甘元驹[1]2003年在《通用电子手写签名技术研究及其应用》文中提出随着Internet的日渐普及，网络的规模更大，信息安全问题也日益突出。基于生理特征的电子手写签名技术作为身份认证手段将在存取控制中扮演着越来越重要的角色。 本文首先提出了在微机Windows环境下的一种联机电子手写签名认证算法。该算法强调签名的形状和签名压力的动态特征上都具有相似性。并采用了基于特征函数的点—点手写签名匹配映射方法，先将联机输入的电子手写签名切分为笔段，并以笔段作为签名的特征区，对两个待比较的签名相应笔段中的点经由点—点的映射算法得到最后的匹配映射结果。把从电子手写签名中所提取特征，生成用户签名认证模板。并开发了管理程序及相关数据库用于用户签名模板的管理，并将该系统的采集认证等功能制作成ActiveX控件，供其他应用程序调用或集成。同时还研究了如何利用手写签名这一生物特征信息去实现签名与文档的绑定技术。除此之外，还以Delphi开发工具语言对AutoCAD和Word进行了接口的研究和开发，并将该签名者的签名字迹嵌入到AutoCAD图纸和Word文件中。最后还介绍了以手写签名为基础的电子公文系统的电子图章存取技术。
张泽华[2]2018年在《基于深度生成对抗网络的手写签名鉴别方法与应用研究》文中认为生物特征被广泛应用在安全领域,离线手写签名由于具有非侵入性、容易获取等优点,因此一直在生物特征安全认证中有着重要的作用。时至今日,离线手写签名鉴别仍然是计算机视觉领域的热点问题。但是过往的方法或多或少存在着一些问题和不足,因此本文为解决离线手写签名鉴别问题提出了新的解决方案。离线手写体签名鉴别问题是一个经典的模式识别分类问题,同其他分类问题-一样,解决此类问题主要分为两个部分——特征提取和分类器的设计。因此本文主要围绕如何能高效的提取反映签名本质的特征,以及如何设计分类器使得该鉴别问题得到一个良好的解决方案展开研究。最后,出于工程项目中的实际需求,对模型进行了系统部署试验。本文主要研究的对象是离线手写签名,研究主要分为叁个部分:预处理、特征提取和鉴别决策模型设计。本文的创新点及工作归纳如下:(1)特征提取方面,本文提出了使用深度卷积生成对抗式网络的鉴别器对离线手写签名样本做特征提取的方法。在本文中通过完整批量标准化、避免稀疏梯度、增加衰减型噪声以及软标签等改进方法,使得本模型较过去的方法具有如无需人工干预,网络自行学习样本特征、模型稳定性更高、效果更好等诸多优点。(2)样本采集方面,在人工智能蓬勃发展的今天,机器伪造也需要引起重视。本文中首次加入了非人工伪造的签名样本,利用深度卷积生成对抗式网络的生成器生成的伪造签名,作为机器熟练伪造的测试样本。(3)分类器设计方面,本文设计提出了一种强分类器——AdaBoostSVMRBF。该分类器是由本文提出的参数可动态更新的AdaBoost增强方法与SVMRBF相结合构成,并使用该分类器取代深度网络全连接层来做分类。(4)鉴别模式设计方面,本文通过融合专用型和通用型鉴别模式得到了一种权值动态更新的加权投票鉴别模式,兼备了便捷性和准确性。实验结果表明,采用模型融合的方法,最终的准确率达到了 92.57%。(5)将训练好的离线手写签名鉴别模型部署在实际工程项目系统上应用。实验结果以及系统测试表明,本文设计并实现的离线签名鉴别系统性能良好,稳定可靠。与其他的现有方法相比具有自动化程度高、泛化能力强、准确率高的特点。
