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谈分区基于速度和压力分区在线手写签名验证大专

收藏本文 2024-03-10 点赞:6574 浏览:19459 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:随着网络信息化的飞速进展,网络信息安全不足的日益严重,使得人们对网络信息安全的要求越来越高。基于指纹、虹膜、签名等人体生物特点的生物识别技术,因其很好的唯一性、易携带、不易遗失或遗忘、稳定性高等优点得到广泛运用。签名是一种行为特点,代表了签名者的独特信息,相比其它生物特点具有成本低廉、难遗忘、易获取、防伪性、高可接受性等优点,是身份鉴别中运用最为广泛的生物特点之一。在线手写签名验证即已知一个测试签名样本所对应的人,通过各种技术及论述算法判别该签名样本是真实还是伪造的,以而鉴别签名者身份的真伪。在线手写签名验证的特点选取和正确率一直是在线手写签名验证技术的探讨重点。特点参数法和特点函数法需要对大量特点进行计算匹配,训练历程计算复杂,存储量大。根据实验经验发现,速度与压力是可直接采集到的区分性很好的两个特点,伪造者很难同时者的字形和长期习惯的签名速度与压力。根据这个特点,本论文提出一种基于速度和压力分区的在线手写签名验证算法。在每个签名者注册签名中确定一个基准签名,利用速度和压力这两个高区分性的特点,对基准签名进行分区,针对每个分区建立模板,确定一个最稳定分区,求出该分区的参数并以此确立判别边界。算法减少了签名训练计算量和存储量,并提升了签名的识别效率。本论文首先介绍了签名数据采集历程及预处理策略,其中重点介绍了利用主成分浅析(PCA)的策略对签名进行旋转。然后详细论述了基于速度与压力分区的签名验证策略,讨论了判别边界中常数c的分布情况以及c值对验证结果的影响,通过讨论确定最优的常数c的值并计算相应的误纳率(FAR)、误拒率(FRR)。本论文讨论了用x方向速度代替签名轨迹的速度进行验证和建立双重判别边界进行验证对验证结果的影响,指出本论文策略最优。另外还对动态时间规整算法和BP神经网络算法与本论文算法进行了比较浅析。实验结果表明,针对不同的签名者确定不同的常数c的值,以而平衡误纳率和误拒率,减小平均错误率,可达到95%以上的高认证率。关键词:在线签名论文签名验证论文速度分区论文压力分区论文动态时间规整论文

    中文摘要4-5

    Abstract5-9

    第1章 绪论9-15

    1.1 课题探讨背景及作用9-10

    1.2 在线手写签名验证概述及进展近况10-13

    1.2.1 在线手写签名验证的原理10-12

    1.2.2 在线手写签名验证的进展近况及不足12-13

    1.3 论文结构安排13-15

    第2章 基于速度和压力分区的在线签名验证策略15-24

    2.1 基于速度和压力分区的在线签名验证原理15-17

    2.1.1 基于速度和压力的分区15-16

    2.1.2 基于速度和压力分区的在线手写签名验证流程16-17

    2.2 基准签名的确定17-20

    2.3 数据采集及预处理20-23

    2.3.1 数据采集20

    2.3.2 预处理20-23

    2.4 小结23-24

    第3章 基于速度与压力分区的在线签名验证实现24-36

    3.1 速度和压力分区设计24-26

    3.1.1 分区原理24-25

    3.1.2 对基准签名分区的策略25-26

    3.2 对训练签名的长度规整26-30

    3.2.1 长度规整流程26-27

    3.2.2 规整原理及具体策略27-30

    3.3 最稳定分区的确定30-33

    3.4 基于速度与压力的在线签名验证33-35

    3.4.1 建立判别边界33-35

    3.4.2 签名验证35

    3.5 小结35-36

    第4章 算法性能比较浅析36-53

    4.1 基于速度和压力分区的签名验证算法的性能浅析36-45

    4.1.1 不同参数值情况下的性能浅析36-40

    4.1.2 以不同速度分区时的性能浅析40-43

    4.1.3 采取两个判别特点时的性能浅析43-45

    4.2 不同签名验证算法的性能浅析45-52

    4.2.1 基于神经网络的签名验证算法的性能浅析45-48

    4.2.2 改善的DTW签名验证算法的性能浅析48-52

    4.3 小结52-53

    第5章 总结与展望53-55

    致谢55-56

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