基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線手寫簽名驗(yàn)證方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及對信息安全要求的不斷提高，基于生物特征識別技術(shù)的在線簽名驗(yàn)證技術(shù)以其非侵犯、使用方便、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)越來越受到人們的關(guān)注。 在線手寫簽名驗(yàn)證系統(tǒng)利用電阻式觸摸屏采集手寫水平位移、垂直位移、書寫壓力等簽名信息；對簽名信息進(jìn)行去噪、歸一化等預(yù)處理，以去除原始采集數(shù)據(jù)中的干擾或無用信息；提取簽名特征并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)簽名的真?zhèn)畏诸?。在特征提取方面，首先?jì)算簽名樣本水平、垂直方向上諸如速度、加速度等全局及局部動

2、態(tài)參數(shù)特征；對比例化的參數(shù)特征進(jìn)行優(yōu)化選擇，從真?zhèn)魏灻惶卣鏖g馬氏距離及同類簽名內(nèi)部同一特征發(fā)散度的兩方面綜合考慮，提出了兩次篩選的特征優(yōu)化選擇方案，并進(jìn)行隨機(jī)特征選擇及優(yōu)化特征選擇兩種情況及優(yōu)化特征選擇不同特征數(shù)目情況下的對比實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)對比，證明優(yōu)選的24個特征在一定程度上代表了原始簽名的特點(diǎn)；建立共同環(huán)境下簽名樣本的共同特征集，減小了簽名驗(yàn)證中的特征使用規(guī)模，提高了特征樣本的表現(xiàn)力。 在真?zhèn)魏灻姆诸愲A段，使用經(jīng)過

3、改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)作為分類器，真?zhèn)魏灻卣鳂颖竟餐瑓⑴c訓(xùn)練，保存收斂權(quán)值。在測試階段，將測試特征樣本輸入網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出并設(shè)定閾值，根據(jù)測試樣本輸出值與閾值的比較判定簽名的真?zhèn)巍１疚尼槍P網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷并結(jié)合簽名驗(yàn)證的實(shí)際需要，設(shè)定了適合的權(quán)值初始化及訓(xùn)練終止標(biāo)準(zhǔn)，改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)激勵函數(shù)，引入慣量-學(xué)習(xí)速率的自適應(yīng)調(diào)整方法，提高了網(wǎng)絡(luò)收斂速度，大大降低了收斂失敗的可能性。依據(jù)簽名特征樣本，結(jié)合試湊經(jīng)驗(yàn)公式和節(jié)點(diǎn)輸出相關(guān)度研究了隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)