（通信与信息系统专业论文）基于小波分析和dtw的在线手写签名验证方法研究.pdf

武汉理i 大学硕十。产位论文 订7 1 9 8 3 摘要 计算机与通信技术的飞速发展在给人们日常生活带米极大便利的同时，也 使信息安全问题受到前所末有的挑战，因此实时准确的个人身份认证突显重要。 基于生物特征的身份识别克服了传统认证方法的大量缺陷而得到越来越广泛的 应用。在线手写签名验证是众多基丁生物特征的身份识别方法中的一种，该技 术在模式识别、信号处理等领域都属前沿课题。签名作为人的一种行为特征， 与其它生物特征相比，具有非侵犯性、易为人接受等特点。在线手写签名验证 的主要依据则是各人签名所独有的空域和时域特性。本文通过分析已有手写签 名验证方法，研究并提出了一种基于小波分析和动态时问规整( d t w ) 的在线 手写签名验证方法。论文的主要内容有： 介绍了生物识别技术的发展现状，对各种生物识别方法进行了比较，并对 手写签名验证技术的研究背景及发展历程作了简要回顾。提出了在线手写签名 验证原型系统的一种总体设计方案，并对签名信号的数据采集、预处理、特征 提取、匹配判决等各部分分别进行了阐述。对数据采集的设备与方式以及数据 格式作了确定。分析了众多的预处理方法，并研究了特征的选择与提取方式。 对基于函数特征的和基于参数特征的匹配方法作了比较，并说明选择基于函数 特征的方法的优越性。 文章侧重于签名信号的预处理与匹配方法的研究。在去除信号波形巾的有 效零点并保存有效零点的位置信息后，提出并实现了对签名信号的两次分割。 第一次分割建立在数据零值点的基础上，以便于区分签名的笔划。第二次分割 建立在笔划内数据波形的突变点上，利用d a u b e c h i e s 小波进行笔划内波形的分 割，以便于后续匹配。最后，使用动态时间规整( d t w ) 这一动态规划方法对 预处理后的信号波形进行弹性匹配。实验表明这种方法具有很好的使用和推厂 价值。 关键词：签名验证，小波分析，分割，动态时间规整 武汉理j ：人学硕士学何论文 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to ft h ec o m p u t e ra n dc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y , t h e g r e a ti m p o r t a n c eo fi n f o r m a t i o ns e c u r i t yi sb e i n ge m p h a s i z e d p e r s o n a li d e n t i f i c a t i o n i st h ee s s e n t i a lp r e r e q u i s i t eo ft h es a f e t yo ft h es y s t e m t h et r a d i t i o n a lm e t h o d sh a v e t h e i ru n c h a n g e a b l ed i s a d v a n t a g e s h o w e v e r ，t h ep e r s o n a li d e n t i f i c a t i o nw h i c hi s b a s e do nt h eb i o l o g i c a lf e a t u r e si sb e c o m i n gm o r ea n dm o r ew i d e l yu s e d ，f o ri t s s p e c i a l t yi nd e a l i n gw i t ha l lt h o s ed i s a d v a n t a g e s o n l i n eh a n d w r i t t e ns i g n a t u r e v e r i f i c a t i o ni soneo ft h em o s ti m p o r t a n tr e s e a r c ha r e a si nt h ef i e l do fp e r s o n a l i d e n t i f i c a t i o nb a s e do nb i o m e t r i c st e c h n o l o g y t h et e c h n o l o g yi sa l s or e g a r d e da sa f r o n ts u b j e c ti nm a n yf i e l d ss u c ha sp a t t e r nr e c o g n i t i o na n ds i g n a lp r o c e s s i n g a n i m p o r t a n ta d v a n t a g eo ft h es i g n a t u r ev e r i f i c a t i o nc o m p a r e dw i t ho t h e rb i o m e t r i c a t t r i b u t e si si t sl o n gt r a d i t i o ni nm a n yc o m m o nc o m m e r c i