一种新的联机签名鉴别方法

联机签名技术是基于人体特征的身份鉴别领域的重要技术之一。该文采用改进的方向链码方法对签名特征作了十分有效的提取,并应用支持向量机(SVM)模型进行身份鉴别。实验结果显示,在只有少量真样本进行训练的情况下,对于非专业模仿签名取得了错误拒绝率(FFR)2.22%,错误接受率(FAR)1.91%的较好鉴别效果。这充分表明这种方法具有很好的使用和推广价值。

数据场思想及其在联机签名鉴别中的应用

签名鉴别是通过分析手写签名的书写风格来判断签字人身份的一门技术。该文提出了一种新的特征数据处理方法—数据场,并且介绍了描述数据场的函数—势函数。笔者把这一思想引入签名鉴别中,把鉴名所形成的四个时序序列(压力、压力变化率、速度和加速度)点作为场中的数据点来看待,形成四类数据场,再从场中提取特征,由于这些特征既考虑了静态的位置信息,又采用了压力、压力变化率等动态特性。在对中文签名的初步实验中得到了很好的实验结果。