。     

一种基于梯度相关的指静脉认证算法

提出一种基于改进匹配滤波和图像梯度相关的指静脉认证算法。利用基于直方图统计法判别所获取图像是否为指静脉图,采用基于最大曲率模型的匹配滤波获取指静脉梯度图,并与登记的梯度模板做梯度相关运算,以最大互相关作为衡量两指静脉图像相似程度的度量,经阈值处理判断是否匹配。实验结果表明,该算法的误识率和拒识率分别为0.375%和1.20%,且对噪声不敏感,适合基于DSP的小型指静脉认证产品开发。     

基于模板聚类与综合的多模板快速定位算法

针对在一幅图像中定位多个模板的所有实例的情形，提出了一种基于多模板聚类和综合的快速目标定位方法。该方法首先使用带反馈的分级聚类算法对多模板进行聚类，并对每类模板用建立的数学模型综合出一个母板；然后，应用每类的母板在平移空间内搜索和匹配，且只在与母板相匹配的那些位置上才引导类内各子模板在该位置的匹配运算，最后用该算法对边缘图像进行了聚类、综合和匹配实验。实验结果表明，该算法在集成电路显微图像的多模板定位中是非常有效的。     

基于HMM/DTW两级结构的签名认证方法

提出一种基于HMM和DTW在线手写签名认证方法的改进方法。该方法使用签名关键点和关键点的特征值进行签名的状态划分和状态匹配,实现类内签名状态划分的一致性。并利用在线手写签名二维信息的DTW距离作为签名隐马尔科夫模型的状态观测值,构建二级签名隐马尔科夫模型认证框架进行签名认证,得到较好的认证效果。实验结果表明,认证的准确率能达到93%左右。     

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。     

基于混合特征多模板匹配的签名认证系统的设计与实现

针对签名在办公自动化系统中的广泛应用,该文介绍了一个基于混合特征多模板匹配的动态手写签名认证系统的设计与实现。实验对800个亲笔签名和800个伪造签名的认证数据显示,系统的平均错误率ERR为2.13%,具有很好的实用价值。     

基于加权相似性度量的特征匹配方法

针对图像特征匹配过程中采集图像易受噪声、光照、尺度等因素影响使产生的匹配结果鲁棒性差、误匹配率高等问题,提出一种基于加权相似性度量(WSM)的特征匹配方法.该方法首先采用基于网格多密度聚类的特征匹配(FM_GMC)算法对原始图像进行特征聚类块划分;其次在每一特征聚类块中,采用Canny提取边缘特征点并使用尺度不变特征变...     

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。     

基于纹理分布和Gabor滤波器的虹膜识别算法

该算法基干虹膜纹理的分布特点，将虹膜分成若干带，用Gabor滤波器对每带进行滤波编码，用各带Hamming距离的加权和来判决虹膜的匹配。与一些常规的算法相比，该算法充分考虑了不同区域的纹理特征对虹膜匹配贡献不同的特点，能有效地增大虹膜的类间距，利于进一步减少误识率和拒识率。该文给出了对CASIA虹膜库测试的数据，结果表明该算法是有效的和可行的。该算法已在一些场所的认证系统中试用，效果较理想。     

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.     

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。