● 摘要
当前社会已经进入了一个高度信息化的时代，随着人们对自身安全的要求越来越高，基于生物特征的智能身份验证系统正逐渐受到人们的关注。手写签名自古以来就是一种被人们普遍认可并广泛用于身份验证的个人行为特征。随着计算机科学的进步和生物识别技术的发展，基于现代计算机系统的在线签名验证技术已成为生物识别技术领域中的一个研究热点。本文的针对基于在线签名的身份验证技术进行探索性研究，侧重于在线签名的特征提取和签名训练模板的选择。论文的工作和主要贡献如下：1.研究了在线签名的内在性质，提出了一种新的在线签名特征—时空相关性特征，并给出了该特征的提取方法。2.提出了基于时空相关矩阵的在线签名验证算法，利用在线签名的时空相关性进行签名验证。3.将时空相关矩阵转换成时空相关图像，提出了两种分别基于LBP和SIFT方法提取纹理特征的签名验证方法。4.结合在线签名的内在性质，提出了一种改进的多模板选择算法：改进的基于相似度矩阵的多模板选择算法，并将该模板选择算法应用在上面提出的签名验证算法中，有效地提高了系统的性能。