肖勇军[3]2005年在《通信建设工程概预算系统的设计与实现》文中研究指明通信建设工程概预算是通信建设工程设计文件的重要组成部分,在通信建设项目管理和造价控制中起到非常重要的作用。通信建设工程概预算的编制是一个较为复杂的数据存储、加工、分析处理过程。随着计算机网络技术的发展以及办公自动化水平的提高,设计、施工等单位对通信建设工程概预算软件提出了越来越高的要求。 本课题的总体目标是开发一个基于C/S模式和电子手写签名认证技术的通信建设工程概预算系统,该系统不仅满足单用户或多用户网络环境下通信工程概预算表格的编制,还面向通信建设工程造价管理的全过程,而且能确保概预算电子文档的安全及责任认定。 论文对通信建设工程概预算表间逻辑关系进行了研究,介绍了费率自动设置和表间自动关联的实现方法;并通过Delphi开发工具语言进行了相关接口的研究和开发,以输出标准格式的概预算表格;然后介绍了在线电子手写签名认证技术在系统中的应用,通过将手写签名与系统生成的概预算表格绑定、加密来解决概预算电子文档共享时的安全和责任认定问题。同时为减少网络开销,提高系统的运行速度,在数据库设计时对预算定额库、费用定额库等进行了优化设计。最后介绍了系统的总体设计与实现。
方平[4]2006年在《基于特征函数法的在线签名鉴别研究》文中研究表明随着网络技术与通信技术的飞速发展，现代社会对个人身份识别的准确性、安全性与实用性提出了更高的要求。如何准确、快捷、方便地识别个人身份，保护信息安全，已成为网络环境下的各种应用，尤其是电子商务中亟待解决的关键技术问题。 手写签名鉴别是一种新兴的基于生物特征的身份识别方式。与传统的身份识别方式相比，手写签名识别可以提供一种更为安全、可靠、便捷的身份识别新途径。手写签名鉴别根据研究对象是否联机可以分为在线签名鉴别和离线签名鉴别；根据所使用的特征可以分为特征函数法和特征参数法。本文在国家自然科学基金项目“基于力的手写信息获取与解释”(No.60475005)的支持下，研制了一种能全面获取书写过程中各种动态信息的签名获取设备F-Tablet平台。利用此平台，本文对手写签名鉴别中基于特征函数法的在线签名鉴别进行了较为深入的系统研究。 本文完成的主要工作如下： 设计了签名采集设备F-Tablet平台。与目前常见的各种签名获取设备相比，F-Tablet平台不仅可以获取签名的字形信息，同时还可以实时准确获取签名过程中书写力信息等其它动态签名信息。基于该F-Tablet平台，论文采集并构建了一个签名数据库，该数据库可为对各种签名鉴别算法性能的系统比较提供签名数据。 基于F-Tablet采集的签名数据库，对签名鉴别算法进行了研究，提出了改进DTW签名识别算法。设计了迭代实验用于确定不同签名信息在判别决策中的加权系数，针对字形、书写力以及综合利用字形和书写力信息分别进行了签名鉴别试验，并且比较了线性距离、DTW算法及改进DTW算法的算法性能，实验结果证明了所提出方法的有效性。 在深入研究F-Tablet采集的签名信息之后，论文提出了基于稳定波形分段的波形匹配分步签名识别算法。该方法首先对待识别签名进行书写时间和波形数目判别，实现对简单伪造签名的快速拒绝；对通过快速拒绝的签名，根据波形稳定度函数值选择稳定波形为分段基准进行签名分段，在分段基础上进行波形匹配对齐比较，实现对签名的最终鉴别。签名鉴别实验结果表明该算法可以实现签名的准确分段，且签名识别率比改进DTW算法有了显着提高。 本文还研究了信息融合技术在生物特征识别中的应用，设计了一个通过融合各种局部决策以提高身份识别准确率的生物特征加权系数融合方案，其中的加权系数采用遗传算法进行优化。采用该方案对改进DTW算法和基于稳定波形分段
李彬[5]2006年在《联机手写签名鉴别技术的研究》文中研究表明信息社会对系统和信息安全性的要求日益增加,需要对人的身份进行鉴别的应用场合越来越多,传统的身份鉴别方法由于其自身所固有的弱点已不能够满足社会发展的要求。在这种情况下生物识别技术应运而生。生物识别技术是利用人体所固有的生物特征来进行自动身份识别或鉴别。常见的人体生物特征包括:指纹、人脸、虹膜、掌纹、语音、签名等,这些人体生物特征通常具有“人人拥有、人人不同、长期不变”的特点,并且不易遗忘和丢失,也难以伪造和模仿,所以很适合用来进行身份识别或鉴别。联机手写签名鉴别是生物识别技术一个重要分支。签名鉴别具有其独特的优点:手写签名自古以来就是一种被人们普遍认可并广泛应用的行为特征;手写签名的采集设备价格比虹膜和掌纹等采集设备更低廉;作为一种行为特征,手写签名比人体物理特征更难于模仿等。