a lf i e l d s o n l i n es i g n a t u r e v e r i f i c a t i o ns c h e m e se x t r a c ts i g n a t u r ef e a t u r e sw h i c hc h a r a c t e r i z e s p a t i a la n d t e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so fas i g n a t u r e t h i st h e s i ss t u d i e sa n dp r o p o s e sa l lo n - l i n e h a n d w r i t t e ns i g n a t u r ev e r i f i c a t i o nm e t h o db a s e do nw a v e l e ta n a l y s i sa n dd y n a m i c t i m ew a r p i n g t h em a i nc o n t e n t so f t h i st h e s i sa r ea sf o l l o w s t h ed e v e l o p m e n to fb i o m e t r i c st e c h n i q u e si si n t r o d u c e da tf i r s t ，a n da c o m p a r i s o no fs e v e r a lk i n d so fb i o m e t r i c st e c h n i q u e si st a k e n r e s e a r c hb a c k g r o u n d o fo n l i n eh a n d w r i t t e ns i g n a t u r ev e r i f i c a t i o na n di t sd e v e l o p m e n ta r eb r i e f l yr e v i e w e d as u r v e yo fe x i s t i n gs i g n a t u r ev e r i f i c a t i o nm e t h o d si sg i v e n ，m a i n l yd i s c u s s i n gt h e l a t e s t p r o g r e s s k e yf a c t o r s o fr e s e a r c hd i f f i c u l t i e sa r ec o n c l u d e da n ds o m e s u g g e s t i o n sa r eg i v e nt of u t u r er e s e a r c h t h i st h e s i ss t u d i e sa n dp r o p o s e sab l u ep r i n t o ft h eo n - l i n eh a n d w r i t t e ns i g n a t u r ev e r i f i c a t i o n sa r c h e t y p a ls y s t e m ，a n da n a l y z e s d a t aa c q u i s i t i o n ，p r e p r o c e s s i n g ，f e a t u r ee x t r a c t i o na n df e a t u r em a t c h i n gi nd e t a i l s t h e nt h ee q u i p m e n to f d a t aa c q u i s i t i o na n dt h ef o r m a to fs i g n a t u r ed a t aa r ec o n f i r m e d a l lk i n d so fm e t h o d so fp r e p r o c e s s i n ga r ea n a l y z e d ，a n dt h es e l e c t i o na n de x t r a c t i o n o fs i g n a t u r ef e a t u r e sa r es t u d i e d t h ef u n c t i o nf e a t u r em a t c h i n gm e t h o di s c o m p a r e d t ot h ep a r a m e t e rf e a t u r em a t c h i n gm e t h o d ，a n dt h es u p e r i o r i t i e so ft h ef o r m e ra r e b a i t a t e d t h et h e s i sf o c u s e so nt h es t u d yo fp r e p r o c e s s i n ga n dm a t c h i n gm e t h o d so ft h e 武汉理t 人学硕 ：学位论文 