一种基于小波变换提取拐点的手写签名认证方法

为了对手写签名进行准确认证 ,介绍了一种基于小波变换的用于提取手写签名笔划坐标 -时间曲线拐点的手写签名认证方法 ,该方法首先采用以高斯函数的二阶导数作为小波基的小波变换技术来进行拐点提取 ,由于变换后的曲线可以近似认为是原函数的二次导数曲线 ,它不仅能够从签名笔划曲线中准确可靠地提取出具有特殊意义的拐点 ,并具有分辨尺度可调的优点 ,从而提高了认证的普适性 ;然后以该方法为基础 ,进行不同签名之间拐点序列的匹配 ;最后再利用提取的拐点来对签名进行分段和段 -段对应处理 .若由于利用拐点分段能体现出各分段局部相似性与稳定性不同的特点 ,因而拉开了真伪签名之间的差距 ,若进一步与动态时间弯曲算法相结合 ,即可取得比较满意的认证效果 .

一个在线手写签名身份认证系统的设计与实现

With the development of computer network, Biometrics, as a kind of information security techniques, is thought more and more of. Handwritten signature verification is an effective one. This paper introduces the design and implementation of an on-line handwritten signature verification system which is based on dynamic programming matching algorithm and give a brief evaluation of its performance. The performance of the system is satisfying according to the experiment.

基于小波变换提取特征点的在线手写签名认证算法

提出了一种基于小波变换的认证算法,首先对F-Tablet手写力平台获取的签名书写过程中的三维力信息和二维坐标信息,使用小波变换的方法来提取这些信息中的关键点,得到五维特征序列,使用聚类方法动态生成多个模板,然后通过多数投票方案融合各个特征序列的决策值得到认证结果。在基于F-Tablet平台构建的签名样本库上对此算法进行了实验,平均等错误率为2.83%。实验结果表明,该算法不仅可以减少签名数据存储量,而且能够缩短认证过程的持续时间,增加认证过程的有效性。

一种基于小波变换的二级签名认证方法

介绍了一种利用离散小波变换提取特征的二级签名认证方法。第一级认证基于签名的坐标曲线,第二级认证基于签名灰度图像的直方图,分别获得有关签名曲线和签名图像的小波特征。严格限制第一级认证的错误率,使得第一级认证成功后不再使用第二级认证;否则,将使用第二级认证。实验结果表明,与每次认证都使用两级的认证模式相比,该模式可以有效地缩短签名认证的平均时间。