因此,联机手写签名技术一直是生物识别技术领域的研究热点。本文对联机手写签名鉴别技术进行研究,主要研究内容包括:1.基于改进动态时间规整和一维曲线段弹性匹配的联机手写签名鉴别。联机手写签名可以看成是一个等时间间隔的序列,通过一些简单的计算,可以得到多条一维曲线来代表原始签名。对于一维曲线,在分段和特征描述方面更加简单,而且通常手写签名在x和y方向的稳定性是不相同的,通过一维的描述可以很容易地将签名分解为不同稳定性的特征曲线,并在签名鉴别中赋予不同的权重。因为曲线段的特征既包括端点的特征又包括曲线的特征,采用传统的动态时间规整无法解决因误分段所带来的匹配误差,因此,本文提出了一种基于后向合并的改进动态时间规整算法,该方法较好地解决了误分段问题。2.对二维签名笔段特征空间的稳定性进行分析。签名鉴别是一个无真实伪造样本的特殊的两类模式分类问题,因此对真实签名样本空间进行稳定性分析就显得非常有意义。考虑到签名笔段的实际意义,本文将签名在二维空间进行分段,然后提出一种稳定段提取的算法来构造稳定段特征矩阵。并提出了一种与通用的主分量分析(Principal Component Analysis, PCA)截然相反的方法——基于零分量分析(Null Component Analysis, NCA)和主分量分析的签名特征空间稳定性分析方法。
康晶[6]2007年在《基于手写批注的网络编务系统的设计与实现》文中研究表明网络编务系统是借助计算机网络技术与数据库技术，将编辑部内稿件处理过程中各个环节的数据，按其固有的业务流程，组成一个有机的系统。它使得稿件及相关审核信息得以方便地传递，人员协调工作，从而缩短审稿周期，提高工作效率。本课题的总体目标是开发一个基于手写批注的网络编务系统。以手写批注技术和ActiveX控件技术为基础，开发了可以实现在线手写批注的文档控件，之后，结合该控件设计开发了基于手写批注文档控件的网络编务系统。文章对网络编务系统的叁个核心子系统——作者投稿子系统、稿件管理子系统和专家在线审稿子系统分别从总体模块设计、数据库需求分析与设计、主要模块流程设计以及结合手写批注文档控件的功能模块的分析与实现四个方面进行了详细的介绍，最终设计并实现了基于手写批注的网络编务系统。本文主要完成了以下工作：1)对WORD中的手写技术进行了研究，更进一步对在线手写批注文档技术进行了研究，并提出了手写批注文档控件的开发方案。2)讨论了手写批注文档的安全问题，提出一种手写签名与数字签名双重认证模式。3)归纳了几种编务系统的设计理论。4)以手写批注文档控件为关键技术，设计与实现了基于手写批注的网络编务系统。
易云[7]2007年在《基于PKI和虚拟打印技术的电子签章系统的研究与实现》文中指出随着电子商务与电子政务应用的不断深入,如何有效的保障电子文档传输的保密性、电子文档交换的完整性、电子文档发文者的不可抵赖性、文档交换双方身份的确定性,成为制约电子商务与电子政务进一步发展的瓶颈。公钥基础设施(PKI)是目前公认的解决信息安全问题最可行的方法,因此基于PKI体系的电子签名可以有效的解决电子文档传输、发文中存在的安全的问题。2005年《中华人民共和国电子签名法》的正式施行,保证了电子签名后文档的法律效力,使得电子签名技术逐渐得到了广泛的应用。本文分析了电子签名与电子签章之间的关系,在对公钥基础设施(PKI)的理论和应用研究的基础上,结合《中华人民共和国电子签名法》的相关规定,分析了目前电子签名软件存在的问题,提出了一种基于PKI和虚拟打印技术的电子签章系统模型,并从功能和组成等方面进行了详细的讨论。基于此模型,本人设计并实现了一个安全可信的电子签章系统。本论文主要完成了以下工作:1、分析了目前电子签章系统中存在的主要问题,讨论了解决该问题的一些主要技术。提出了一种基于PKI和虚拟打印技术的电子签章系统模型,并对该模型进行了详细的讨论。2、基于提出的电子签章模型,设计并实现了一个安全、可信的电子签章系统。介绍了该系统中的各个组成部分,并对这些组成部分的设计和实现进行了详细的描述。3、总结了将PKI和虚拟打印技术应用于电子签章系统所带来的好处和优势,并结合自己的研究成果,提出了今后的发展趋势和主要研究方向。
