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1.
随着计算机网络技术和生物识别技术的发展,通过生物特征进行身份认证成为信息时代的需要.由于长久以来作为授权标志,手写签名是最容易被大众接受的身份认证方式之一.本文改进了经典DTW中距离的计算方法,在考虑了时间序列自身形状特征的基础上,解决了在线手写签名中时间序列非线性弯曲的对正问题.经过签名认证实验表明,当ERR为3%时,签名认证的效果最好,进而证明在线手写签名适合作为身份认证手段. 相似文献
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基于函数参量的手写签名比较方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文介绍了一种基于函数参量的点一点手写签名匹配映射方法,首先对两个待比较的签名进行特殊点匹配,然后利用得到的对应特殊点序列将两签名分段,接着每一对相应笔段中的点级由点-点映射算法得到最后的匹配映射结果。 相似文献
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针对在线手写签名难以提取有效特征的实际情况,提出用小波包分解和单支重构来构造能量特征向量的方法,直接利用各频段成分能量的变化来反映签名的动态特征。用该方法构造的特征向量能突出反映签名的动态特征,通过RBF神经网络进行签名识别。实验数据表明,采用此方法,识别的正确率可达96.75%,平均错误率ERR=3.34%,其性能是较满意的。 相似文献
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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。 相似文献
6.
基于HMM的在线手写签名认证系统设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为了对手写签名进行准确认证 ,介绍了一种基于小波变换的用于提取手写签名笔划坐标 -时间曲线拐点的手写签名认证方法 ,该方法首先采用以高斯函数的二阶导数作为小波基的小波变换技术来进行拐点提取 ,由于变换后的曲线可以近似认为是原函数的二次导数曲线 ,它不仅能够从签名笔划曲线中准确可靠地提取出具有特殊意义的拐点 ,并具有分辨尺度可调的优点 ,从而提高了认证的普适性 ;然后以该方法为基础 ,进行不同签名之间拐点序列的匹配 ;最后再利用提取的拐点来对签名进行分段和段 -段对应处理 .若由于利用拐点分段能体现出各分段局部相似性与稳定性不同的特点 ,因而拉开了真伪签名之间的差距 ,若进一步与动态时间弯曲算法相结合 ,即可取得比较满意的认证效果 . 相似文献
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雷涛 《计算机测量与控制》2017,25(7):290-293
为了提高视频手写签名认证的准确率,确保身份认证的严谨性,需要对隐马尔可夫(Hidden Markov Models,HMM)模型下视频手写签名认证算法进行改进设计;使用当前算法对视频手写签名进行认证时,存在认证判断误差大、效率低的问题;提出基于HMM模型下视频手写签名认证算法;该算法将使用Wacom手写板采集手写签名特征点及压力数据,对采集到的手写签名特征与压力数据进行预处理,消除采集过程中环境和手写板产生的影响,并且规范采集的视频手写签名特征位置、尺寸,提取手写签名特征与压力数据,再以HMM模型对已提取的视频手写签名特征点与压力数据进行认证与计算,确定签名的真实度;实验仿真证明,所提算法提高了视频签名认证的性能。 相似文献
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介绍了一种基于采样数据稳定度的在线手写签名认证方法.该方法首先根据签名样本数据获得特征序列的采样点稳定度以及特征稳定度,然后利用这两种稳定度作为权值,采用基于加权动态匹配比较方法得到最终匹配结果,实验结果证明了本文提出的方法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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动态手写签名验证技术概述 总被引:3,自引:0,他引:3
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 相似文献
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一个基于神经网络的动态手写签名验证模型 总被引:6,自引:0,他引:6
手写签名验证作为一种有效的生物身份认证技术,具有广泛的应用前景,但由于签名易变化的特点,其性能还不够理想。最近神经网络越来越多地在模式识别领域使用并取得了很好的效果,但在签名验证中尚不多见。本文提出并实现了一个基于BP神经网络的动态手写签名验证原型,并通过实验对网络结构进行了分析。通过对从10人收集的190个本人签名和371个伪造签名评价EER=2.16%,还是比较满意的。 相似文献
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: This paper presents a new three-stage verification system which is based on three types of features: global features; local
features of the corner points; and function features that contain information of each point of the signatures. The first verification
stage implements a parameter-based method, in which the Mahalanobis distance is used as a dissimilarity measure between the
signatures. The second verification stage involves corner extraction and corner matching. It also performs signature segmentation.
The third verification stage implements a function-based method, which is based on an elastic matching algorithm establishing
a point-to-point correspondence between the compared signatures. By combining the three different types of verification, a
high security level can be reached. According to our experiments, the rates of false rejection and false acceptance are, respectively,
5.8% and 0%.
Received: 12 Febuary 2001, Received in revised form: 24 May 2001, Accepted: 03 July 2001 相似文献
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一个在线手写签名身份认证系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
1.引言由于传统的口令方式的身份认证策略不具有个人的特征,容易被窃取,因而安全性无法保障。所以基于生物认证技术的应用获得广泛推崇。生物认证技术是指基于人的生物学特征进行个人身份认证的研究领域,如视网膜或虹膜认证,指纹认证,人脸认证,语音认证,手写体签名认证等。关于签名认证,根据数据的获取方法,可以分为两类:离线签名认证和在线签名认证。离线签名认证视签名为静态数字图像。在线签名认证使用特殊的硬件设备如数字手写板,记录笔的运动,签名被视为多通道数字信号。Nalwa认为签名的动态信息(速度,加速度等)不如静态信息(字形信息)稳定,认证应该以字形信息为主。Hastie曾使用隐马尔科夫模型(HMM)比较离线签名认证和在线签名认证,发现在线签名认证效果较好。 相似文献
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计算机网络安全问题已经越来越受到人们的重视,而整个网络安全体系又是以有效的身份认证为基础。分析了传统的身份认证技术的缺点,对签名鉴别进行了概述,详细阐述了基于签名鉴别的身份认证技术的基本原理和基本流程,并根据签名鉴别的基本原理,把签名鉴别技术应用到网络身份认证领域,并详细介绍了基于签名鉴别的网络身份认证系统的体系结构和认证原理。 相似文献