s i g n a t u r es i g n a l a f t e re l i m i n a t e s t h ee f f e c t i v ez e r o sa n ds a v e st h el o c a t i o n i n f o r m a t i o no ft h e s ee f f e c t i v ez e r o so ft h es i g n a lw a v e ，p r o p o s e sa n di m p l e m e n t s t w i c es e g m e n t a t i o n st o w a r d st ot h es i g n a t u r es i g n a l i no r d e rt od i v i d et h es i g n a t u r e s t r o k e s ，t h ef i r s ts e g m e n t a t i o na r eb a s e do ne f f e c t i v ez e r o s t h es e c o n ds e g m e n t a t i o n i sb a s e do nt h ec a t a s t r o p h ep o i n t sw i t h i nt h es i g n a t u r e ss t r o k e w em a k eu s eo f d a u b e c h i e sw a v e l e tt oc a r r yo u tt h es e c o n ds e g m e n t a t i o nf o rt h ef u r t h e rp r o c e s s i n g f i n a l l y , w eu t i l i z ed y n a m i ct i m ew a r p i n ga l g o r i t h mw h i c hi s ad y n a m i c p r o g r a m m i n gt e c h n i q u et oa c c o m p l i s ht h es i g n a t u r es i g n a l se l a s t i cm a t c h i n g i nt h e e n d ，t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sa r eg i y e n t h e ys h o wo u rp r o p o s e dm e t h o di se f f e c t i v e i nt h ea c t u a lp r o c e s s i n g ，s ot h a ti th a sg o o dv a l u ef o ra p p l i c a t i o n s k e yw o r d s ：s i g n a t u r ev e r i f i c a t i o n ，w a v e l e ta n a l y s i s ，s e g m e n t a t i o n ，d y n a m i ct i m e w a r p i n g 1 1 1 武汉理i 大学硕1 学位论文 1 1 生物识别技术概述 第1 章绪论 11 1 生物识别的定义 随着对个人物品、内部网络、建筑物通道乃至电子商务的安全性的要求日 趋严格，对于身份认证技术的需求也变得越来越紧追，生物识别技术即是安全 和便捷的身份识别方法。 生物识别( b i o m e t r i c s ) 又称生物认证，指讣算机利用人体固有的生理特征 或行为特征进行身份整定的一种技术。人体的生理特征与生俱来，多为先天性 的；行为特征则是习惯使然，多为后天形成的。生理特征和行为特征统称为牛 物特征，其特点是人各有异、终生不变、随身携带。生物识别技术将信息技术 与生物技术结合起来，是新世纪最有发展潜力的高新技术之一，具有极其广阔 的应用前景。目前生物识别技术的应用领域主要包括：公安和安全部j 、金融 管理和服务、企业资源管理系统和办公自动化系统等。据国际生物集团的统计， 到2 0 0 5 年底，全球生物识别技术的市场将达到2 2 亿美元，并以每年超过8 0 的速度增长。 1 1 2 生物识别技术的发展现状 生物识别技术起源于2 0 世纪7 0 年代末，至今已有3 0 多年的历史。它应用 电子学、生物学、心理学、统计学的原理和计算机技术，以人体的生理特征或 行为特征作为辨别条件，通过图像、频率等特征点的比较，确定被验人员的身 份。生物识别具有识别精度高、便于携带、不易遗忘或丢失、不易伪造或被盗 等特点，在安全领域有着无可比拟的优势。经过3 0 多年的发展，发达国家生物 识别技术的软硬件环境已经比较成熟，并涌现出一批技术实力强、销售网络广 的专业公司，产品不断推陈出新，市场规模不断扩大。“9 1 1 ”事件暴露出身份 鉴别方面的重大漏洞，促使美国和西方各国政府进一步加大对生物识别技术研 究应用的投入，同时社会公众对生物识别技术的认识得到大幅度提高。出于安 全考虑，美国和欧洲的一些国家，在身份证件中已经加入了个人身份鉴别的生 物认证特征，如指纹、虹膜、脸像和d n a 识别等。