郑建彬[8]2006年在《在线手写签名认证及其演化算法实现》文中研究表明签名作为人的一种行为特征,是表征个人身份的传统途径之一,具有很好的唯一性、非侵犯性、易为人所接受等特点,是一种公认的身份识别的技术。在线签名认证是通过计算机来采集和认证个人签名,从而实现自动身份认证的一种技术。设计制作了嵌入式在线签名采集系统。以单片机AT89S52为核心的在线签名数据采集系统,采用四线电阻式触摸屏传感签名信号,利用触摸屏控制芯片ADS7846可以采集笔迹的坐标及压力信息。设计了USB接口,通过USB控制芯片PDIUSBD12完成与PC机的通信。构造了在线签名数据库。组织了有规模的在线签名采集活动,搜集了40多人约5000个签名。真实签名数据库由真实签名构成。伪造签名数据库由随机伪造签名、熟练伪造签名和定时伪造签名构成。实现了一个实时在线签名认证系统,提出了两级认证机制。第一级认证采用基于参数特征的方法-基于签名能量特征的匹配。提出了一种以小波分析理论为基础的在线手写签名认证算法。基于Daubechies小波的方法对输入签名波形进行分解及部分重构,提取签名波形在跳变点的签名能量特征,抽取M个具有较大签名能量的跳变点。基于签名能量特征,提出了一种新的计算测试签名与参考签名相似性的算法。提出了直接按签名能量大小排序的比较法和基于DTW的方法对签名能量特征进行比较。本级认证主要是为了快速消除随机伪造签名。第二级认证采用基于函数特征的方法-基于签名曲线段的匹配。由于在线签名具有随意性,且将签名用函数表示十分复杂,在建立两个签名相似程度的比较准则的基础上,提出了签名认证的匹配模型,将匹配问题转化为函数优化问题。对于签名这种问题一般优化方法难以解决,由于演化计算只需要进行适应值的比较,可用来解决此类函数优化问题,提出了对测试签名与参考签名进行曲线段匹配演化算法。为了解决签名时存在时间轴的非线性问题,提出了签名曲线的动态分割匹配算法。针对演化算法产生新解无序的矛盾和算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题,引入了基于相似性的邻域搜索策略和利用适应值对个体进行分级的搜索策略。同时,为了提高搜索效率,对子种群进行加速以期找到较好的解集。本级认证主要是为了消除熟练伪造签名和定时伪造签名,提高签名认证的准确率。
胡卉卉[9]2007年在《基于信息融合的生物特征手写签名身份认证》文中研究指明传统的身份识别技术把识别身份的问题转化为检测标识一个人身份的事物,这种方式具有无法弥补的缺陷。比如:个人的物品有可能会丢失,密码有可能会遗忘或被别人窃取,无法区分真正的用户和取得用户标识的冒名顶替者等。与传统的身份识别技术相比,生物特征自身具有广泛性、稳定性和唯一性。利用生物特征技术进行身份识别的方法具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。通过分析多种常用生物特征身份识别技术得出,手写签名身份识别的应用最广泛,并且易于为人们所接受。目前手写签名已经成为身份识别的重要手段,在一些领域得到了应用。本文针对普通的手写签名身份识别技术进行了研究,提出了一种基于信息融合的生物特征手写签名身份认证模型。模型首先分析手写签名过程中所记录的坐标特征、曲率特征以及时间信息,根据特征提取公式归纳总结出手写签名过程中所涉及的:X、Y速度零点个数、手写签名所用的总时间、手写笔在手写板上经过的总路程、总的抬笔次数5个主要生物特征,得到生物特征的原始数据;接着采用基于遗传基因算法的BP神经网络建立BP_GA子分类器,以及RBF神经网络建立RBF子分类器,对原始数据进行归一化处理得到试验数据,将其分别输入各个子分类器,得到输出结果;最后设计一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法,构造一个叁阶的多项式支持向量机对两个子分类器的输出进行决策融合,最终达到手写签名身份识别的目的。试验结果表明,针对手写签名身份认证,经过信息融合后的生物特征认证模型的识别率(错误接受率)要明显高于(低于)单个分类器。这种基于信息融合的生物特征手写签名身份认证模型可以满足普通办公、商业合同等应用需求。
