联机自动签名鉴定系统的设计与实现

本文介绍了一个联机自动答名鉴定系统的设计与实现原理。系统采用结构特征和动态特征相结合的双重鉴定方法，结构特征采用签名的笔段序列特征，动态特征采用签名运动的速度序列特征。特征匹配采用动态规划方法，在对５２０个测试答名样本的识别实验中，对真伪两类浼样本的平均正确识别率为９４．６％，初步显示了本系统的可行性。     

联机自动签名鉴定系统

本文介绍了一个联机自动签名鉴定系统，着重说明了系统实现需要解决的几个关键问题：预处理、特征提机、特征匹配等，并给出了系统测试结果。     

联机签名鉴定系统

文介绍了一个联机中文签名鉴定系统。系统将联机输入的签名切分为笔段,以笔段作为签名的特征区域,采用动态规划方法寻求持测签名和参考签名笔段之间的最优对应关系,根据最优对应关系,再利用区域相关算法计算待测签名和参考签名之间总的匹配距离。在对680个测试签名样本的识别实验中,平均正确识别率达到92.8％,初步显示了本系统的可行性。     

联机中文签名鉴定的一种区域相关算法

本文提出了一种用于联机中文签名鉴定的区域相关算法。将签名切分为笔段，以笔段作为签名的特征区域。笔段分割之后，首先根据一些比较简单的表态特征，采用动态规划方法寻求待测签名和参考签名笔段之间的最优对应关系。根据最优对应关系，再同时考虑签名的静态和动态两类特征，采用区域相关算法计算待测签名和参考签名总的匹配距离。在对680个测试签名样本的识别实验中，平均正确识别率为91．0％，初步显示了本方法的可行性。     

动态手写签名验证技术概述

1.引言随着电子商务的发展,对个人身份认证提出了更高的要求。传统的密码认证在安全性上存在着一定的限制,在这种情况下,基于生物识别(Biometrics)的个人身份认证技术越来越受到人们的重视。手写签名验证(Handwritten Signature Verification,HSV)是其中有效的认证技术之一。特别是随着各种手写输入设备和掌上电脑的使用,动态手写签名验证或在线手写签名验证技术正越来越受到人们的重视。签名是一种传统的身份鉴别方法之一,在银行、金融等领     

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。     

联机中文签名鉴定的一种局部弹性匹配方法

本文提出了一种用于联机中文签名鉴定的局部弹性匹配方法。将签名切分为笔段,以包含特征的笔段为基元。基元抽取之后,首先根据一些比较简单的静态特征,采用动态规划方法寻求待测签名和参考签名基元之间的最优对应关系,根据最优对应关系,再同时考虑签名的静态和动态两类特征,对待测签名和参考签名的基元进行局部弹性匹配。在对680 个测试签名样本的识别实验中,取得了92. 6 %的平均正确识别率,在486/ 25微机上的平均识别时间为0. 9 秒,初步显示了本方法的可行性。     

签名鉴定方法综述

对计算机签名鉴定技术的研究背景和发展历程做了简单的回顾,并对在线和离线两种情况进行了综述。文中介绍了签名鉴定涉及到的动态时间弯折、隐马尔可夫模型、支持向量机以及纹理分析等理论和算法,通过对这些识别方法和模型的分析比较,提出了开发实用签名鉴定系统需要考虑的有关问题。     

基于LSVM分类鉴定器的脱机签名鉴定研究

针对脱机中文签名鉴定,主要对脱机签名鉴定的特征抽取和比较决策做进一步的研究.在特征提取与选择上,在参考国内外一些成熟方法的基础上做相应的改进和尝试,使用静态形状特征和伪动态特征相结合的方法,提出一种新的高灰度稳定区特征,在特征选择上采用一种把概率距离法中的Bhattacharyya距离和特征本身综合起来考虑的方法;在比较决策上,采用比标准SVM算法速度更快,更易于实现的LSVM算法作为分类鉴定的方法,取得了较好的效果.     

