基于特征函数法的在线签名鉴别研究

论文摘要

随着网络技术与通信技术的飞速发展，现代社会对个人身份识别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。如何准确、快捷、方便地识别个人身份，保护信息安全，已成为网络环境下的各种应用，尤其是电子商务中亟待解决的关键技术问题。 手写签名鉴别是一种新兴的基于生物特征的身份识别方式。与传统的身份识别方式相比，手写签名识别可以提供一种更为安全、可靠、便捷的身份识别新途径。手写签名鉴别根据研究对象是否联机可以分为在线签名鉴别和离线签名鉴别；根据所使用的特征可以分为特征函数法和特征参数法。本文在国家自然科学基金项目“基于力的手写信息获取与解释”（No.60475005）的支持下，研制了一种能全面获取书写过程中各种动态信息的签名获取设备F-Tablet平台。利用此平台，本文对手写签名鉴别中基于特征函数法的在线签名鉴别进行了较为深入的系统研究。 本文完成的主要工作如下： 设计了签名采集设备F-Tablet平台。与目前常见的各种签名获取设备相比，F-Tablet平台不仅可以获取签名的字形信息，同时还可以实时准确获取签名过程中书写力信息等其它动态签名信息。基于该F-Tablet平台，论文采集并构建了一个签名数据库，该数据库可为对各种签名鉴别算法性能的系统比较提供签名数据。 基于F-Tablet采集的签名数据库，对签名鉴别算法进行了研究，提出了改进DTW签名识别算法。设计了迭代实验用于确定不同签名信息在判别决策中的加权系数，针对字形、书写力以及综合利用字形和书写力信息分别进行了签名鉴别试验，并且比较了线性距离、DTW算法及改进DTW算法的算法性能，实验结果证明了所提出方法的有效性。 在深入研究F-Tablet采集的签名信息之后，论文提出了基于稳定波形分段的波形匹配分步签名识别算法。该方法首先对待识别签名进行书写时间和波形数目判别，实现对简单伪造签名的快速拒绝；对通过快速拒绝的签名，根据波形稳定度函数值选择稳定波形为分段基准进行签名分段，在分段基础上进行波形匹配对齐比较，实现对签名的最终鉴别。签名鉴别实验结果表明该算法可以实现签名的准确分段，且签名识别率比改进DTW算法有了显著提高。 本文还研究了信息融合技术在生物特征识别中的应用，设计了一个通过融合各种局部决策以提高身份识别准确率的生物特征加权系数融合方案，其中的加权系数采用遗传算法进行优化。采用该方案对改进DTW算法和基于稳定波形分段

