在线手写签名认证研究
基于小波包分析的在线手写签名认证方法
随着 电子商务等应 用的不断发展 ， 传统 的密码认证技术 由
于 其 自身 局 限 性 已 经越 来越 不能 适 应 实 际应 用 的需 求 。 此 背 在 景 下 ，基 于 个 人 生 物 特 征 的 生 物 认证 技 术 获得 了蓬 勃 发展 ， 手 写 签 名 是 一 种广 为 应 用 的个 人 身 份认 证 方 法 。 随着 手 写 输 入 设 备 的 普 及 。 种 认 证 方 法 在 电子 商 务 和 网 络 金 融 交 易 中有 着 广 这 泛 的 应 用 前景 ， 因而 倍 受 重 视 。 目前 的 输 人 设 备 不 仅 能 够 获 取 签 名 形 状 ， 且 能 够 实 时 采 集 到 签 名 过 程 中诸 如 书 写 压 力 等 动 而
马 海豹 ， 漫丹 ， 刘 张 岑
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电子签名技术的实现和应用研究
电子签名技术的实现和应用研究摘要：随着信息技术的迅猛发展，电子签名技术逐渐成为实现电子交易安全与可信的重要手段。
本文将深入探讨电子签名技术的实现原理、功能和应用场景，并分析其在各个领域的应用研究。
同时，还将讨论电子签名技术面临的挑战和未来发展方向。
1. 引言随着信息化时代的到来，电子交易的数量和规模不断增长，如何确保交易的安全性和可信度成为一个关键问题。
电子签名技术作为一种数字身份认证和信息完整性保护的手段，被广泛应用于电子商务、网络通信和数据管理等领域。
2. 电子签名技术的实现原理电子签名技术主要基于公钥密码学原理实现。
在签名过程中，发送方使用私钥对原始文档进行加密，生成数字签名；接收方使用发送方的公钥对数字签名进行解密并验证签名的合法性。
这样可以确保文档的完整性和发送方身份的真实性。
3. 电子签名技术的功能3.1 身份认证：通过电子签名，用户可以证明自己的身份，保证数据的安全性和可信度。
3.2 防止篡改：电子签名可以防止未经授权的修改，保护数据的完整性。
3.3 合同签署：电子签名可以实现在线合同签署，提高效率和便捷性。
3.4 不可抵赖性：电子签名可以防止发送方否认自己的行为，提供法律证据。
4. 电子签名技术的应用场景4.1 电子商务：在电子商务平台上，买家和卖家可以通过电子签名确认交易的合法性和真实性。
4.2 数字证书领域：数字证书中心可以通过电子签名保证数字证书的安全性和有效性。
4.3 知识产权保护：电子签名可以为作者或发明者提供版权和专利保护的证据。
4.4 政府机关：政府机关可以使用电子签名来保护重要文件的安全性和真实性。
5. 电子签名技术的挑战和问题5.1 法律认可性：不同国家和地区对于电子签名的法律认可度有所不同，需要更加统一和完善的法律框架来支持电子签名的应用。
5.2 技术标准：由于电子签名技术涉及多个领域和技术，需要更加统一的技术标准来提高互操作性和安全性。
5.3 隐私保护：电子签名涉及用户隐私信息的传输和存储等问题，需要采取有效措施加以保护。
基于动态时间规划的在线签名认证方法
基于动态时间规划的在线签名认证方法
黄承杰;申飞;吴仲城
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2009(18)2
【摘要】在线签名认证是基于人体行为特征的身份认证技术.动态时间规整(DTW)算法是签名验证中最为常用的方法,但该算法应用到签名验证中存在一定的局限性.本文针对这些具体问题,提出了新的解决方法.基于F-Tablet手写输入设备,综合利用签名字形信息以及三维书写力信息研究DTW算法在签名认证系统中的应用.提出了合理性的算法模型.通过试验数据表明,取得等错误率达到2.31%的满意结果.【总页数】4页(P49-52)
【作者】黄承杰;申飞;吴仲城
【作者单位】中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230027;中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031;中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于ADS7846在线动态签名认证系统 [J], 郑建彬;刘慧敏;曾勇