许多国家都将牛物识别列入 武汉理1 人学硕+ 学位论文 ：重大基础战略技术加以研究，并陆续推出了相应的生物识别产品。 而国内生物识别技术的研究和应用起步较晚，虽然经过近1 0 年的发展取得 了一些成果，但硬件采集设备和软件算法方面与国外仍有一定差距。这些问题 已经引起了有天方面的重视。不少专家预测，未来1 0 年左右，生物识别技术将 深入到人们日常生活的方方而而，被认为是保障国家经济、国防安伞以及公民 财产、人身安全最重要的技术手段和方法。越来越多的企业、消费者、乃至政 府机关都承认，现有的基于智能蕾、身份号和密码的身份识别系统是远远1 i 够 的，生物特征识别技术在未来提供解决方案方面i 与据重要的地位。 11 3 各种生物识别方法的比较 随着信息技术的飞速发展，基于生物特征的身份识别技术应用领域将更j 、+ 泛。基于生物特征身份识别的研究伴随着这一市场的发展越来越深入，逐渐自 成系统。能够用米鉴别身份的生物特征应该具有以下的特点： ( 1 ) 广泛性：每个人都应该具有这种特征； ( 2 ) 唯一性：每个人拥有的特征应该各不相同； ( 3 ) 稳定性：所选择的特征应该不随时间发生变化，或者变化不大； ( 4 ) 可采集性：所选择的特征应该便于测量。 众多的生物特征可以用来对人体身份进行识别，它们大致上可以分为两种： 生理特征( p h y s i c a lc h a r a c t e r i s t i c s ) 直接对人体进行测量得到的特征，包 括指纹、脸像、虹膜、掌纹等。行为特征( b e h a v i o r a lc h a r a c t e r i s t i c s ) 基 于人体动作提取出来的特征，包括签名、声音、步态等，这些特征不能直接得 到，最主要的特点是具有时间性忙】。 就技术种类而言，指纹识别是生物识别技术领域中起步最早，也是目前应 用最为广泛的一类生物识别技术。目前指纹识别算法较成熟、速度快、实时性 好，己进入商用阶段。但指纹识别方法有其局限性，手指长期受到摩擦的体力 劳动者的指纹质量极差，另外，还有少数人的指纹的端点和分叉点极少，对这 一类人群指纹识别方法几乎无法适用。 脸像识别也称为人脸识别，是一种依据人的面部特征( 统计、几何特征或 高层变换特征) 自动进行身份鉴别的技术，它综合运用了图像处理、模式识别 等技术，是生物识别技术领域的最新发展之一。但是，人脸是复杂的三维形体， 很难用数学语言具体地描述；人脸图像的采集定位也比较困难。人脸自动识别 武汉理“i 大1 学硕士学位论文 系统还处于研究完善阶段，与人类本身利用人脸识别个体的能力还有很夫差距。 虹膜是位了二眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种 山罩到外的放射状结构，包含许多相互交错的类似斑点、细丝、冠状、条纹和 隐窝等形状的细微特征。这些特征信息对每个人来说都是唯一的，并被称为虹 膜的纹理信息。与指纹、脸像等生物特征相比，虹膜是一种更稳定、更町靠的 生理特征。 掌纹指手掌内侧表面的纹线图案，一般由3 5 条明显的屈肌纹、众多皱纹 和乳突纹交错构成。掌纹形态受遗传摹因控制，旦形成终生不变。每个人的 掌纹形态均不相同，掌纹纹理复杂，所提供的信息量较指纹丰富，利用掌纹的 线特征、点特征、纹理特征及几何特征完全可以确定人的身份。掌纹主要特征 明锓，可在低分辨率图像中提取，不易受噪声干扰，特征空间小呵实现快速榆 索和匹配。掌纹采集方便，设备成本低，可接受度高，是很具潜力的身份_ 【 别 方式，但因研究起步晚，理论和应用上都还有待深入。 声音是个人所固有的特征，声音数据的获取具有非侵犯性，是一种可以被 人们接受的生物特征。然而，若应用于大范围人群，声音并不能提供足够的信 息来进行身份识别。同时，声音属于一种行为特征，其他一些因素( 如身体状 况、紧张程度等) 会引起声音的改变；此外，声音信号受采集设备、传输通道 以及声音的数字化处理等影响较大。 步态识别是生物识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据人们走路的姿态 进行身份识别。指纹、脸像等生物特征，通常要求近距离或接触性的感知( 如 指纹需要接触指纹扫描仪等) ，它们在远距离情况下将不可能被使用，而步态此 时仍是可感知的。因此它引起了视觉研究者的浓厚兴趣，主要有三大优势：远 距离识别、非侵犯性和难于隐藏性。国外对步态进行行动特征提取做了大量的 工作，但还处于研究阶段，国内外还没有成熟的产品出现。 签名识别也是一种基于行为特征的技术。由于签名中数据的动态变化大， 因此处理起来难度较大。签名中的数据特征分为静态和动态两大类。静态特征 指字的形态特征；动态特征包括书写笔画的顺序、字体的倾斜度、笔尖的压力 以及整个书写过程中的写字速度和加速度等几个方面。目前，有的识别系统仅 着r 艮于签名的动态特征，而有的则是动态和静态兼而有之。 除了上述的几大技术之外，人们还研究了其他的一些生物特征，如手部静 脉血管模式、耳形、d n a 、身体气味、击键的动态特性、指甲下面的真皮结构 武汉理i ：大学硕士学位论文 等等。这些方法与上述的几种方法相比，普遍性较差，主要用于一些特定的应 用领域。 每一种生物特征都有其优缺点和适用范围。迄今为止，还没有一种，卜物特 征可以在任何情况卜- 满足身份识别的所有要求”。 