手寫簽名鑒別技術(shù)研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及使得人們之間的交往越來越頻繁、越來越方便，但隨之而來的安全問題卻越來越突出。傳統(tǒng)的身份鑒別方法(如鑰匙、口令等)已不能滿足社會(huì)的需要，基于生物特征的身份鑒別技術(shù)的發(fā)展為我們提供了一種更加方便和可靠的解決方案。 可供做個(gè)人身份確認(rèn)的生物特征有許多種，大致可分為兩類。一是行為上的特征，例如簽名、語音；另一種是生理上的特征，例如掌紋、指紋、臉形、虹膜等等。隨著信用卡消費(fèi)方式的普及，以個(gè)人簽名作為身份確認(rèn)的方式已被廣泛

2、應(yīng)用。自動(dòng)簽名鑒定分為聯(lián)機(jī)和脫機(jī)簽名鑒定兩種。與聯(lián)機(jī)簽名鑒定相比，脫機(jī)簽名鑒定受設(shè)備約束少，具有更廣的實(shí)用范圍，但是由于脫機(jī)簽名鑒定丟失了在書寫過程中的動(dòng)態(tài)信息，鑒定難度更大。本論文以脫機(jī)簽名鑒別為研究對(duì)象，主要工作如下： 1.基于輪廓追蹤的特征提取，其嘗試?yán)幂喞€上的坐標(biāo)序列為基礎(chǔ)進(jìn)行小波變換來提取特征。由于輪廓線忠實(shí)全面地反映了原簽名的結(jié)構(gòu)信息，因此實(shí)驗(yàn)中將簽名圖像進(jìn)行預(yù)處理以后轉(zhuǎn)為封閉輪廓線，以封閉輪廓線上點(diǎn)的坐標(biāo)序列為

3、基礎(chǔ)進(jìn)行小波變換來提取特征。本文使用Marr小波對(duì)坐標(biāo)序列進(jìn)行多分辨率分析，提取分解所得各條曲線的分形維數(shù)作為特征來進(jìn)行判別。 2.基于Contourlet的網(wǎng)格特征提取。Contourlet變換不僅繼承了小波變換的主要特征(多尺度、時(shí)頻局部)，而且具有高度的方向性和各向異性。Contourlet變換是對(duì)圖像的多尺度多方向表達(dá)，能準(zhǔn)確把握?qǐng)D像幾何結(jié)構(gòu)信息，是一種對(duì)圖像“真正”的稀疏表達(dá)。手寫簽名具有豐富的方向性特征，Contou