2.基于ADS7846在线动态签名认证系统 [J], 郑建彬;刘慧敏;曾勇
3.基于信号序列的在线签名认证方法及应用 [J], 张梓轩;贺也平
4.基于模板聚类的在线签名认证方法 [J], 汤升庆;胡华成
5.基于USB接口的在线动态签名认证的数据采集 [J], 刘慧敏;郑建彬
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基于深度学习的手写字体识别研究
基于深度学习的手写字体识别研究一. 前言手写字体在日常生活中处处可见，无论是在学校里的笔记、工作中的会议记录，还是在家中的便签和卡片上。
由于每个人的手写风格不尽相同，因此对于计算机来说，手写字体识别一直是一个挑战。
随着深度学习技术的出现，基于深度学习的手写字体识别研究已经取得了长足的进展。
二. 深度学习深度学习是机器学习中的一个分支，其基本思想是通过建立多层神经网络对数据进行训练、学习，从而实现对数据的分类、识别等任务。
深度学习可以有效地解决传统机器学习中存在的一些问题，例如输入特征的选取、模型的训练等。
三. 手写字体识别手写字体识别是指通过计算机对手写字体进行自动识别的过程。
手写字体识别在很多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、人机交互、安全认证等。
手写字体识别的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、训练模型和测试等步骤。
其中，特征提取是非常关键的一步，因为不同的特征提取方法会影响到识别精度的高低。
四. 基于深度学习的手写字体识别基于深度学习的手写字体识别主要采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行训练和测试。
CNN通过对输入数据进行多层卷积和池化操作，自动学习输入数据的特征，并通过全连接层将特征映射到对应的类别。
在实际应用中，建立一个好的CNN模型需要考虑多个因素，例如网络结构、激活函数、正则化技术等。
同时，模型的训练也需要适当的超参数设置、数据增强等方法来提升性能。
五. 深度学习手写字体识别的应用基于深度学习的手写字体识别在商业和研究领域中都有广泛的应用。
在商业领域，手写数字识别可以用于自动银行支票处理、邮件地址识别、自动化填表等任务中。
手写文字识别则可以用于自动化文件处理、业务记录、邮政编码等任务中。
在研究领域，手写文字识别可以用于历史文献的数字化、手写笔记的自动化转换等任务中。
此外，手写汉字的识别也是一个重要的研究方向，在自然语言处理、文本检索等领域有广泛的应用。
基于深度学习的手写签名识别技术研究
基于深度学习的手写签名识别技术研究随着现代科技的进步，人们越来越依赖电子设备进行静态和动态的交流，文本编辑、邮件发送、文件共享等都离不开键盘和鼠标。
但是，越来越多的用户发现，电子设备离不开身份认证。
虽然口令、指纹等方式都被广泛应用于身份认证，但是许多用户仍然更愿意使用手写签名作为身份认证方式。
这种传统的方式一直得到人们的信任，但是手写签名的识别和验证一直是很难解决的问题，直到深度学习的出现。
一、深度学习的介绍深度学习是神经网络的一种，它的特点是可以模拟人类的大脑，通过对数据进行分析和学习，提取出有用的信息并进行分类和识别。
深度学习的应用能够让计算机更加智能化。
深度学习模型可以通过训练来实现对数据的自动分类和识别。
训练的过程中，会根据输入的数据不断调整模型的参数，使得模型变得更加准确。
深度学习的算法一般有卷积神经网络、循环神经网络等，它们都能够实现对数据的识别。
二、手写签名识别技术的研究手写签名的识别一直是计算机视觉领域的难题，因为手写签名的特征会因为人的写法而存在差异。
而当我们使用深度学习算法对手写签名进行识别时，只要训练好模型，可以实现高精度的识别。
现在，笔迹的收集和手写签名的识别都被深度学习应用得越来越多。
