[发明专利]基于视频的空中签名认证方法

权利要求书

1.一种基于视频的空中签名认证方法，其特征在于：对需认证的签名和注册的签名进行特征提取，分别得到需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征；再对需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征进行匹配来实现签名的认证；

其中，对注册的签名进行特征提取是指：通过采集注册的签名视频，并对视频中注册的指尖进行检测和跟踪，来获得手指在空中书写时产生的签名轨迹；然后对注册的签名轨迹进行预处理，并提取注册的签名轨迹特征；

对需认证的签名进行特征提取是指：通过采集需认证的签名视频，并对视频中需认证的指尖进行检测和跟踪，来获得手指在空中书写时产生的签名轨迹；然后对需认证的签名轨迹进行预处理，并提取需认证的签名轨迹特征；

对需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征进行匹配来实现签名的认证是指：通过动态时间规划算法和快速傅里叶变换算法的结合，来对需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征进行匹配，实现签名的认证；

所述通过动态时间规划算法和快速傅里叶变换算法的结合，来对需认证签名的轨迹特征和注册签名的轨迹特征进行匹配，实现签名的认证，包括以下步骤：

第一步，选取N个注册签名的轨迹特征并计算平均长度，根据N个注册签名的轨迹特征的平均长度对N个注册签名的轨迹特征进行插值运算，得到平均轨迹特征作为匹配模板；其中，2<N<注册样本总数；

第二步，分别计算N个注册签名的轨迹特征与匹配模板的DTW距离和FFT距离，并计算得到DTW距离的平均值一和方差一，以及FFT距离的平均值二和方差二；然后根据平均值一、方差一、平均值二和方差二建立联合高斯概率模型；

第三步，计算任一需认证签名的轨迹特征与匹配模板的DTW距离和FFT距离，然后代入联合高斯概率模型计算匹配概率；将匹配概率大于设定阈值的需认证签名的轨迹特征判定为真实签名，否则判定为伪造签名。

2.根据权利要求1所述的基于视频的空中签名认证方法，其特征在于：对视频中注册的指尖进行检测和跟踪以及对视频中需认证的指尖进行检测和跟踪，均采用改进的TLD算法,分别得到注册签名的跟踪轨迹和需认证签名的跟踪轨迹。

3.根据权利要求2所述的基于视频的空中签名认证方法，其特征在于：所述改进的TLD算法包括以下步骤：

第一步，读取视频文件或直接读取摄像头实时画面，框出三指尖捏合区域，完成目标框初始化；

第二步，利用改进TLD跟踪算法跟踪指尖目标：在跟踪期间加入时间上下文信息，根据图像大小与目标框大小之比自适应地调整搜索区域的尺寸，并在搜索区域内采用TLD算法检测和跟踪指尖目标；

第三步，设定帧数阈值T₃，累计搜索区域中没有检测到指尖目标的帧数D，将帧数D与帧数阈值T₃比较来判断跟踪是否失败：若D＞T₃，则跟踪失败，提出警告并返回第一步重新跟踪；否则，保存签名的轨迹，分别得到注册签名的跟踪轨迹和需认证签名的跟踪轨迹。

4.根据权利要求3所述的基于视频的空中签名认证方法，其特征在于：对注册的签名轨迹进行预处理包括以下步骤：

第一步，设定速度阈值T₁，计算注册签名的跟踪轨迹中得到首尾轨迹点的速度V₁，将速度V₁与速度阈值T₁比较来判断该轨迹点是否为错误轨迹点，来得到注册签名的跟踪轨迹一：若V₁<T₁，则判断该轨迹点为错误轨迹点并删除；否则保留该轨迹点；

第二步，设定距离阈值T₂，计算注册签名的跟踪轨迹一中每两个轨迹点的距离L₁，将距离L₁与距离阈值T₂比较来判断是否跟踪异常或数据丢失：若L₁>T₂，则判断注册签名的跟踪轨迹一跟踪异常或数据丢失，将前后两点插值运算的结果替代该错误点，得到注册签名的跟踪轨迹二；否则，判断注册签名的跟踪轨迹一跟踪正常，得到注册签名的跟踪轨迹二；

第三步，对注册签名的跟踪轨迹二的位置坐标进行尺度归一化，得到注册签名的轨迹特征。

5.根据权利要求3所述的基于视频的空中签名认证方法，其特征在于：对需认证的签名轨迹进行预处理包括以下步骤：

第一步，设定速度阈值T₁，计算需认证签名的跟踪轨迹中得到首尾轨迹点的速度V₂，将速度V₂与速度阈值T₁比较来判断该轨迹点是否为错误轨迹点，来得到需认证签名的跟踪轨迹一：若V₂<T₁，则判断该轨迹点为错误轨迹点并删除；否则保留该轨迹点；

第二步，设定距离阈值T₂，计算需认证签名的跟踪轨迹一中每两个轨迹点的距离L₂，将距离L₂与距离阈值T₂比较来判断是否跟踪异常或数据丢失：若L₂>T₂，则判断需认证签名的跟踪轨迹一跟踪异常或数据丢失，将前后两点插值运算的结果替代该错误点，得到需认证签名的跟踪轨迹二；否则，判断需认证签名的跟踪轨迹一跟踪正常，得到需认证签名的跟踪轨迹二；

第三步，对需认证签名的跟踪轨迹二的位置坐标进行尺度归一化，得到需认证签名的轨迹特征。