孟明[10]2006年在《基于力信息的在线签名认证研究》文中进行了进一步梳理随着计算机和网络技术的发展，生物特征识别成为一种日益重要的个人身份鉴别技术。手写签名认证是生物特征识别的重要研究领域之一，由于手写签名已经长期在人们日常生活中用来鉴别身份，与其它生物特征相比，它更易于为人们所接受。在线签名认证由于采集了书写过程的动态信息，更能够有效地反映个人特性，是手写签名认证主要的研究方向，吸引了众多的科研人员投入到这一领域的研究，并取得了丰硕的成果。但目前它在认证精度和可靠性上还不能满足一些实际应用要求，需要进一步提高和完善。一个重要问题就是现有手写板采集的书写力信息不完整。为此，本文在国家自然科学基金项目“基于力的手写信息获取与解释”的资助下，对基于力信息的手写签名信息获取和在线签名认证方法进行了深入系统的研究。全文的主要研究工作概括如下： 在详细分析了当前在线手写信息获取设备的工作原理和不足的基础上，设计研制了一种基于多维力化感器的手写板，它能够同时获取签名笔迹和叁维书写力信息。研究了手写板的位置坐标测量精度的评价问题，提出了一种使用BP神经网络估计和修正系统误差的方法。 针对获取的签名字形和书写力信息，本文研究了基于局部特征和基于全局特征的两种签名认证方法。首先，结合手写签名的运动模型与中文签名特点，利用速度极小值点将签名分割为基本笔段，从中提取了字形和书写力两种局部特征，构成签名特征向量序列。建立了笔段特征隐马尔可夫模型(HMM)来描述手写签名的动态过程，并在此基础上，提出了基于HMM的在线手写签名认证方法。考虑这种认证方法特点，提出了一种基于遗传算法的笔段特征选择方法，利用HMM将签名分割为子签名块，并以子签名块的可分性判据来构造适应度函数，有效地减少了计算时间。研究了在特征选择中是否使用伪造签名样本、选择系统通用特征子集和个人特征子集等不同选择方式对认证性能的影响。 其次，将书写力信息结合签名字形转换为书写力图像，提取图像矩特征作为签名全局特征。提出了一种采用支持向量数据描述(SVDD)作为分类器的签名认证方法，并利用遗传算法实现对特征选择和SVDD参数的联合优化。 在以上单独使用一种类型特征的认证方法的基础上，研究了基于信息融合的
参考文献：
[1]. 通用电子手写签名技术研究及其应用[D]. 甘元驹. 中南大学. 2003
[2]. 基于深度生成对抗网络的手写签名鉴别方法与应用研究[D]. 张泽华. 北京交通大学. 2018
[3]. 通信建设工程概预算系统的设计与实现[D]. 肖勇军. 中南大学. 2005
[4]. 基于特征函数法的在线签名鉴别研究[D]. 方平. 中国科学技术大学. 2006
[5]. 联机手写签名鉴别技术的研究[D]. 李彬. 哈尔滨工业大学. 2006
[6]. 基于手写批注的网络编务系统的设计与实现[D]. 康晶. 中南大学. 2007
[7]. 基于PKI和虚拟打印技术的电子签章系统的研究与实现[D]. 易云. 江西师范大学. 2007
[8]. 在线手写签名认证及其演化算法实现[D]. 郑建彬. 华中科技大学. 2006
[9]. 基于信息融合的生物特征手写签名身份认证[D]. 胡卉卉. 长沙理工大学. 2007
[10]. 基于力信息的在线签名认证研究[D]. 孟明. 中国科学技术大学. 2006
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