手写签名的识别主要有两个步骤，第一步是特征提取，第二步是分类识别。
对于特征提取，我们通过人工标注的数据集和卷积神经网络来提取出手写签名的主要特征。
在卷积层中，我们会检测到每一个像素的特征，然后通过池化层来进行降维，最终得到手写签名特征的低维表达。
在分类识别阶段，我们会使用softmax回归进行分类。
softmax回归是一种用于多分类的线性模型，其目标是将多个输入特征映射为多个类别概率输出。
通过以上的步骤，深度学习算法可以在短时间内完成较高的精度。
通过不断训练和优化，深度学习算法可以达到先进识别的结果，并且可以对手写签名的数据进行处理实现更精细化的识别结果。
三、手写签名识别技术的应用随着技术的发展，手写签名识别技术正在越来越广泛地应用于各个领域。
手写文字识别技术的研究与应用
手写文字识别技术的研究与应用近年来，随着人工智能领域的不断深入发展，手写文字识别技术逐渐成为了人们关注的焦点。
手写文字识别技术的应用范围非常广泛，可以应用于文字输入、图书数字化、手写表单识别、签名验证等多个方面。
那么手写文字识别技术现在的研究和应用现状是怎样的呢？一、手写文字识别技术的现状手写文字识别技术已经发展多年，虽然在过去的几十年里有很大的进步，但在识别效果上仍存在一定的局限。
手写文字的识别难度之所以那么高，主要原因是人的书写习惯非常复杂，而且写字的姿势、书写环境等因素都会影响写字的风格和手写文字的特征。
目前，手写文字识别技术主要通过机器学习的方法进行，该方法需要大量的数据进行训练，以生成准确的模型和分类器。
然而，手写文字的取样方式对于识别结果的准确性具有很大的影响。
例如，如果取样时不按顺序连接笔画或重复笔画，就会影响结果的准确性。
二、手写文字识别技术的应用1、文档图片数字化在数字时代，大量的文档照片需要数字化处理。
通过手写文字识别技术，我们可以将文档图片中的文字提取出来，并进行自动分类存储。
这将大大提高公司的文档处理效率，并降低工作量和人力成本。
2、签名验证手写文字识别技术可以应用于签名的验证，通过识别签名的文字特征，验证签名是否真实、有效。
这对于银行业、法律业等需要签名验证的领域非常重要。
3、手写表单识别手写表单识别技术可以将原始的手写表单转换为电子表单，提高数据处理效率和精度。
在许多场合，人们需要对手写表单进行识别和处理。
尤其是在医疗、保险、银行等领域以及政府机构，手写表单识别技术已经得到广泛应用。
三、手写文字识别技术的发展前景当然，像所有技术一样，手写文字识别技术仍然需要进一步的研究和发展，才能在更多的领域得到广泛应用。
随着云计算和大数据的发展，手写文字识别技术的应用也将越来越普及。
未来，随着技术的改善和应用的发展，手写文字识别技术有望在更多的领域得到广泛应用。
手写文字识别技术的发展前景很吸引人，但同样也存在着一些困难和挑战。
基于深度学习的手写签名识别算法研究
基于深度学习的手写签名识别算法研究随着科技的发展，手写签名已经成为日常生活中的一项必要技能。
在各个领域，人们经常需要用手写签名来确认身份或者完成一些重要的交易。
然而，手写签名的可靠性往往受到识别准确率的限制。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的手写签名识别算法已经逐渐成为一个备受关注的研究话题。
本文就对这一话题进行探讨和研究。
一、手写签名识别的意义和应用场景手写签名是一种可以证明身份的方式。
它可以应用于各种场合，包括银行、合同签署、身份验证等。
而且，手写签名是一种极为安全的身份认证方式，只有拥有者能够进行该签名的撰写。
然而，由于各种用户的签字习惯和书写习惯迥异，手写签名的识别准确率往往很低，这导致了这种身份认证方式的不稳定性。
因此，基于深度学习的手写签名识别算法被越来越多的人们关注和研究。
二、手写签名识别算法研究现状目前，关于手写签名识别算法的研究已经很成熟。
基于深度学习的手写签名识别算法，通常是通过神经网络来实现。
这种算法的核心是利用大量的训练样本来训练神经网络，使其能够识别各个不同用户的手写签名。
随着深度学习算法的不断发展和改进，目前的手写签名识别算法的识别准确率已经接近于人类，达到了比较高的水平。
