[发明专利]一种签名识别方法

摘要

本发明公开了一种签名识别方法，其特征在于：包括有如下步骤：步骤一、分别获取原始签名和验证签名的包迹曲线；步骤二、分别提取原始签名和验证签名的包迹曲线曲率作为签名的识别特征k(t)₁和k(t)₂；步骤三、对原始签名包迹曲线曲率k(t)₁和验证签名包迹曲线曲率k(t)₂进行规则化对应；步骤四、采用加权欧式距离分类器来进行所述原始签名包迹曲线曲率k(t)₁和验证签名包迹曲线曲率k(t)₂的识别。本发明的显著效果是：对原始签名和验证签名进行客观识别比较，提高验证效果，统一了识别比较的标准，对个人身份的识别更方便快捷。

主权项

1、一种签名识别方法，其特征在于：包括有如下步骤：步骤一、分别获取原始签名和验证签名的包迹曲线：用扫描仪器分别读取原始签名和验证签名图案，扫描仪器将图案信息发送给计算机，计算机采用膨胀算子对签名字迹的笔画加粗，使签名字迹的笔画相连，成为一个整体，然后利用轮廓追踪算子分别获取原始签名和验证签名的包迹曲线；步骤二、分别提取原始签名和验证签名的包迹曲线曲率作为签名的识别特征k(t)1和k(t)2：包迹曲线的离散曲率计算方法为曲线曲率的计算公式：$\kappa \left(t\right)=\frac{x^{\prime }\left(t\right)y^{\prime \prime }\left(t\right)-y^{\prime }\left(t\right)x^{\prime \prime }\left(t\right)}{\sqrt{{(x^{\prime }{\left(t\right)}^2+y^{\prime }{\left(t\right)}^2)}^3}}$ 其中，x、y为包迹曲线上获取的任一点的坐标值，x′(t)，y′(t)，x″(t)，y″(t)分别是包迹坐标x(t)和y(t)的一阶、二阶导数，识别特征k(t)为包迹曲线的离散曲率值，其中所述原始签名包迹曲线曲率k(t)1作为识别标准，保存在计算机系统内，所述验证签名包迹曲线曲率k(t)2作为之后签名识别的依据供计算机系统甄别；步骤三、对原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2 进行规则化对应：利用多边形匹配原理寻找原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2特征模式相应的计算起点，对两次签名的字迹特征进行角度旋转、放大或缩小、位置平移进行归一化，使两次签名进行规则化对应，使其位置、起点和角度统一，使其达到旋转、尺度、位置的不变性，便于比较，规则化的计算公式为：$\mathrm{xnew}\left(t\right)=\frac{1}{\mathrm{end}-\mathrm{start}+1}\underset{i=\mathrm{start}}{\overset{\mathrm{end}}{\Sigma }}x\left(i\right)$ $\mathrm{ynew}\left(t\right)=\frac{1}{\mathrm{end}-\mathrm{start}+1}\underset{i=\mathrm{start}}{\overset{\mathrm{end}}{\Sigma }}y\left(i\right),(t\in [0,T\left]\right).$ 其中T为规则化后包迹曲线的长度，start为小于或等于t*N/T的最大整数，end小于或等于(t+1)*N/T的最大整数；所得出的xnew(t)和ynew(t)确定所述包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2跟随的取值范围；步骤四、识别签名采用加权欧式距离分类器来进行所述原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2的识别，把二者的模式特征向量相比较，$\mathrm{Wed}(F_t,\mu ,\hat{\Sigma })=\sqrt{{(F_t-\mu )}^t{\hat{\Sigma }}^{-1}(F_t-\mu )}$ $\hat{\Sigma }=\mathrm{diag}\left(\Sigma \right)$ 其中∑是训练样本签名包迹曲线特征向量的协方差矩阵，Ft就是待识别的验证签名包迹曲线曲率k(t)2组成的特征向量，μ是原始签名包迹曲线曲率k(t)1的特征向量(Ft)的均值向量。当验证签名包迹曲线与原始签名包迹曲线相比较，所得到的欧式距离小于预先设定的阈值，也就是小于允许误差范围时，则待验证签名为真签名，否则认为待验证签名为伪造签名。