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联机手写签名识别问题中降低误拒率的研究

马捷  
【摘要】:手写签名识别(Handwritten Signature Verincation)是利用人们的行为特征来进行身份认证的一种生物识别技术,而为了获得丰富的签名特征,我们普遍采用的是联机手写签名识别技术。它通过专用的手写输入设备来采集手写签名的字形、压力和时间分布等特征,进而通过相应的算法对签名的外部特征如字形和内部特征压力、速度和时间分布等进行比对,以实时的鉴别签名的真伪。 签名识别中的数学模型 从数学的角度来看,一个手写签名本质上是一个以时间t为自变量,关于点的横坐标x,纵坐标y,压力z的向量函数。 通常该函数是一个分段函数,不妨设参数t的变化区间为那么此函数的表达式可以写成: 一般说来,待识签名G(t)与样本签名F(t)的时长不同,采样点数也不同,因此定义变换D,使得 这里的变换D也就是在联机手写签名识别中所常用的时间归一变 定义二签名之间的距离为: -一2 、、|11孑/ 于‘ d 引{F(,)一‘(;)}}: (3) /了!||‘\ 一一 ‘加矛 G F 了..、 ﹃+l 闷U 于是签名识别问题就归结为判断不等式 dif(F,G):。 (’) 是否成立的问题。其中,:。是与F有关的误差闭值。 基于稳定性分析的权函数设计 权函数的设计是降低误拒率的关键,合理的权函数能够细致刻画签 名者的签名习惯特征,使识别过程着重比对样本签名中隐含的签名习惯 特征,减少不稳定因素造成的不利影响。问题归结为设计体现签名者习 惯特征的权函数p(‘)。使用户(‘)来对签名距离公式(3)进行修正。改进 后的距离公式应为: I dif(一)二:J·(犷)!}·(/)一台(/,}{:d/)牙 (5) 从数学的观点来看,签名信息中稳定性高的部分受不稳定因素影响 较小,能够代表签名者的习惯特征,在设计权函数时应赋予较高的权 值;稳定性低的部分受不稳定因素影响较大,设计权函数时应赋予较低 的权值。 稳定性的度量即稳定度,可以根据签名的变动幅度与每一笔段的变 动幅度之比来定义。 第i个笔段的稳定度定义为: =1,2,L,n 第i笔段上的权重为: 、(犷)一八一g(s(‘)),‘。Q,,‘一‘,…,n 给出两种最常用的权函数定义: C,.、_ 1)P又f)=Pi==不,一一-一一‘又小t任‘2,,‘=1,一,n 艺s(‘)“‘, I=l 2)尸(了)==八= 艺(:“,一‘)“右 s(i),‘任。,,i=1,一n 基于优先级值的少量样本聚类方法 在熟练签名者的样本库中,我们发现同一个签名者的签名往往可以 分成几种类型,类型之间的签名差别较大,而同一类型中的签名则比较 相近。如果直接对样本库中的全部样本计算权函数,就无法细致刻画签 名者的不同习惯特征。因此有必要依据样本间的距离应用聚类方法先将 样本库中的签名样本分成若干个簇。 3 算法: 在相异度矩阵中找到没有标记“已处理”的最小元素min;若找不到 则结束。 2.检验此元素min所对应的两个样本i,j是否已经属于某个簇,此时 有三种情况: 勺i,j都不属于任何己有的簇;转3. 匀i,j都各自属于不同的簇;转4. 句i,j有一个属于某个簇(不妨设为i),另一个不属于任何簇 (不妨设为j);转5. 3.将i,j组成一个新的簇,并将i,j都标为“已分类”;转6. 4.计算i所在类的聚类中心与j所在聚类中心之间距离,若小于闭值凡 则合并两个簇;计算i与j所在聚类中心之间距离,若小于闭值凡则将i 加入j所在的簇中;计算j与i所在聚类中心之间距离,若小于闭值:。则 将j加入i所在的簇中;转6. 5.计算i所在簇的聚类中心与j之间的距离,若小于闭值几,则将j加入 i所在的簇中;否则将i,j组成一个新的簇,并将j标为“已分类”;转 6. 6.将m如标记为“己处理”;转1. 其中ea,凡为根据经验给定的闭值,:。几o。 基于优先级值的样本库的优化与更新 由于签名习惯特征具有随时间变化的漂移性,需要对签名人的签名 习惯特征进行稳定性跟踪。不断将识别为真的签名更新到样本库中,剔 4 除优先级最低的样本以及雷同样本。根据更新后的样本库调整聚类,计 算更贴近签名者当前习惯的权函数。这在本质上是一个依据样本变化特 点采取主动方式动态寻找签名习惯特征的过程。 下面给出优先级值的定义: 样本凡的优先级值a(几)一艺乃, 。,dif(:,月)“ 2‘,b一“一,:d‘f(式,月)‘b一“: b是由经验确定的常数。 ‘l.lt 一一 乃 中 其 (尽实质是月对Fi贡献的那部分优先级值,若“ir(凡动、。, 二者不、目、以,故令”Z二。;若di‘(月,月)、。,贝。“i‘(月,月)越刁、 大) 说明 尽越 手写签名识别系统将输入的签名识别为真实签名的时候,需要对样 本库进行更新。这时有两种情况: 第一种,输入


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