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基于小波分析和DTW的在线手写签名验证方法研究

颜琬  
【摘要】:计算机与通信技术的飞速发展在给人们日常生活带来极大便利的同时,也使信息安全问题受到前所未有的挑战,因此实时准确的个人身份认证突显重要。基于生物特征的身份识别克服了传统认证方法的大量缺陷而得到越来越广泛的应用。在线手写签名验证是众多基于生物特征的身份识别方法中的一种,该技术在模式识别、信号处理等领域都属前沿课题。签名作为人的一种行为特征,与其它生物特征相比,具有非侵犯性、易为人接受等特点。在线手写签名验证的主要依据则是各人签名所独有的空域和时域特性。本文通过分析已有手写签名验证方法,研究并提出了一种基于小波分析和动态时间规整(DTW)的在线手写签名验证方法。论文的主要内容有: 介绍了生物识别技术的发展现状,对各种生物识别方法进行了比较,并对手写签名验证技术的研究背景及发展历程作了简要回顾。提出了在线手写签名验证原型系统的一种总体设计方案,并对签名信号的数据采集、预处理、特征提取、匹配判决等各部分分别进行了阐述。对数据采集的设备与方式以及数据格式作了确定。分析了众多的预处理方法,并研究了特征的选择与提取方式。对基于函数特征的和基于参数特征的匹配方法作了比较,并说明选择基于函数特征的方法的优越性。 文章侧重于签名信号的预处理与匹配方法的研究。在去除信号波形中的有效零点并保存有效零点的位置信息后,提出并实现了对签名信号的两次分割。第一次分割建立在数据零值点的基础上,以便于区分签名的笔划。第二次分割建立在笔划内数据波形的突变点上,利用Daubechies小波进行笔划内波形的分割,以便于后续匹配。最后,使用动态时间规整(DTW)这一动态规划方法对预处理后的信号波形进行弹性匹配。实验表明这种方法具有很好的使用和推广价值。


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