12 手写签名验证技术概述 121 手写签名验证的定义 了解手写签名验证的定义之前，首先要对传统“签名”的含义做出界定。 在传统商务活动中，为了保证交易的安全与真实，一份书面合同或公文要山当 枣人或其负责人签字、盖章，以便止交易双方识别是谁签的合同，保证签字或 盖章的人认可合同的内容，在法律上才能承认这份合同是有效的。签名是认证 的一种主要手段，它可以说是一把“双刃剑”。一方面，文件的发出者可以以缺 乏其签名为由而否认其效力；另一方面，对于一份确有其签名的文件，他4 i 能 随意更改其记载予文件中表示的意思。从以上观点我们可以归纳出：签名即具 有身份辨识功能并能确认意思表示的方法。几百年来人们习惯通过书写自己的 签名来行使法律效力，在各种合同、票据中都离不开手写签名。2 0 0 4 年8 月2 8 日， 一届全国人大常委会第十一次会议表决通过中华人民共和国电子签名法， 并已于2 0 0 5 年4 月1 日起实行。电子签名法首次赋予可靠的电子签名与手 写签名或盖章具有同等的法律效力，并明确了电子认证服务的市场准入制度。 签名作为人的一种行为特征，与其它生物特征相比，其优点是：具有非侵 犯性、易为人所接受；对设备的要求不高，因而成本低，适合于普及使用；不 会丢失、遗忘；可随时产生i ”。其缺点是签名本身的不稳定性，因此对认证技 术提出了较高的要求。随之产生的签名认证技术，即将书写人提供的签名与数 据库中已有的他( 她) 的签名相比较，以确定该书写人身份是否属实。该技术 在模式识别、图像处理与中文信息处理领域都属前沿课题，引起了国内外众多 学者的研究兴趣，目前也已成为种便捷高效的个人身份认证技术，在金融系 统、安全系统等领域，都有着广阔的应用前景。 以往的手写签名一般是人工专家通过视觉辨别真伪，并且只能从笔形外观 来判断，效率较低，现有方法明显改善了原有状况并提高了准备率。签名认证 同时也涉及到生理学、心理学等许多学科的问题，但目前的科学技术尚不能提 4 武汉理j 人学硕十学位论文 示手写签名人工认汪机制( 尚未能解释人脑活动的机理和人类智能的本质) ，就 当前而言，利用计算机进彳_ 】二签名认证的理论，从，f ：始就是以功能实现为目标 建立的，即不追究人工认证的脑机制到底如何，只要能够实现功能即可。 签名认证技术的主要应用有辨识和验证两种”。辨识( i d e n t i f i c a t i o n ) 指的 是确定用户的身份，通常是在签名特征模板库中进行一对多匹配( o n e t o m a n y m a t c h i n g ) ；验证( v e r i f i c a t i o n ) 指的是验证用户是否为他所声明的身份，通常 是一对一比对( o n e t o o n em a t c h i n g ) 。本文的研究对象属于第：种，印签名验 证。 手写签名验证( h a n d w r i t t e ns i g n a t u r ev e r i f i c a t i o n ) 又可分为离线签名验i f ( o n - l i n es i g n a t u r ev e r i f i c a t i o n ) 和在线签名验证( o f f - l i n e s i g n a t u r e v e r i f i c a t i o n ) 两种f 6 】。前者是通过扫描仪、摄像机等输入设备，将原始的手写签 名输入到计算机里，然后进行分析与鉴定；后者是通过手写板实时采集书写人 的签名信息，除了可以采集签名位置、方向等静态信息，还可以记录书写时的 速度、运笔压力、握笔倾斜度等动态信息。显然，较离线签名而言，在线签名 可利用的信息量更多，不易伪造，同时难度也更大。 1 2 2 国内外研究进展 手写签名验证的研究工作最早可以追溯到2 0 世纪6 0 年代，1 9 6 5 年， a j m a n c e r i 首先发表了“利用签名进行个人识别的可行性研究”报告，提出了 利用手写签名作为个人身份识别标志的可能性。r e f a r a g 和y t c h i e n 用链码方 法离线识别手写签名达到7 0 - - 9 0 的f 确率。总的说来初期研究工作仪局限 于离线方法，而且识别效果不理想，但其若干研究思想对在线方法仍然有参考 价值。 2 0 世纪7 0 年代末开始，研究人员注意到签名的动态特征的重要性。 e d e b m y n e 采用了包括6 个动态特征和1 2 个静态特征共1 8 个全局特征的统计 方法，参考样本是有1 0 个签名样本计算出来的，并依不同的特征值的平均值分 别定义成6 个等级。体现了因人而异设置阈值的想法。 l a m 和k a m i s 研究了基于签名信号的f o u r i e r 变换，并对不同的签名采用最 高的1 5 个谐波作为认证特征。但是，该研究只用了1 个真实签名和1 9 个伪造 签名，难以作为较实际的性能评价。该方法表明了从信号处理的角度研究于写 签名的可能性。 武汉理i ：人学硕十学位论文 l l l e e 等在1 9 9 2 年研究了一个手写签名的在线系统。该项研究设计了4 2 个特征构成的子集，其巾包含了2 9 个动态特征和1 3 个静态特征。l l i 。e e 通过 实验找到了更适合于他的系统的较少的3 4 个特征分量的子集，据称采用较小的 特征子集比较大的更好。