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.     

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。     

在线签名验证系统的研究

阐述了在线签名验证作为一种个人识别手段的可行性,並在深入分析本系统所采用的签名笔动态特性的基础上,提出了签名过程个性特征的抽取手法及验证最佳■值的计算公式。实际签名验证结果表明,本系统具有一定的实用价值,较签名的字形识别方法(如人工识别、计算机图象识别等)具有低的成本、高的正确率和便于在微机上实现等突出优点。     

基于代理签名的数字认证方案

通过对各种数字签名算法与代理签名算法的比较,提出一种适用于无线通信系统的基于代签名的数字认证（数字签名）方案。把数字签名和信息加密过程逻辑地合并,极大降低计算复杂性。并把对无线通信网中多个接收方的签名加密的巨大计算量转移到授权代理,从而满足无线通信系统的实时性要求。还分析了该方案的安全性和有效性。指出该方案可用于现在应用广泛的在线交易系统和构筑网络安全服务协议。     

基于知识签名的用户认证方案

利用知识签名技术构造了一种新的用户身份认证方案.具有可根据需要进行安全参数调整的特点,其安全性建立在求解离散对数的计算困难问题和Schnorr数字签名方案的安全性之上.     

可公开认证的代理签名方案

基于椭圆曲线上离散对数的难解问题构造了一种非交互可公开认证协议(PVSS),设计了可公开认证的分布式秘密共享协议,进而用该二个协议作为基本工具构造出了一个简单且有效的非交互式公开可认证的完全分布式代理签名方案,该方案对参与者的数据都能进行公开认证,可防欺诈.     

一种基于认证加密的群签名方案

群签名是数字签名的一种新类型,在群签名中任何一个群组成员可以代表整个群实施签名.提出了一种基于认证加密的群签名方案,融合了群签名和加密双重功能,具有通信成本低,传输效率高等特性,可应用于电子商务、电子拍卖中.     

基于签名指纹的分布式身份认证系统的研究

本文针对集中式认证的弱点,提出了一种基于签名指纹的分布式认证系统,该系统综合了数字签名、指纹鉴别、智能卡等鉴别技术的优势,从而提供更安全、可靠的认证。     

基于身份的在线离线签名

本文通过使用双线型配对技术,提出了一种高效的基于身份的在线／离线签名方案。在随机预言机模型中,基于强Diffie—Hellman假设,方案是可证安全的。其安全性满足在适应性选择消息和身份攻击下的存在性不可伪造。相对于已有方案,其签名验证算法只需要一次配对运算,因此具备更高的效率.     

在线签名鉴别的改进DTW算法

论述一种改进的在线签名鉴别算法,在原有的应用DTW算法基础上,在所需鉴别签名的动态特征中加入角度特征,克服了规整中将两个签名中的同一笔画规整成不同的笔画的弊端,提高了鉴别的准确率.同时,提出的选取最优化样本的方法更好地增强了在线签名的实时性,并且通过反复试验得以验证.     

声卡在虚拟仪器采集系统中的应用

介绍了一种基于声卡的实时采集系统，并给出了该系统所采用的声卡和传感器等硬件构成原理以及用虚拟仪器的编程软件labVIEW编制的程序图。     

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．     

装备维修性数据收集与分析系统

维修性数据收集与分析系统是装备信息化管理的重要组成部分。介绍了装备使用阶段维修性数据收集与分析系统的任务、功能和体系结构设计,重点阐述了数据收集与数据分析评估模块的功能设计,并采用Access数据库管理系统,运用Visual Basic程序开发语言进行了维修性数据收集与分析原型系统开发。     

基于遗传小波神经网络模型的脱机签名鉴定

根据脱机中文签名的特点,提出了一种用基于遗传算法的小波神经网络进行脱机中文签名鉴定的方法.基于遗传算法的小波神经网络模型结合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络快速高精度的特点,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.该模型用遗传算法对小波神经网络的各参数进行前期优化训练,再用梯度下降法对参数进行二次优化.实验结果表明,将此模型用于脱机签名鉴定系统,与单独采用BP网络或小波神经网络相比,性能有明显的提高.     

数据采集系统关键模块的研究与设计实现

数据采集系统是一类很重要的软件,往往设计用作采集海量和复杂数据条目。大数据量数据采集系统在性能上有很高的要求,特别是在处理方式和效率上。通过对数据采集活动中关键业务流程的研究,分析并设计了该系统关键模块．实现了高效、准确地数据采集工作的要求。     

数字签名过程的一个形式描述和验证

通过引入一些新概念,利用Biba模型思想,对一般的数字签名方案形式化描述和验证,并且该模型具有完整性.     

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%.     

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.