三、关键技术和算法基于深度学习的手写签名识别算法，最重要的技术就是神经网络。
神经网络的主要作用是对输入的手写签名图像进行特征提取和识别。
这里通常采用卷积神经网络（CNN）作为主要模型，因为它在图像识别方面有很好的效果。
当然，还可以通过一些其他的方法来提高算法的性能，比如说增加训练样本的数量，删减噪音等。
同时，在训练神经网络的过程中，还需要采用一些特殊的技术，比如说随机梯度下降法（SGD）、反向传播算法（BP）等。
四、算法的实现流程基于深度学习的手写签名识别算法的实现流程大体分为以下几个步骤：1. 数据准备：从现有的样本中随机选取一部分来构建训练集和测试集。
2. 图像预处理：针对原始的手写签名图像进行增强、变形、旋转、剪切等处理，增强图像的区分度。
手写签名识别技术研究
手写签名识别技术研究.doc第1章绪论1.1课题背景信息技术的飞速发展在给人们常生活带来极大便利的同时，也使网络安全问题受到前所未有的挑战。
随着全球范围内电子商务的迅速兴起，人们可以通过Internet 等开放式网络进行在线电子交易等商务活动。
同时，由于网络上存在着大量敏感的个人、军队、政府的信息，这些信息只有得到授权的人才能进行访问，因此网络安全成为网络发展的一个关键问题，而身份识别作为网络安全的一个重要方面越来越受到人们的重视。
因此，实时准确的个人身份认证十分重要。
身份认证指的是验证用户是否为他所声明的身份(Are you whom you claim to be?)。
身份认证主要基于:(1) 持有物即what one has，如各种证件、钥匙；(2) 所了解的信息即what one knows，如口令或密码；(3) 生理或行为特征即what one is，如指纹、手形、声音、签名等。
传统的身份认证基于密码、IC卡等方式，有其固有不足：密码可能被窃取、遗忘，IC卡可能遗失、被盗等。
而基于人体生物特征的身份认证方式由于可以从根本上解决上述缺点而得到越来越多的应用。
基于生物特征的身份认证技术是指利用人体所固有的生理或行为特征之间的差异，通过计算机来鉴定身份的技术。
常用的生理特征有指纹、虹膜、脸像等；常用的行为特征有签名、步态等。
与传统鉴定方式相比，生物识别具有防伪性良好、易携带、不易遗失或遗失或遗忘等优点。
一个生物特征认证系统的流程如图1-1所示：人的任何生理或行为特征只要它满足下面的条件，原则上就可以作为生物特征用于身份识别：(1) 普遍性：每个人都具有；(2) 唯一性：任何两个人都不一样；(3) 稳定性：这种特征至少在一段时间内是不变的；(4) 可采集性：可以定量测量。
然而，满足上述条件的生物特征对一个实际的系统却未必可行，因为实际的系统还必须考虑：(1) 性能：即识别的准确性、速度、鲁棒性以及为达到所要求的准确性和速度所需要的资源；本文对手写签名识别技术主要是在线手写签名识别技术进行了研究。
电子手写签名接口的研究与实现
在 Delphi 的 Code Explorer 窗口中，用户可以方便地浏览 AutoCAD 的 ActiveX 对象及 这些对象的属性和方法，并可以了解调用这些属性和方法时可用的参数及形式。
在开发程序时还可以引用该单元文件，从而 可 以使用 库中 声明 的变 量类型 和常 量定 义。
在编写程序时可以利用 Delphi 的自 动完成功能减少错误，编译程序时函数、 方法和属性可以得到自动检查。
（1）对 AutoCAD 的 Activex Au tomation 初 始化。
在 Delphi 环境下进行 AutoCAD 的 Ac- tivex Au tomation 设计需要进行 3 方面的初始 化：uses 语句引用 Comobj 单元，它是 Delphi 应用程序中处理 Activex Au tomation 的关键 代码；获取AutoCAD 的 Application 和 document 对象，用来管理 Au toC AD 应用程序和操纵 当前活动图形文件。