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1 书写内涵
• 1.1.2 基于手写的研究分类
• 1.1.2.1 手写内容识别
• 1.1.2.2 笔迹鉴别
• 1.1.2.3 笔计算
• 1.1.2.4 手写签名鉴别
• 1.2 在线签名鉴别概述
• 1.2.1 在线签名鉴别系统结构
• 1.2.2 签名鉴别算法的性能评价
• 1.2.3 在线签名鉴别的研究进展
• 1.2.3.1 在线签名鉴别研究发展
• 1.2.3.2 在线签名鉴别系统
• 1.2.4 在线签名研究存在的问题
• 1.3 论文的研究内容及创新点
• 1.3.1 身份认证重要性与生物特征识别优势
• 1.3.2 论文选题目的和研究意义
• 1.3.3 论文研究内容和章节安排
• 1.3.4 论文创新点
• 参考文献
• 第2章 F-TABLET平台设计和签名库构建
• 2.1 常用签名信息获取设备及其发展趋势分析
• 2.1.1 常用签名信息获取设备比较
• 2.1.2 签名信息获取设备发展趋势和存在的不足
• 2.2 F-TABLET签名信息获取平台设计
• 2.2.1 F-Tablet签名信息获取平台结构
• 2.2.2 签名书写点位置计算及精度分析
• 2.2.3 速度等其它签名信息计算
• 2.2.4 信号处理电路
• 2.2.5 Wintab接口协议
• 2.3 签名库构建
• 2.3.1 MCYT双模态数据库
• 2.3.2 SVC2004签名竞赛数据库
• 2.3.3 F-Tablet签名库设计
• 2.3.3.1 签名内容及保存结构设计
• 2.3.3.2 签名采集
• 2.3.3.3 签名预处理分析
• 2.3.3.4 数据库中真实签名与熟练伪造签名对比
• 小结
• 参考文献
• 第3章 基于改进DTW算法的签名鉴别研究
• 3.1 DTW算法
• 3.1.1 DTW算法的基本思想
• 3.1.2 DTW算法流程
• 3.1.3 DTW算法的变形
• 3.1.4 DTW算法在签名鉴别中的应用
• 3.2 基于线性距离的分段多模板签名鉴别
• 3.2.1 算法基本思想和流程
• 3.2.2 模板计算及判别阈值设定
• 3.3 基本DTW算法分段签名鉴别
• 3.3.1 算法基本思想和流程
• 3.3.2 模板生成及距离计算
• 3.4 改进DTW算法分段签名鉴别
• 3.4.1 算法改进分析
• 3.4.2 模板生成及距离计算
• 3.5 签名鉴别实验及分析
• 3.5.1 迭代实验加权系数优化
• 3.5.2 线性距离、基本DTW及改进DTW算法实验
• 3.5.2.1 线性距离实验
• 3.5.2.2 基本DTW算法实验
• 3.5.2.3 改进DTW算法实验
• 3.5.3 签名判别阈值分析
• 3.5.4 注册签名数目影响分析
• 小结
• 参考文献
• 第4章 基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别研究
• 4.1 连笔及笔画分割分析
• 4.2 基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别算法思路
• 4.3 基于稳定波形分段的波形匹配算法的实现
• 4.3.1 波形分割
• 4.3.1.1 波形定义
• 4.3.1.2 签名预处理及波形分割
• 4.3.2 波形间距离定义
• 4.3.3 波形稳定度函数的设计
• 4.3.3.1 签名分段基准要求
• 4.3.3.2 签名波形稳定度函数DWS
• 4.3.4 签名模板计算
• 4.3.4.1 签名书写时间判别模板
• 4.3.4.2 签名波形数目判别模板
• 4.3.4.3 参数化稳定波形模板计算
• 4.3.4.4 分段签名模板计算
• 4.4 基于稳定波形分段的波形匹配签名鉴别实验及分析
• 4.4.1 分步鉴别实验
• 4.4.2 与其它相关算法的比较分析
• 小结
• 参考文献
• 第5章 基于信息融合的签名鉴别系统
• 5.1 基于加权系数融合的生物特征鉴别方案
• 5.1.1 多源信息融合概述
• 5.1.2 生物特征融合鉴别
• 5.1.2.1 生物特征鉴别中的信息融合研究
• 5.1.2.2 基于加权系数融合的生物特征鉴别方案
• 5.2 加权系数融合签名鉴别实验
• 5.2.1 加权系数的遗传算法优化实现
• 5.2.1.1 染色体编码
• 5.2.1.2 适应度函数设计
• 5.2.1.3 遗传操作算子设计
• 5.2.1.4 算法中主要参数设定
• 5.2.2 多源签名信息加权系数融合鉴别实验
• 5.3 签名鉴别系统实现
• 5.3.1 签名鉴别系统总体结构
• 5.3.2 签名鉴别软件中的关键技术实现
• 5.3.2.1 F-Tablet与主机之间的USB接口通讯
• 5.3.2.2 VC与Matlab的接口实现
• 小结
• 参考文献
• 第6章 结束语
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 论文主要创新点
• 6.3 未来研究工作展望
• 攻读博士学位期间的主要研究工作及成果
• 致谢