该系统有一个包括1 0 5 个数据项的数据库。该数据库 由5 6 0 3 个真实签名和4 7 6 2 个伪造签名样本组成。系统采用的认证方法基本上 是统计方法。 2 0 世纪9 0 年代，r 本一批学者对手写文字的特点与书写人个性之间的关系 很感兴趣。和甘| 安弘等人研究了手写文字的计算理论模型，把手腕运动视为非 线性筋肉动力学问题，由此推出服从笔迹经过点约束条件的最优化轨迹生成人 工神经网络模型。但是，这种方法的算法过于复杂，并且很难反映个人的签名 习惯。 陈罡等将物理学中的数据场思想引入签名鉴别巾，把签名所形成的p 日个时 序序列( 压力、压力变化率、速度和加速度) 点作为场中的数据点来看待，形 成四类数据场，再从场中提取特征，很有新意。 由于发达国家的信息技术起步早、发展快，其普及和使用程度已达到较高 的水平，而且他们的计算机管理与自动化技术亦有相当的普及率和较高的现代 化程度，因而该技术已逐步受到广泛的注意和研究。 目前，国内有很多企业也参与了签名验证技术的研发，但大多数是引进国 外签名验证模块进行系统集成，只有少数企业拥有自己的核一1 5 , 算法，并且产品 价格高，性能不稳定。相比之下，国外企业的签名验证技术从数据采集系统到 处理、识别算法都比较成熟。许多公司都有专门的机构从事该项技术的研发与 应用，包括i b m 、c y b e r - s 1 g n 、美国智通、同本富士通等，其中美国智通公司 在此领域的研究独树一帜。 然而，手写签名这个既方便又习惯的传统方法至今尚未在网络通信中得以 很好的应用，究其原因主要有： ( i ) 手写签名的不稳定性。由于民族、年龄、习惯、时间、文化程度、心 理状态以及生理状态的不同，手写签名存在许多变化因素。即便是同一个人的 签名，在不同的时间、环境、情绪等条件下，也很难担保每次签名完全相同。 ( 2 ) 要求的学习样本太多，使用户难以接受。由于手写签名动态样本的1 i 稳定性，研究者都采用统计方法，然而要找到即便是愿意签1 0 次名的人都比较 困难，更何况用于实用系统。 武汉理工人学硕士学位论文 ( 3 ) 建立个人手写签名的伪签名样本库在实际应用中是不可能的。手写签 名验证不同于文字识别。手写文字的识别是从外形不同的棚异对象中找出外形 相似的相同对象；而手写签名的验证是要从外形相似的相异对象中找出内存特 征相同的对象。山于无法客观地收集到伪签名样本，因此，需要采月丁新的思路 和方法。 ( 4 ) 至今还没有找到最能表征签名稳定性的关键信息。通常，在线手丐签 名的验证并不是基于签名动态过程巾的原始信息，而是它的若 二动态特征，这 就大大地压缩了数据，特别有利于网络传输，可是最能代表手写签名的个人特 征的参数究竟有多少? 是哪一些? 如何考虑非习惯因素的影响? 等等，都是急 待解决的问题。 1 2 3 研究意义和应用前景 本课题所研究的是汉字的手写签名验证。汉字签名与英文签名在鉴定方法 e 使用的处理方式是有所不同的，英文签名纵向变化小，所以纵轴y 方向上的直 流分量小，而横轴x 方向卜的采点记录呈基本全程上升的趋势，可利用曲线拟合 的方式去掉直流分量。英文签名端点少，大多一笔签完，这样，抬笔肘签名预 处理工作的影响也很小，所以在预处理阶段英文手写签名需要处理的问题显然 少于汉字。且英文签名多以曲线为主，能体现动态特征的部分多于以直线为主 的汉字，所提取的特征对于匹配分类也是更加便利。目前国际上对英文签名的 研究是主流方向，而对于汉字签名验证，尚需要深入研究。 为了跟踪和赶超模式识别和信息处理及其应用领域的国际先进水平，选定 与信息时代密切相关的基于在线手写签名的个人身份认证技术作为研究对象， 一方面，将丰富模式识别和信息处理模学科的内容，尤其是关于不完全确定对 象的机器感知问题；另一方面，基于生物特征的身份认证技术正是国家高科技 发展的重点项目之一，其研究成果必将大大提高我国信息安全技术的发展水甲， 促进我国知识经济的发展。因而，本课题研究的开展，不仅具有特别的理论意 义，而且具有实际的应用价值。 一直以来，该技术从核心算法到外围设备都在不断的演进、升级过程中， 原有的一些算法、硬件随着相关技术的不断进步，不断突破原有的技术框架 提出新的解决方案。本文的研究目的在于系统、深入地研究表征个人特点的在 线手写签名验证系统的鉴定机制，研制出高效快速的在线手写签名验证的特征 武汉理：i ：人学硕上学位论文 提取、匹配算法，实现在计算机上验证手写签名以达到身份认证的目的。 1 3 本文的主要工作和组织结构 1 31 主要工作 本文提出了在线手写签名验证的原型系统的种总体设计方案，并刺数据 采集、预处理、特征提取、匹配判决等各部分分别进行了阐述。对数据采集的 设备与方式以及数据格式作了确定。分析了众多的预处理方法，并研究了签名 特征的选择与提取方法。对基于函数特征的匹配方法和基于参数特征的匹配方 法作了比较，并且说明选择基于函数特征的方法的优越性。 侧重于签名信号的预处理与匹配方法的研究。提出并实现了对签名信号的 两次分割，第一次分割建立在数据零值点的基础上，以便于区分签名的笔划。 第二次分割建立在数据波形的突变点上，利用d a u b e c h i e s 小波进行笔划内波形 的分割，以便于后续匹配。最后，使用动态时间规整( d t w ) 这一动态规划方 法对预处理后的信号波形进行弹性匹配。