下列代码可进行必要的初始化工作：uses ComObj;// 引用 ComObj 单元var Acad,AcadDwg:OleV ariant; // 定义 Application 和 docu ment 对象变量 Acad:=GetActiveOleObject ('AutoCAD. Application');// 获取 Application 对象AcadDwg:=Acad.ActiveDocument; //获取AutoCAD 当前活动文档Document 对象（2）获取和设置 AutoCAD 系统变量。
当需要获取并修改 AutoCAD 的系统变量时，可使用 Document 对象的以下 2 个方法：RetV al:=ObjDocument. GetV ariable (Sy s- Name:String ); // 返回系统变量 sysname 的当前值 ObjDo cument. Set V ariable (SysName: string,SysV alue );// 设置系统变量 SysName 的当前值为 新值 SysV alue使用这两个方法时需注意GetVariable 函数返回值和 SetV ariable 函数中参数 sys- V alue 的类型随着系统变量的不同而变化， 例如多点线线宽返回实数、当前颜色返回 整数等。
一种基于隐马尔可夫模型的在线手写签名认证算法
Ｖ ｒ ｃｔ ｎＣ ｍ ｅｉｏ ） ｅ ｆ ａ ｏ ｏ ｐ ｔｉｎ ． ｉ ｉ ｉ ｔ Ｋ ｙｗｏｄ ： ｎｌ ｅｈｎ ｗ ｉｅ ｉ ａ ｒ ｖｒ ｃｔ ｎ ｈｄ ｅ ａｋ ｖｍ ｄ ｌ Ｈ ｅ ｒｓ ｏ — ｎ ａ ｄ ｒ ｔ ｓ ｎ ｔ ｅ ｅｉ ａｉ ； ｉｄ ｎｍ ｒｏ ｏ ｅ （ ＭＭ） ｐ ｔ ｒ ｃｇ ｉｏ ｉ ｔｎ ｇ ｕ ｆ ｏ ｉ ； ａ ｅｎｒ ｏ ｎ ｉ ｔ ｅ ｔｎ
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第４ ６卷
第 ５期
吉 林 大 学 学 报 （理 学 版 ）
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ ＩＩ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ （ ＣＥ Ｃ ＤＴＯ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＪＬＮ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｓ ＩＮ Ｅ Ｅ ＩＩ Ｎ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ５ １４ ． Ｓｐ ２ ０ ｅ ０ ８
算法 ，并利 用第 一届 国际手 写 签名认 证竞赛 （ Ｖ ０４ 的 测试数据 库检验 了算 法 的有效性 ． Ｓ Ｃ２０ ）
关 键词 ： 线手 写签名 认证 ；隐马 尔可夫 模 型 ； 式识 别 在 模 中图分 类号 ： Ｐ ０ Ｔ Ｓ１ 文献 标识码 ： Ａ 文章编 号 ： ６ １５ ８ （０ ８ ０ －９ ０ ４ １７ ． ９ ２ ０ ） ５０ ４ － ４ ０
（ ．Ｉｓｔｔ ｏ １ ｎｔｕ ｉ ｅ ｆＭａｈｍ ｔｓ Ｊ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｃ ａ ｇｈｎ １０ １ ，Ｃ ｉａ ’ ｔ ａｉ ， ｉｎ ｎ ｅ ｉ ｅ ｃ ｌ ｖ ｓｙ ｈ ｎｃｕ ３０ ２ ｈｎ ；
基于Markov-BP神经网络的手写签名手机身份认证技术
基于Markov-BP神经网络的手写签名手机身份认证技术张智威;孙子文;丛琳;朱凯
【期刊名称】《信息网络安全》
【年(卷),期】2013(000)009
【摘要】手写签名认证技术作为一种有效的生物特征识别技术,具有易于采集、难以模仿、不易伪造的优点.文章提出一种采用马尔可夫状态转移概率矩阵为特征,BP 神经网络为用户身份识别分类器的手机身份认证方法.基于Android手机平台和Java语言,实现了文章提出的手机身份认证系统,实验结果证明所提出的基于Markov-BP神经网络的手写签名身份认证系统的有效性.
