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《武汉理工大学》 2014年
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智能手机在线手写签名认证系统设计

罗琼  
【摘要】:随着移动互联网技术发展,智能手机除通信功能,还承载着网络通信、在线娱乐、在线购物、移动支付等任务。因为智能手机包含有机主个人信息、通讯记录及内容、移动互联过程中的登陆与交易信息等,智能手机遗失、非法访问等会带来个人信息泄露,造成个人隐私泄露和经济利益损失等危害。因此智能手机安全管理成为移动互联网技术的关键问题得到广泛关注。 手写签名可反映签名者长期的独特书写行为特征,具有便利、易接受、难伪造、个性独特等特性,从古至今作为一种有效的身份认证手段,广泛应用于法律文书、合同签订、授权管理等身份确认场合。智能手机和平板本身提供触摸采集功能,可完成签名过程手指或笔的运动轨迹采集。依靠手写签名独特特征进行身份认证,用于移动互联网环境的信息安全管理,具有安全等级高和应用广泛特点。 在电容触摸屏上采集签名,与传统手写板不同,设备采集方式、采样率、分辨率等差异会对签名认证结果造成较大影响。针对手机签名具有低分辨率、低采样率、及非均匀时间采样等特点,论文完成签名数据的预处理。内容包括: 签名规整:通过重心平衡法将手写签名旋转到水平方向,再将签名进行大小和位置归整,使所有签名处于同一范围与位置;重复点删除:在签名抬笔、落笔过程中,存在着2-3点随机重复,须删除重复点;签名插值重采样:手机签名采样率大约45点/秒,与手写板采样率200点/秒相比低太多,并且签名数据采样为非均匀时间采样,通过三次样条插值重采样拟合原始签名轨迹并使其依照时间序列等间隔分布。 考虑智能终端配置差异较大,其运算能力相比PC存在很大不足,签名认证方法需要兼顾有效性和低运算需求。论文分析研究了签名特征参数与签名轨迹曲线相似判决用于签名认证。特征参数法中,提取签名特征,再通过某种规则认证签名。签名轨迹曲线相似法中,本文提出改进重匹配动态时间规整算法,通过极值点将签名曲线分割成多段后对笔段进行匹配。然后在匹配后的笔段内进行重匹配,修正匹配错误的笔段,再以笔段为单位进行动态时间规整。通过对9人采集的386个签名进行算法测试,识别正确率为92.975%。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN918.91

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