实验表明这种方法具有很好的使用和 推广价值。 1 3 2 组织结构 全文共五章，结构安排如下： 第一章介绍了生物识别技术的发展现状，对各种生物识别方法进行了比较， 然后概述了手写签名验证技术，并说明本文的主要工作。 第二章在研究实际系统功能、结构与实现原型系统所需关键技术的基础上， 提出了在线手写签名验证系统的一种总体设计方案，并对数据采集、预处理、 特征提取、匹配判决等各部分进行了分析。 第三章阐述了数据采集和预处理部分的具体设计与实现方法。 第四章在分析基于动态规划的动态时间规整方法的基础上，实现了基于 d t w 的签名信号匹配的一种方法，并进行了相关实验。 第五章总结了本文所作的工作和不足之处，提出进一步研究需要解决的问 题和发展方向。 武汉理l 一人学硕十学位论文 第2 章在线手写签名验证系统的总体方案 在以纸质作为传媒的时代，对附在主体内容之后的手写签名的真伪鉴别只 能是离线( o f f - l i n e ) 方法：而在信息以数字化、网络化传递的时代，就必须用 存线( o n 1 i n e ) 方法。本文主要讨论在线手写签名验证系统。 2 1 系统综述 2 1 1 应用系统的功能与结构 1 系统功能 出于网络安全与高效率的考虑，在线签名验证系统的设计一般采用c s 结 构来实现基于网络的异地验证，信息采集端应与验证端分离，信息存储和传输 必须是在加密机制基础上实现。系统可采用大型关系数据库，如o r a c l e 等，通 过c s 方式实现基于网络的异地验证查询，充分利用人员的有效信息，为用户 提供便利。系统主要实现以下几方面的功能： 人员信息建库：在客户端利用手写板、触摸屏等输入设备输入手写签名及 人员的i d 等基本信息，在本地做预处理并提取特征，并把以上信息均存入服务 器端的数据库中。由于采用c s 结构，实现了异地远程建库的功能。 信息验证查询：通过在客户端获得待测人员的有效信息( 包括签名特征和 i d 等基本信息) ，根据用户需求将信息提交给服务器端，在服务器端的数据库中 进行验证查询，并把查询结果返回给客户端。 用户管理：进行异地管理，提供普通查询用户、操作员和系统管理员二三个 用户安全等级。普通查询用户只能进行查询工作；操作员可以增加、修改和删 除数据记录，进行人员信息管理；系统管理员具有最大权限，可以创建用户、 删除用户及进行其他的系统管理工作。 2 系统结构 对于实际应用的在线手写签名验证系统，其整体结构如图2 1 所示，分为客 户机和服务器两层，允许多客户端远程操作，支持服务器端并行处理。客户端 包括人机交互界面、预处理模块、特征提取模块和系统管理模块，来实现手写 武汉理上大学硕 学位论文 签名的输入，交竹查洵，结果显示，用户管理等：服务器端包括数据库、签名 特征u 别模块、并行处理模块，其各个模块均实现为数据库的外部存储过程。 当需要认证时，用户在配备手写板的网络终端签名，客户端获得有效信息并作 预处理与特征提取操作后，将所得信息序列经通信模块加密后通过互联网传输 给服务器，服务器进而完成相应的解密、在数据库中的i d 检索及匹配判决，并 将验证结果返回给客，、端。这种信息采集模块与验证模块分离成c s 的特性及 在开放的网络环境f 传输签名特征信息的方式，极人增强了整个认证系统架构 的安全性与灵活性。 u 客户端2 匝 图2 1应用系统的结构示意图 2 1 2 原型系统的关键技术 在线手写签名验证从其学科分类来说是一个典型的模式识别问题，具有模 式识别系统的普遍特性。有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和 结构模式识别方法，与此相应的模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和 实现。设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计。实现是指用所设计的分 类器对待识别的样本进行分类决策f 7 i 。本课题采用统计模式识别的方法来分析 在线手写签名验证。 1 统计模式识别方法的基本流程 统计模式识别方法的基本流程如图2 - 2 所示。 武汉理_ 1 人学硕十学位论文 一竺苎竺卜预竺竺卜竺垫? 兰兰广+ 怛塑卜 图2 - 2 统计模式识别方法的基本流程 ( 1 ) 数据获取 为了使计算机能够对这种对象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号 来表示所研究的对象。通常输入对象的信息有下列3 种类型，即 ：二维图像，如文字、指纹、地图、照片这类对象。 一维波形，如脑电图、一t 5 电图、机械震动波形等。 物理参量和逻辑值，前者如在疾病诊断中病人的体温及各种化验数据等； 后者如对某参量正常与否的判断或对症状有无的描述，如疼与不疼，呵用逻辑 值即。和1 表示。在引入模糊逻辑的系统中，这些值还可以包括模糊逻辑值， 比如很大、大、比较大等。 通过测量、采集和量化，可以用矩阵或向量表示二维图像或一维波形。这 就是数据采集的过程。 ( 2 ) 预处理 预处理的目的是去除噪声，加强有用的信息，并对输入测量仪器或其他凼 素所造成的退化信号进行复原。 ( 3 ) 特征提取和选择 由图像或波形所获得的数据量是相当大的。例如，一个文字图像可以有几 千个数据，一个心电图波形也可能有几千个数据，一个卫星遥感图像的数据量 就更大。