基于书写运动系统脉冲响应的联机签名鉴定方法

本文介绍了一种基于书写运动系统脉冲响应的联机中文签名鉴定方法。将签名切分为笔段并将每一笔段都描述为一个有限脉冲响应（ＦＩＲ）滤波器。采用动态规划方法寻求待测签名和参考签名笔段之间的最优对应关系,根据最优对应关系,再利用ＦＩＲ系统的脉冲响应对待测签名和参考签名的笔段进行匹配。初步的实验结果显示了本方法的可行性。     

基于HMM的离线签名识别

给出一种以隐马尔可夫（HMM）模型为基础的离线签名的识别方法,此方法把离线签名图像中的所有汉字作为一个整体,首先利用图像处理技术,把整个字体区域分割出来,再统计每一行字体部分的像素点数。利用隐马尔可夫模型来对这个整体进行建模;然后利用Baum-Welch算法对模型进行训练;最后,利用已经训练好的HMM模型对一些签名图片进行识别。试验表明,识别率可达95.7%,为离线签名识别系统的进一步应用奠定了基础。     

基于模糊模式识别的离线签名验证技术

签名验证有着重要的社会价值，长期以来一直是由人类专家来验证签名。但有时待验证的签名很多，验证的工作量非常大，而其中多数伪造的签名并不是高超的赝品。该文介绍了一种基于模糊模式识别的离线签名验证技术，可以用计算机来帮助人类专家进行粗筛，大大减少专家的工作量。     

在Word中加入签名

把签名扫描并保存为自动图文集词条可以让你轻松签署文件。假如需要把一份带有签名的文件传真给对方，是否必须先打印出该文件然后再签上姓名进行发送？或者，当你需要发出大量签名信函时．是否必须遂一签上你的姓名，如果能够自动插入签名，将会大大简化这些操作过程。我们这里将教你如何通过把签名保存为自动图文集词条来实现自动插入签名。     

配准方法在签名鉴定系统中的研究

在笔迹鉴定系统中,针对字体点云与字体图像的配准问题,本文给出了一个简单有效的解决方法,避免了大量繁琐复杂的计算。对字体点云与字体图像进行特殊角点的快速搜索,然后利用计算得到的参数进行角度旋转、尺度伸缩、平移等操作把字体点云匹配到相应的字体图像上。用该方法对相关样本进行大量实验,平均配准率达到了97．4％,取得满意的效果并基本符合笔迹鉴定系统的研发要求。对于图像配准在此类问题的解决方法上提供了值得借鉴的成功经验。     

结合模糊理论的动态匹配脱机签名鉴定研究

为快速并准确地进行脱机签名鉴定,提出了一种结合模糊理论建立动态匹配目标函数用于鉴定的新方案。鉴于签名图像具有投影特征提取简单的特点,该方案通过选择合适的隶属度函数,归纳出动态匹配所必需的目标函数式,并给出了相应的求解方法。同时还根据实验结果讨论了新方案中参考样本的选择和判别阈值对鉴定结果的影响,并与其他方案的实验结果进行了比较,结果表明,该方案是有效的。     

基于多层分割的离线签名鉴定

提出了一种基于多层分割的离线签名鉴定方法,该方法首先根据签名图像的重心进行水平(垂直)分割,接着对分割后所得到的区域按重心再进行垂直(水平)分割,经如此水平、垂直交叉进行分割后,可以形成一个多层的签名图像分割区域,然后对各区域提取签名的几何特征,并对各项特征依不同权值进行融合形成一个从全局到局部的特征向量,最后依据基于...     

基于插值改善的局部相关分析手写签名认证方法的研究

本文首先简要总结了手写签名认证研究的进展情况，然后提出基于插值的改进的局部相关分析认证方法。     

基于模糊模型最优化规则的脱机签名鉴定研究

提出一种基于多模糊规则的脱机签名模糊鉴定系统.该系统提取签名的静态特征和伪动态特征以弥补书写过程中丢失的动态信息,并采用模糊集合表征所提取特征的不确定性,同时利用隶属度函数构建新的权重系数,反映不间模糊规则对鉴定结果的重要程度.另外,为减少整个模糊鉴定系统的复杂性,提出采用K - 交叉验证方法对模糊规则数目的选择进行最优化.实验采用中、英文两种签名数据库分别得到9.52%和12.67%的平均错误率,验证了该系统的有效性.