离线中文签名鉴别的特征提取及预处理

针对中文签名的特点，提出了一组用于离线中文签名鉴别的形状特征．同时提出了一组间接提取签名图象中动态信息的重笔道特征．两组特征综合使用，对简单模仿签名可获得错误率只有２．５％的鉴别效果．文中还介绍了中文签名图象的预处理算法．     

基于空间曲线弹性匹配的在线手写签名鉴别

论述了将手写签名笔划轨迹视为空间曲线,并采用点－点加权弹性匹配对其进行鉴别的方法．该方法强调签名在形状和签名压力的动态特征上都具有相似性．算法中权重系数根据签名样本的稳定度来确定,加权的匹配算法考虑了局部相似性不同的特点,有利于认证指标的改善．     

基于空间曲线弹性匹配的在线手写签名鉴别

论述了将手写签名笔名笔划轨迹视为空间曲线，并采用点－点加权弹性匹配对其进行鉴别的方法，该方法强调签名在形状和签名压力的动态特征上都具有相似性，算法中权重系数根据签名样本的稳定度来确定，加权的匹配算法考虑了局部相似性不同的特点，有利于认证指标的改善。     

改善手写签名动态特征稳定性的局部相关分析

提出了基于模糊隶属稳定度的改进的局部相关分析方法．将手写签名特征序列划分成若干等分段，并在相关系数的计算中加入由各段特征稳定度确定的权重，改善了手写签名过程中稳定度不同导致相关系数不稳定的问题．对于判识阈值的确定给出了一个基于参数估计的解析法．     

改善手写签名动态特征稳定性的局部相关分析

提出了基于模糊隶属稳定度的改进的局部相关分析方法，将手写签名特征序列划分成若干等分段，并在相关系数的计算中加入由各段特征稳定度确定的权重，改善了手写签名过程中稳定度不同导致相关系数不稳定的问题，对于判别或值的确定给出了一个基于参数估计的解析法。     

基于人工免疫模型的在线手写签名认证方法

提出一种采用人工免疫模型的在线手写签名认证方法,采集能表征签名者潜在手写习惯的最普遍的签名特征,利用人工免疫的自学习和自适应实现在较少训练样本的情况下获得具有更高区分度的手写签名模板。实验证明,该算法具有良好的训练效果,能获得较好的验证率和鉴别率。     

手写签名鉴别的发展趋势

随着计算机技术和自动识别技术的飞速发展,手写签名鉴别取得了长足发展,应用范围涉及信用卡签字、电子商务、合同、银行支票等各个方面,成为人们生活中不可缺少的一部分。目前,手写签名鉴别的发展主要分别为：计算机自动签名识别、仪器分析鉴别、对书写时间的鉴定等。签名鉴别会朝着数据融合的方向发展,利用数据融合技术,综合各种鉴定方法,提高签名鉴定的正确率。     

计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

经过训练、高质量的摹仿手写汉字签名给文件检验工作者提出了挑战,使传统的特征比对方法显得力不从心,据此本文提出采用计算机进行精确、快速的静态手写汉字签名鉴定。对于静态手写汉字签名鉴定,如何选择良好的特征和对选择的特征进行描述,使描述后的特征具有相对的稳定性,特征描述模型很好地反映书写者的生物特征而不是汉字本身的内容,是计算机静态手写汉字签名鉴定问题首先要解决的问题。     

一种基于签名动态特征的特殊点提取算法

介绍了手写签名特征抽取和选择的一般方法,并在此基础上,提出了一种实用的签名笔迹特殊点提取算法。     

一种基于手写签名的网络责任文件认证系统

研究一种网络责任文件认证系统。网络消息的认证通常采用基于公钥体制的数字签名方法．尽管数字签名在理论上已发展得较为成熟，但在应用方面仍存在若干不足考虑到手写签名验证方法在个人通信网络身份认证中的良好发展前景，采用将数字签名与手写签名相结合的方法，使系统既保留了数字筌名应有的特性，又具有手写签名对责任文件的认证作用。     

基于滑动窗口的动态手写签名局部相关性研究

为了解决直接序列匹配中签名序列存在随机波动和时间轴方向非均匀伸缩,导致相关分析给出的匹配度不高的问题,提出了采用滑动窗口对真实签名进行局部相关性分析的方法.将手写签名按压力划分成若干笔段,研究笔段匹配算法;对分段后的数据序列用滑动窗口算法进行局部相关分析.算例显示,对不同的签名个体而言,总有一些笔段的相关性极高,最小相关系数都达到0.8甚至0.9以上,这些笔段,正是签名者的稳定的签名特征,无论是相关分析法还是特征矢量分类法,滑动窗口局部相关分析都是一种有效的算法.     