为了有效地实现分类识别，就要对原始数据进行变换，得到最能反映 分类本质的特征，这就是特征提取和选择的过程。一般我们把原始数据组成的 空间叫测量空间，把分类识别赖以进行的空间叫特征空间，通过变换，可把在 维数较高的测量空间中表示的模式变为在维数较低的特征空间中表示的模式。 在特征空问中的一个模式通常也叫做一个样本，它往往可以表示为一个向量， 即特征空间中的一个点。 ( 4 ) 分类决策 分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某类别。基本 做法是在训练样本集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识j j | j 对 武汉理i 大学硕+ 学位论文 象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。 2 原型系统的处理流程 作为模式识别技术的一个分支，箍名验证具有模式识别研究所常有的系统 实现过程。典型的在线手写签名验证的原型系统包括四个主要的技术环节： ( 1 ) 签名信号的数据获取( d a t a a c q u i s i t i o n ) ，就是经输入设备采集实时的 手写签名信息后输入计算机。 ( 2 ) 预处理( p r e p r o c e s s i n g ) 。预处理包括对签名的缩放，旋转，以及计算 部分导出数据( 如计算速度) ，对数据的前期处理以消除签名时的随机因素。 ( 3 ) 特征提取( f e a t u r ee x t r a c t i o n ) 。利用预处理后的数据计算签名的特征 数据，即提取出能充分反映够名的书写风格，同时又相对稳定的特征。签名的 特征主要包括全局特征和局部特征两部分。全局特征是由签名的所有采样点的 数据计算而得，如签名的平均速度、平均压力等。局部特征则是在签名的每个 采样点上读取的或计算出来的数据，如该点的速度、压力等，由于采样的频率 比较高，所得的数据中有很多冗余，不能把所有的采样点用于后续匹配，必须 从中选取特征点。 ( 4 ) 特征匹配( f e a t u r em a t c h i n g ) 和判决，即根据提取的特征信息，采用 某种判别规则，与标准签名样本进行匹配，得出验证结果。这个过程是一对一 的匹配过程，即验证输入签名的人的身份是否属实。 整个在线手写签名验证的原型系统的处理流程如图2 3 所示。 差事墨广赢荔一卜再蔬订，函而y 2 1 ，3 系统要求 实际的应用给在线手写签名验证系统提出了众多要求，如 武汉理 人学硕1 j 学位论文 ( 1 ) 性能的要求：所选择的在线手写签名特征能够达到多高的识别率，对 于资源的要求如何，识别的效率如何。 据此，人们引入了两个数字指标来描述该系统的精确度，错误拒绝率( f a l s e r e j e c t i o n r a t e ，f r r ) 和错误接受率( f a l s e a c c e p t r a t e ，f a r ) 。 错误拒绝率又称误拒率，指将相同的签名误认为是不同的签名，而加以拒 绝的出错比率。其定义为： f r r = 笔筹圳。 p ， 错误接受率又称误识率，指将不同的签名误认为是相同的签名，而加以接 受的出错比率。其定义为： f 从= 笔蒜巢鐾圳。 p z ， 这两个指标均为闯值乃的函数，其关系如图2 - 4 所示。其巾一个重要指标是 阈值为7 淼时的交迭率e r r ，即f a r = f r r 时的情形。 。一 对于理想系统来说，这两个错误率都应该是零。但实际中，这两个指标是 相关的，由 二图可见，f a r 和f r r 是成反比的，当误拒率比较低时，误识率就 会比较高，反之亦然。应用中应当根据实际需求来调节阈值，从而调整系统的 安全性和易用性。例如在用a t m 提取现金则需要一个较低f r r 避免给有效用 户带来不便，而在福利支付中心将需要较高f r r 避免资金损失。对于一个良好 的在线签名验证系统而言，应该在f a r 和f r r 两者之间取得平衡，在两个错误 武汉理t 人学硕十学位论文 率之间取一个折衷。 ( 2 ) 可接受性 私，引起用户排斥。 ( 3 ) 安全性能 背景作为技术支持。 使用者在多大程度上愿意接受该系统，是否会侵犯用户隐 系统是否能够防止被攻击；是否具有相关的、可信的研究 ( 4 ) 可实用性：提取的特征容量，特征模板是甭占有较小的存储空间；价 格是甭能为用户所接受；是否具有较高的注册和验证速度。 ( 5 ) 处理时问：签名验证系统的处理时| 、日j 主要由采集时间、信号处理时间、 匹配时间等几项指标构成。采集时间通常包含了采集的操作时间和信号的传输 时间；信号处理时间，指的是从计算机处理签名信号到提取所有特征、输出特 征模板所耗费的时间；匹配时删，指计算机对两组签名信号进行比对并给出结 果所耗费的时间。 在线签名验证系统的其他重要技术指标还有：参考模板的数据大小、性能 价格比等。 2 2 数据采集 通过测量、采样和量化，可以用矩阵或向量来对签名信号进行图像或波彤 的表示。这就是数据采集的过程。所采用的数据采集装置根据在验证过程中所 采用的信号而定，采集到的签名样本的质量对于后面的处理过稃和鉴定性能具 有重要的影响。 2 2 1 采集设备及特