【总页数】4页(P64-67)
【作者】张智威;孙子文;丛琳;朱凯
【作者单位】江南大学物联网工程学院信息技术系,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院信息技术系,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院信息技术系,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院信息技术系,江苏无锡214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于BP神经网络的手写签名识别方法 [J], 万莉;卢苇;尹朝庆
2.基于在线手写签名的身份认证技术研究和展望 [J], 颜琬;郑建彬;周莉;周荣
3.一个基于神经网络的动态手写签名验证模型 [J], 李媛;袁余良;沈峰;潘金贵
4.基于集成神经网络的离线手写签名鉴别方法 [J], 张蕾;陈笑蓉;陈笑筑
5.基于改进算法的卷积神经网络的单人离线手写签名真伪鉴定 [J], 谢明风;杨圣;汪后云;周翔;汪琨
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基于HMM的在线手写签名认证系统设计与实现
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（ ａｕｔ ｎｏｍ ｔ ｎａｄＣ ｎｒｌ ｎｉｅｒ ｇ，ｈｎａ ｇＪ ｎｈ ｎｖｒｔ，ｈｎａｇ１ ０６ Ｌａｎｎ Ｃ ｉａ Ｆ ｃｌ ｏ ｆｒ ａｉ ｎ ｏｔ ｇｎｅｉ Ｓｅｙｎ ｉ ｚｕＵ ｉ ｓｙ Ｓ ｅｙ ｎ １ １８，ｉｏ ｉ ｙ ｆＩ ｏ ｏＥ ｎ ａ ｅｉ ｇ，ｈｎ ）
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０ 引 言
随着 电子商 务的发展 ， 统的密码认 证 尔 可 夫模 型 （ Ｍ） ＨＭ 引入 到 在 线手 写 签 名 认 证 中。 找 到 了真 签 名 中某 种 比 较 稳定 的 特征 ， 出 了一 种 基 于 隐 马尔 可 夫 模 型 提
的在线手写签名认证方法。从实验数据来看， 取得 了比较 满意的认 证效果 。
关键词 ＨＭＭ 在 线 手 写 签 名 认 证 生 物 认 证
术 便 成 为 了人 们 的研 究 热 点 。
１ 数 据 获 取
笔 者 以 Ｓ Ｃ２ ０ （０ ４年 第 一 届 国际 手 写 签 名 身 份 认 证 竞 Ｖ ０４ ２０
基于神经网络的在线手写签名识别技术
基于神经网络的在线手写签名识别技术近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术的应用越来越广泛，其中基于神经网络的在线手写签名识别技术在多个领域得到了广泛应用。
这项技术的发展为人们的生活带来了便利，也为个人身份认证和信息安全提供了有效的保障。
本文将就基于神经网络的在线手写签名识别技术进行详细探讨。
一、技术原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它拥有自主学习和适应环境的能力。
基于神经网络的在线手写签名识别技术，是通过收集用户手写签名数据，并将其转化为数字信号，进而利用人工神经网络模型进行训练和识别，实现对用户签名的快速准确的识别。
具体来说，该技术包括三个阶段：采样、预处理和识别。
采样阶段是指利用数码板或触控屏等设备对用户手写签名进行采样，并将采样结果存储在计算机中。
预处理阶段则是对采样结果进行数字信号的转化、滤波、去噪等处理，以生成合适的输入信号。
在识别阶段，将处理后的输入信号输入到事先训练好的人工神经网络模型中，进行识别输出。
二、应用场景基于神经网络的在线手写签名识别技术已经得到了广泛应用，尤其在口头承诺、交易确认、信息认证等需要身份验证的场景中，该技术发挥了重要作用。
其中，电子合同中的在线签名便是一个重要应用场景。
以国内电子合同平台“合同锁”为例，其在线手写签名识别技术可以实现对用户签名的快速识别，并在多个企业间验证签名的合法性，从而大大提高了电子合同的安全性和可靠性。
此外，基于神经网络的在线手写签名识别技术也被广泛应用于人脸识别、银行卡支付、智能门禁等领域，并在追踪罪犯和预防欺诈等领域中发挥了重要作用。
