DTW在线手写签名认证系统的研究

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.     

隐马尔可夫模型下视频手写签名认证算法研究

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。     

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.     

基于特殊点的DTW在线手写签名认证算法

针对传统动态时间规正算法速度较慢的缺点,提出基于特殊点的动态时间规正在线手写签名认证算法.特殊点包含了丰富的签名信息,表现了签名者的基本生物特征.该算法缩短了身份认证的时间,提高了身份认证的效率.实验结果表明,该方法速度快、识别率高,进而证明在线手写签名在身份认证中具有很好的应用前景.     

基于身份的可认证的盲签名方案

在基于身份的盲签名基础上，提出了一个基于身份的可认证的盲签名方案，它有效地实现了用户身份的认证功能与盲签名的融合，使盲签名在电子商务和电子现金支付业务中的使用更加安全有效，使得用户不再需要额外的认证系统来验证身份合法性，大大提高了系统工作效率。     

局域动态特征弯曲校正和作用均衡签名认证方法

利用手写签名动态信息进行身份认证是一种安全性高的个人身份认证方法．由于书写过程稳定性不一致，签名动态信息在时间轴上表现出平移、压缩和舒张等弯曲现象，但某些时间区段内动态信息的稳定性较高，弯曲现象相对微弱，这些特征鲜明的局部区域是签名认证的重要依据．通过设计核变换矩阵选取特征相对稳定的局部动态信息，并根据它们稳定程度的高低来均衡它们在签名认证中的作用，可以避免签名动态信息上不稳定局部对认证结果的负面影响．对挑选的特征局部进行非线性时间弯曲校正，与签名全程动态信息的时间弯曲校正相比较，不仅降低了计算量，而且可以避免校正误差积累．利用校正结果生成核变换矩阵，进而对线性支持向量机实施核化，得到的非线性签名认证器在实验中获得了比较好的认证准确率．     

采用身份签名技术的无线Mesh网认证方法

无线Mesh网的节点可以同时成为申请者和认证者,在采用EAP-TLS进行接入认证时容易受到中间人攻击。设计了基于身份签名技术的认证协议,通过挑战签名和验证实现双向认证,避免中间人攻击问题。采用节点服务门票技术简化认证过程,利用服务门票的签名证实认证者的身份,避免多次认证问题。基于身份签名的认证方法避免了部署和维护PKI系统的复杂性。     

基于签名鉴别的网络身份认证模型

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。     

车载自组织网中条件隐私保护认证方案

针对车载自组织网(VANET)中身份认证的隐私保护问题,提出了一种车载网中条件隐私保护认证方案.首先,引入短签名技术,构造了一个新的基于身份的短签名方案.与主流方案CPAS相比,该方案降低了签名和验证过程所需的计算开销,提高了通信效率; 其次,将签名者的私钥分成相互关联的两部分,有效地解决密钥托管问题,适合于车载自组织网环境; 进而基于新的签名方案,提出了一种车载网中条件隐私保护认证方案,实现了条件隐私保护的身份认证功能.经理论和效率分析表明,所提方案在签名过程只需3次点乘运算,而在验证过程只需1次点乘和2次配对运算,所耗计算量少.特别地,所提方案使用加入小系数检测的批认证方法,不仅提高了认证速度还降低了误接受率.     

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。     

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。     

基于生物特征的门限群签名机制

提出了一种基于生物特征的（k,n）门限群签名机制,使用这种机制可以让系统中的用户使用自己的生物特征对自己的身份进行认证,以代表整个群体对消息进行签名。基于生物特征的认证可以使用用户的指纹或者虹膜等生物特征信息来恢复预先分配给他的秘密。提出了基于生物特征的门限签名体制。在该体制中有一个包含n个用户的群体。每个用户的秘密存在一个防篡改的smart卡中,用户使用自己的生物特征对自己的身份实现认证,认证通过后,smart卡可以代表用户进行签名。当系统中有任意k个或者多于k个用户认证通过,整个系统就可以形成一个代表该群体的签名。     

一个在线手写签名身份认证系统的设计与实现

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。     

基于动态时间规划的在线签名认证方法

在线签名认证是基于人体行为特征的身份认证技术。动态时间规整（DTW）算法是签名验证中最为常用的方法,但该算法应用到签名验证中存在一定的局限性。本文针对这些具体问题,提出了新的解决方法。基于F-Tablet手写输入设备,综合利用签名字形信息以及三维书写力信息研究DTW算法在签名认证系统中的应用。提出了合理性的算法模型。通过试验数据表明,取得等错误率达到2.31%的满意结果。     

手写签名的快速认证

提出了一种新的手写签名的快速认证方法，采用包括笔迹起点、终点信息、笔迹方向信息及笔画数等信息在内的匹配函数，将测试签名的特征和参考样板签名的特征进行匹配，判断真伪。在签名对准过程中，根据曲折点的曲率、方向确定旋转、平移变换，大大减少了对准时间。采用大量签名进行实验，该方法识别效果良好。     

基于在线手写签名的身份认证技术研究和展望

在线签名鉴定是身份认证技术中的一种有效方法。本文简要回顾了基于在线手写签名的身份认证技术的研究背景及发展历程;重点对近年签名鉴定技术的研究进展进行综述并对各种方法予以评价;总结了现存的研究困难并分析了应用前景和发展方向。     

基于采样数据稳定度的在线手写签名认证方法

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．     

基于笔段特征和HMM的在线签名认证方法研究

手写签名过程中的书写力包含丰富个人特征.受输入设备所限,目前的在线手写签名认证系统都没有能够充分利用这一信息.基于此,本文提出一种综合利用签名字形和书写力特征的在线签名认证方法.首先,利用一种新型的F-Tablet手写板用于获取签名的动态笔迹和书写力信息,并根据速度极小值点对签名进行笔画分段.然后从中提取16维的字形和书写力特征矢量序列用于签名隐马尔可夫模型(HMM)的建立和认证.在基于F-Tablet手写板建立的签名数据库上的认证实验结果表明书写力特征比字形特征更难以模仿,两种特征相结合可以有效提高系统的识别性能,提出的认证方法的相等错误率(EER)达到3.9%.     

基于特征向量和分类树的签名认证方法

本文介绍了如何从签名的基本信息中提取签名特征构成特征向量，在此基础上提出了生成分类树，以及根据分类对的树型特征进行签名真伪认证的方法。该方法简单快捷，决策依据的物理意义明确，在实验中获得了较好的认证效果。     

铁路物流实时监控系统中具有消息恢复的身份认证方案

针对铁路物流实时监控系统中存在数据来源缺乏安全性认证、数据传输缺乏完整性保护等数据安全问题,提出一种基于身份具有消息恢复功能的签名方案,并根据该签名方案设计一种适用于铁路物流实时监控系统中具有消息恢复的身份认证方案。通过对身份认证方案进行实验仿真以及对其他基于身份的签名方案进行比较,结果表明签名方案通信量少、数据传输效率高,可以有效地解决铁路物流实时监控系统中存在的数据可靠性认证和数据完整性保护问题。