一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证算法

给出一种对签名特殊点的提取方法, 并以此特殊点作为签名的分割点, 获取每段中的重要特征进行分析. 在此基础上, 提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的在线手写签名认证算法, 并利用第一届国际手写签名认证竞赛(SVC 2004)的测试数据库检验了算法的有效性.     

在线手写签名的识别算法

提出一种手写签名的数学模型, 借鉴动态规划的思想进 行时序匹配. 引入加权H¹模的距离计算公式, 用以度量输入签名与样本签名的 差异 , 经实践检验识别算法的有效性.     

基于DTW改进算法的在线签名鉴别方法

 在线手写签名认证是一种基于生物特征的身份认证技术,识别正确率和防伪性能是签名识别的研究重点,识别响应速度也是决定系统实用化的关键。为了提高签名认证效率,提出了一种改进的在线签名鉴别算法。改进了传统的动态时间弯折算法结构,对最佳匹配路径的动态规划方法进行改进并将其应用于在线签名鉴别系统。讨论了实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的解决方法。避免了动态特征点提取、时序段匹配等方法由于书写环境和人物即时的生理特性所带来的问题,同时针对签名的稳定性提出了加权距离计算公式,保证高识别率的同时降低了误拒率。在模板较多时对匹配距离进行限制,节约了系统运算量,提高了模板匹配速率。随着待识别模板数目的增多,该算法效率优势更加明显。     

用于手写签名识别的演化超网络

手写签名作为易被大众所接受的生物特征身份认证方式,已成为模式识别领域一个重要研究热点.针对现有手写签名存在易模仿难鉴定的问题,提出一种结合演化超网络模型的手写签名认证方法.为了平滑噪声,构造出可读性强的笔迹特征集,采用向量化和平滑采集点的方法对手写签名样本进行预处理,从而提取出位置和方向特征属性,采用演化超网络模型对签名进行学习和鉴定.为验证该方法的有效性,对20个签名用户分别采集了40个真实签名和20个伪造签名数据进行实验.实验结果表明,该方法对用户签名的误拒率(false rejection rate,FRR)为4.75％,误纳率(false acceptance rate,FAR)为3.75％,识别率(verification accuracy,VA)为95.75％.同时和其他传统的识别算法相比,具有更高的识别率.     

基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法

基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系, 并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法. 提出了改进的动态时间规整(DTW)算法, 通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配, 得到最优匹配方案和最佳相似度, 从而降低了误拒率. 算法经JLU DHSDB2.0签名数据库测试, 识别等错率达到4.25%.     

铝合金型材的冲击压溃载荷特性研究

为了确定Riera公式中的压溃载荷,基于材料实验机和霍普金森压杆实验系统,对铝合金型材在轴向准静态和不同速度冲击加载作用下的静、动态压溃行为进行了研究,得到了多种尺寸和形状规格型材在静、动态压溃过程的载荷时间曲线,以及峰值压溃载荷和平均压溃载荷随冲击速度的变化规律.分析结果表明,Riera公式中的压溃载荷采用平均压溃力是较好的选择,铝合金型的动、静态压溃力的差异来自结构的横向惯性效应.通过量纲分析,在进一步整理实验数据的基础上得到了适用于准静态和冲击加载作用的铝合金型材统一的平均压溃力经验公式.     

寒区海上风电基础锥体动冰荷载

为了明确有冰海域加锥风电基础结构的动冰荷载模型,通过寒区风电基础锥体结构现场观测得到的海冰破碎特征数据,研究了随机动冰荷载模型在风电基础结构上的适用性;基于现场观测数据发现冰力周期和冰力幅值均服从正态分布。通过对海上风电结构及油气平台等不同尺寸锥体上测量数据的分析,建立了平均冰力周期和冰厚、冰速参数之间的关系式,对比实测周期,两者基本吻合。同时确立了平均冰力幅值与极值静冰力之间的关系,建立了锥体随机动冰荷载模型。结合此风电基础现场实测的海冰数据,模拟动冰荷载并施加到有限元模型中,对比数值分析结果与实测的结构响应加速度,结果表明两者在时域和频域上均吻合较好。可见构建的随机动冰荷载模型能够用于分析加锥风电结构抗冰性能。     

一个动态群签名的实用性分析

杨等人根据零知识证明,结合多项式的性质提出了一种动态群签名方案,并且证明该方案具有安全性。研究了杨等人的动态群签名方案,发现该方案存有以下问题:①在方案可行的情况下该方案存在成员能被管理员陷害的危险;②方案中用到的知识签名并不能正确验证出群成员知道某种秘密值;③签名中存在冗余的数据;④方案中的成员删除方法存在问题。由此得出结论该方案不具有实用性。