三、技术优势相比传统的手写签名识别技术，基于神经网络的在线手写签名识别技术具有以下明显优势：（1）数据量大：与传统手写识别技术相比，基于神经网络的识别技术可以接受更多的训练数据，从而提高了模型的识别能力和准确度。
（2）误差率低：由于神经网络具有学习和适应环境的特点，其可以在多方面进行优化，从而降低了识别误差率，提高了识别的精度和准确度。
基于人工免疫模型的在线手写签名识别方法
何 、 理和 时序等 多 种 线 索来 捕 捉 用户 的签 名 习 惯 物 和区分 用户签 名 的 差异 ， 有 较 高 的 正确 性 和 安 全 具
性 ， 为手写 签 名 识 别 领 域 的主 流 技 术 ． 有 对 在 成 已 线手写 签名识 别 的研 究 主 要 包 括 两 大方 面 ： 征选 特 择和样 本训 练 ． 方 面 ， 效 的 签 名 特 征 表 示 是 手 一 有
Ｋｅ ｒ ｏ ｌｎｅｈ ｎ — ｉｔｎ ｓｇ ａ ｕｒ ｅ ｏ ｎｉｉｎ；ｆ ａ ｕ ｅｓ ｌｃ ｉｎ；ｓ ｍｐ ｅ ｔａｎｉ ｙ ｗｏ ｄｓ ｎ ｉ ａ ｄ ｗｒｔｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｅ ｔ ｒ ｅｅ ｔｏ ａ ｌ ｒ ｉ ｎｇ；ａ ｔｆｃａ ｍｍｕ ｒｉｉｉｌｉ ｎｅ
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基于深度学习的手写字识别研究
基于深度学习的手写字识别研究深度学习是近年来人工智能领域取得的一项重大成果，它利用多层神经网络模拟人脑的感知、认知和决策过程，能够实现从数据中提取和学习特征、高效地处理海量信息，成为各类图像、语音、自然语言处理等应用的基础技术之一。
在手写字识别领域，深度学习也取得了优异的效果，为文字识别、数字识别、签名认证等应用提供了强有力的技术支持。
一、手写字识别的发展及挑战手写字识别已经有数十年的研究历史，可以追溯到上世纪60年代。
最早的手写字识别系统主要是基于人工提取、选择特征进行分类，但是面对不同书写风格、噪声干扰、语言变体等复杂情况时表现不尽如人意。
进入21世纪，随着计算机性能的提高和数据量的增加，机器学习逐渐成为手写字识别的主流方法，特别是基于支持向量机、随机森林等方法的研究受到广泛关注。
然而，机器学习方法通常需要手动提取特征、优化超参数、进行降维等繁琐工作，同时对大规模数据训练和复杂任务支持能力较弱。
深度学习的出现为手写字识别带来了新的机遇。
利用深度神经网络的强大表达能力，可以直接从原始像素数据中学习高层次的抽象特征，如轮廓、变形、笔画等，从而识别字母、数字甚至中文汉字，而无需手动选择和提取特征。
随着卷积神经网络、循环神经网络等网络结构的引入，以及优化算法的提高，深度学习在手写字识别上已经获得了很大的成功，并在图像、语音、自然语言处理等广泛领域被广泛应用。
然而，手写字识别仍然面临一些重大挑战。
首先，手写字识别的数据集通常需要含有足够的多样性和代表性，以涵盖所研究的字体、书写风格、语言等不同维度的变化，但是采集和标注这样的数据集十分复杂和耗时。
其次，手写字在写作时往往会受到各种因素的影响，如弯曲、空格、断笔、断字、噪声干扰等，导致识别难度加大。
最后，手写字识别应用还需要考虑性能、稳定性、实时性等方面的要求，为其系统集成和优化带来极大的挑战。
二、深度学习手写字识别技术的特点深度学习手写字识别技术的主要特点包括以下几个方面：1. 充分利用原始数据：深度学习方法可以直接从原始像素数据中提取特征，并学习高层次的抽象特征，避免了人工选择和提取特征的繁琐过程，大大降低了算法的设计难度。
电子签章专题研究报告
电子签章专题研究报告1. 引言电子签章是一种通过虚拟手写、数字证书等技术实现的电子文档签署方式。
随着数字化时代的到来，电子签章在商业和法律领域中的应用越来越广泛。
本报告旨在对电子签章进行深入研究，分析其概念、技术及应用，以期为相关领域的从业者提供参考。
2. 概念解析2.1 电子签章的定义电子签章是指利用电子技术，对电子文档进行签署的过程和结果。
电子签章通过数字化和加密技术，确保签署过程的真实性、完整性和不可抵赖性。
它可以代替传统的纸质签章，提高签署效率和安全性。
2.2 电子签章的分类根据电子签章的具体形式和技术实现方式，可以将其分为以下几类：•虚拟手写签名：利用手写板或触摸屏等设备，通过虚拟手写实现签章效果；•数字证书签名：利用数字证书技术，对电子文档进行数字签名；•指纹签名：利用指纹识别技术，将指纹信息与电子文档关联，实现签署；•人脸识别签名：通过人脸识别技术，将签署者的人脸与电子文档关联，实现签名。
