脱机手写签名鉴别研究

本文主要研究了脱机手写签名的特征提取,提出了一种结合静态特征与动态特征的新的鉴别方法。提取静态特征时,利用伪Zernike矩的尺度及位移不变性,在细化的签名图像上计算10阶伪Zernike不变矩来组成特征向量。提取动态特征时,则首先从灰度图像得到签名的全局及局部高密区域,利用高密区域与原签名图像对应部分的面积之比得到全局和局部HDF。另外在全局高密区域的基础上,计算其相对重心,并将其作为另一个特征。结合两类特征形成16维特征向量后,建立一个系统,在系统中采用290个真伪签名进行验证。实验结果表明,系统的FAR和FRR分别可以达到7·25%、9·30%。