【摘 要】
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在线手写签名鉴别作为一种个人身份认证技术得到了社会和法律的双重接受,该技术已被广泛应用于信息安全、法医学和金融学等领域。在线手写签名鉴别算法也是模式识别领域中的热门研究课题之一。受到手写环境、签名者心情等因素的影响,真实笔迹会产生较大差异。此外,经过长时间训练模仿的熟练伪造签名也常常与真实笔迹难以区分。因此,对于熟练伪造签名的鉴别是在线手写签名鉴别中的一个难点。本文主要基于函数特征和全局参数特征对
【基金项目】
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国家自然科学基金（No:61572005,61272004,60973011）；
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在线手写签名鉴别作为一种个人身份认证技术得到了社会和法律的双重接受,该技术已被广泛应用于信息安全、法医学和金融学等领域。在线手写签名鉴别算法也是模式识别领域中的热门研究课题之一。受到手写环境、签名者心情等因素的影响,真实笔迹会产生较大差异。此外,经过长时间训练模仿的熟练伪造签名也常常与真实笔迹难以区分。因此,对于熟练伪造签名的鉴别是在线手写签名鉴别中的一个难点。本文主要基于函数特征和全局参数特征对在线手写签名鉴别算法进行研究,取得的主要成果如下:（1）提出了一种结合压力和倾斜角的手写合力函数特征,通过提取更准确、更细微的压力信息有效地辨识个体差异。在包含中文签名的公开数据集SVC2004-Task2上的实验结果表明,增加了手写合力函数特征可以有效鉴别中文熟练伪造签名,独立用户的EER比基准方法降低了1.51%,依赖用户的EER比基准方法降低了0.63%。（2）提出了一种结合依赖规整型DTW和独立规整型DTW的在线手写签名鉴别模型。该模型使用的函数特征中加入了手写合力函数特征,有效提高了签名鉴别的准确度。而且,还设计了一种融合局部形状的函数特征提取算法用于改进后的独立规整型DTW中,有效提高了签名差异度比较的准确性。在包含中文签名的公开数据集SVC2004-Task2上的实验结果表明,所提出的模型可以有效防御熟练伪造签名的攻击,EER比基准方法降低了1.21%。（3）提出了一种基于全局参数特征的快速在线手写签名鉴别方法。该方法采用级联模型,在第一级鉴别模型中通过全局参数特征过滤掉部分伪造签名来提高鉴别速度。其中,对第一级鉴别模型中相似度比较方法进行了简化,提高了鉴别速度;还通过加入书写耗时特征降低了错误拒绝率。在公开数据集SVC2004-Task2、MCYT-100和SUSIG上的实验结果表明,在保证鉴别准确率的前提下,基于全局参数特征的快速在线手写签名鉴别方法的鉴别速度比基准方法提升了27%以上。
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