基于离散F距的在线手写签名认证算法(1)
2015-11-16 01:49
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摘 要 提出了一种新的在线手写签名认证算法。该算法将参考签名和测试签名曲线中特殊点的位置坐标分别提取出来，求出其离散F距，再进行判决。在算法中引入了签名曲线中特殊点的平移和删除等技术，使得匹配效果增强。 关键词 签名认证；离散F距；判决 1 引言 随着网络的普及，安全问题越来越突出。如何准确地鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键问题。目前，指纹识别、语音识别和签名识别在信息安全领域应用的较为广泛。而手写签名认证技术与其它身份认证技术相比具有明显的优点：与指纹、语音等其它生物特征识别相比成本较低，并且不需要专门而且复杂的采样设备。与传统的密码、口令识别技术相比较，又不会丢失遗忘。因此，签名认证技术将会在信息安全领域有着广阔的前景。 从20世纪80年代起，有很多学者都致力于研究签名认证的算法。随着计算机科学技术的发展，签名认证的算法主要有特征值法和函数法两大类。比较有代表性的有：Mohankrishnan和Paulik提出了一个基于自回归(Autoregressive)模型的签名认证方法[2]。而Yang和Widjaja提出了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)法[3]。20世纪90年代后期，一些研究者以签名波形跳变点的能量[5]为特征，将动态时间规整方法应用于签名的匹配。最近
武汉理工大学的郑建彬教授提出了一种基于演化计算的签名认证算法[4]，该算法将参考签名分割成曲线段，以一定长度的搜索窗在测试签名曲线上进行动态搜索，实现与参考签名曲线段自适应的动态分割与匹配。 由于签名的特征的多样性，在签名中取何种特征，至今还没有定论。而对于函数法，由于每个人的签名都有很大的随意性，且将签名用函数表示十分复杂。因此，目前很难提出一个较好地评判签名相似度的准则，从而给比较测试签名和参考签名相似度带来很大困难。本文给出了一种新的关于曲线相似性的定义，并且利用了离散F距[1](Discrete Fr
