随着科学技术的不断发展,人与人之间的交流日益便捷,商业活动越来越多样化,这也使身份认证方式的研究在实际生活中具有了重要的意义。签名认证是一种传统的身份认证方式,一直以来都在人们的日常生活中扮演了重要的角色。传统的在线签名方式通常包括通过签名的图片来进行身份认证的离线签名认证和通过手写板收集签名时产生的一系列动态数据来进行身份认证的在线签名认证。本文针对一种基于签名视频中笔尖运动轨迹的手写签名认证方法进行研究。本文首先对这种基于签名视频中笔尖运动轨迹的签名认证系统进行介绍,与传统的在线签名不同的地方在于,其通过对签名的全过程录制视频,然后从视频中提取出签名过程中笔尖运动的轨迹,这里的笔尖运动轨迹除了签名外还包括了笔尖在各个不相连的笔划之间的移动。与传统的在线签名相似却又有不同,可以称为一种特殊的在线签名认证方式。该系统首先通过可以自由摆放的手机作为摄像设备,获取签名视频之后,先对签名的首帧图像进行笔尖初始定位,本文提出一种先对图片进行肤色检测,大致确定笔尖位置,然后利用笔尖形状的先验知识准确定位笔尖的笔尖定位方法;对目标跟踪的方法进行归纳之后,利用核相关滤波方法对笔尖进行跟踪,获得笔尖运动轨迹时间序列;再对跟踪得到的签名数据进行旋转、插值、归一化等预处理操作,得到待匹配的签名视频笔尖运动轨迹时间序列;最后对笔尖运动轨迹时间序列进行特征提取与分类,本文先定义微笔划作为笔尖运动轨迹匹配的最小单位,然后分别利用最长公共子序列方法和SURF描述子对注册样本和测试样本的笔尖运动轨迹时间序列进行匹配,根据匹配的成果进行身份认证。实验结果表明,本文提出的笔尖初始定位方法具有较好的鲁棒性;本文使用的笔尖跟踪方法能够快速准确的对笔尖进行跟踪;本文提出的使用微笔划进行最长公共子序列的笔尖运动轨迹匹配方法、基于SURF描述子的笔尖运动轨迹匹配方法和这两种方法相结合的笔尖运动轨迹匹配方法具有有竞争力的身份认证效果。