脱机手写签名鉴别中的预处理技术研究

签名作为普遍接受的一种同意或授权的方式在社会生活中发挥了重要作用。论述了预处理在脱机手写签名鉴别中的作用,以实例阐述了脱机手写签名鉴别中预处理的过程。     

脱机汉字签名鉴别系统

本文介绍了脱机汉字签名鉴别系统的设计，根据国内外研究的现状提出了一些改进方法，并指出了存在的不足之处。     

伪Zernike矩的不变性分析及其应用

本文从几何矩的概念出发,详细介绍了Zernike和伪Zernike矩。然后重点分析了伪Zernike矩的旋转、位移及尺度不变性。本文利用脱机手写签名图像对此进行了验证,实验结果证明了其不变性特征。故本文提出利用伪Zernike矩来进行脱机手写签名图像的特征提取。     

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。     

脱机手写签名图像的细化研究

针对脱机手写签名图像的细化存在的问题如细化后转折处出现的分叉笔画、两笔画不垂直相交部分的畸变,提出了新的细化算法。此算法采用串行处理的方式,首先对签名图像进行边缘提取,再针对边缘像素点进行可删除条件的判断,经过几次循环,最后形成细化图像。实验结果表明,此方法能较好地解决以上提到的问题,尤其是分叉笔画。     

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。     

脱机手写汉字识别研究

脱机手写体汉字识别是当前OCR技术研究的热点之一.本文提出了一种用于手写体汉字识别的多特征多分类器集成的系统模型,并利用Matlab工具箱对50个汉字5000个样本进行了初步仿真实验,实验表明该模型是十分可行和有效的.     

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.     

基于二阶系统的脱机中文签名鉴定

针对脱机手写签名鉴定的实现,提出了二阶签名鉴定系统,并进行了相关的实验。在第一阶段中使用了基于静态几何特征与伪动态特征进行粗分类识别,在第二阶段中使用了基于Zernike的特征进行精细分类识别,最终识别出待鉴定的手写签名,实验证明采该鉴定方法,可以在提高鉴定率的同时提高鉴定的效率。     

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HMM的在线手写签名认证系统设计与实现

在线手写签名认证是以人的行为特征为基础的身份认证技术.对在线手写签名字型曲线进行分段,分析了一系列特征,并将隐马尔可夫模型(HMM)引入到在线手写签名认证中.找到了真签名中某种比较稳定的特征,提出了一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证方法.从实验数据来看,取得了比较满意的认证效果.     

基于信息熵的静态手写汉字签名鉴定研究

在模式识别统一信息熵理论的基础上,提出基于信息熵的模式特征选择方法。给出在不同情况下,特征选择条件的具体数学表达式,定义特征性能因子来体现某一个特征对模式类别的表征能力和对不同模式类别的区分能力。将提出的特征选择方法应用于静态手写汉字签名特征描述中,利用描述一个签名时不同特征所表现出来的权重值构成该签名的特征掩膜矩阵。对矩阵中的元素进行处理,获得不同书写者签名之间的整体差异度以及在某一具体特征上所表现出来的差异,从而确立一种静态手写汉字签名特征描述及相似度判定的方法,并通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

ON-LINE SIGNATURE VERIFICATION BASED ON LOGARITHMIC SPECTRUM

In this paper, an on-line signature verification scheme based on similarity measurement of logarithmic spectrum is proposed. The principal components of the logarithmic spectrum of each signature are extracted. We then compute the similarity of logarithmic spectrum between input signature and the reference template. By comparing the similarity of logarithmic spectrum with the verification threshold, we can determine the authenticity of the input signature. Based on the experimentation, the rates of false rejection errors and false acceptance errors are as low as 1.4 and 2.8%, respectively. This demonstrates the effectiveness of the proposed scheme.     

实现数字签名的方法研究

本文较为全面地论述了实现数字签名所采用的技术,介绍了基于RSA、平方剩余求根、求离散对数的数字签名体制,以及与签名人身份相结合的数字签名体制,并对这些答名体制的优缺点进行了分析,提出了较好地实现数字签名需要努力的方向。     

用于在线中文手写签名认证系统中的GA个性化特征选择方法

提出一种基于遗传算法的个性化特征选择方法.该方法采用真伪两类样本之间的边缘间隔作为遗传算法的适应度估计函数,在相同特征初始集基础上对不同人提取不同的(即个性化)特征子集.实验证明该方法不但能有效地降低特征空间维数,而且使分类准确率得到显著提高.     

一个基于HMM的动态手写签名认证系统的设计与实现

动态手写签名认证技术作为一种有效的生物认证技术,具有不易遗忘、模仿困难和数据获取简单自然等优点.本文介绍了一个基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态手写签名认证系统的设计与实现.该系统将签名认证和识别相结合,简化了认证过程.同时能自动学习,适应用户书写习惯的变化.从实验数据来看,其性能是较满意的.     

基于离散对数的(t,n)门陷共享验证签名方案

文中基于离散对数给出了一种安全的（ｔ,ｎ）门陷共享验证签名方案。该方案是信息恢复数字签名方案和（ｔ,ｎ）门陷方案集成,并保留了它们的优点,在该方案中,签名者利用其个人密钥可以生成信息签名的密文并送给特定的验证组,采用（ｔ,ｎ）门陷方案的该验证组ｎ位中的ｔ位能共享对信息进行恢复的权力。该方案与已有文献所提出的（ｔ,ｎ）方案及其改进方案相比,数据传输更安全,所要求的通信代价小。     

基于粗糙几何的脱机手写体汉字预处理

传统的图像预处理方法未能预防汉字书写带来的伪特征点（断点、伪交叉点）,利用粗糙几何理论对汉字图像进行粗糙化,克服了以上缺点,同时减少图像大小,提高手写汉字识别速度。