3. 技术探索3.1 虚拟手写技术虚拟手写技术是一种模拟真实手写过程的技术。
通过手写板或触摸屏等设备，用户可以使用电子笔直接在电子文档上进行签字。
虚拟手写技术不仅可以模拟真实手写的笔迹和速度，还可以记录签署者的压力和倾斜角度等信息，提高签署的真实性和安全性。
3.2 数字证书技术数字证书技术是一种通过加密技术来保证数字签名的真实性和完整性的技术。
数字证书包含了签名者的公钥、身份信息和数字签名等内容，可以用于验证签名者的身份以及签名的真实性。
数字证书技术广泛应用于电子签章、电子合同等领域，确保签署的安全性和可靠性。
3.3 人脸识别技术人脸识别技术通过对人脸图像进行分析和比对，实现对个体身份的识别。
在电子签章中，人脸识别技术可以用于验证签署者的真实身份，并将签署者的人脸信息与电子文档进行关联，确保签名的真实性和可信度。
4. 应用场景分析4.1 电子合同签署电子合同是指以电子形式生成、保存和传输的合同文本。
手写签名认证技术研究发展概述
手写签名认证技术研究发展概述手写签名认证技术是一种用于验证文档或交易真实性的重要技术手段，它通过识别和验证手写签名的方式来确保文档的真实性和完整性。
随着社会的发展和科技的进步，手写签名认证技术也得到了不断的发展和完善，成为了数字化时代不可或缺的一部分。
本文将对手写签名认证技术的研究发展进行概述，介绍其在各个领域的应用和未来的发展趋势。
手写签名认证技术最早起源于古代文明时期，当时人们在交易和合同签署时就已经开始使用手写签名来证明真实性。
随着社会的发展，手写签名认证技术也不断得到完善，从最初的手工识别到如今的智能识别系统，其应用范围不断扩大，认证效果也不断提高。
当前，手写签名认证技术已经在金融、法律、医疗等领域得到广泛应用，成为了各种交易和合同签署中不可或缺的一环。
随着科技的不断发展，手写签名认证技术在数字化时代得到了更广泛的应用，成为了网络安全和个人信息保护的重要手段。
在金融领域，手写签名认证技术被广泛应用于各种合同和交易签署中。
通过手写签名认证技术，银行可以对客户的签名进行识别和验证，确保交易的真实性和完整性，防止欺诈和虚假交易。
手写签名认证技术也为客户提供了便利，他们可以通过电子签名方式完成各种金融交易，无需跑银行或邮寄文件。
手写签名认证技术不仅保障了金融交易的安全和准确性，还提高了客户体验，实现了金融业务的数字化和智能化。
在医疗领域，手写签名认证技术也发挥着重要的作用。
医生可以通过手写签名认证技术对病历和医疗文件进行验证和识别，确保其真实性和完整性。
手写签名认证技术还可以为医疗行业提供电子病历和数字化医疗报告的支持，加快医疗文件的处理速度，提高医疗服务的质量和效率。
手写签名认证技术在医疗领域的应用不仅提高了医疗服务的质量，还提升了医疗文件的安全性和真实性。
随着科技的不断发展，手写签名认证技术也不断取得新的突破和进展。
目前，人工智能和机器学习技术的应用使得手写签名识别系统更加智能和准确，可以对各种字体和笔迹进行识别和验证，实现更高精度的识别效果。
基于机器学习的手写签名识别算法研究
基于机器学习的手写签名识别算法研究近年来，随着科技的不断发展，我们已经进入了一个数字化的时代，越来越多的业务都已经实现了在线化，为了了解真实的用户意愿，用户个人信息已经成为了企业普遍需要的数据。
在这个背景下，个人身份证明方式也开始不断创新。
在大多数情况下，我们需要为自己提供身份证明，在线银行交易、在线购买、电子签名等等，这些个人信息的泄露会给我们造成严重的后果。
为了更好地避免这些违规行为，签名认证被广泛应用。
通过手写签名，我们可以确保自己的身份并进行交易。
但是，这也带来了一个新的问题：随着人们的不断进步，术语的手写签名模式和规则都会发生一定的变化，如何确保签名的识别准确性？本文就基于机器学习的手写签名识别算法进行详细探究。
1. 机器学习的基本概念在机器学习领域中，我们通常会通过构建模型 / 算法来自动处理数据。
机器学习有许多不同的类型，包括监督学习、非监督学习和强化学习。
其中，监督学习是最常用的一种，因为它需要非常少的训练数据，采用图像分析的方法可以实现签名识别。
2. 手写签名识别算法的实现手写签名识别算法的实现主要分为以下几个步骤：（1）数据采集：从签名和不相关的示例中获取数据集。
首先获取样本数据集，然后从数据集中提取特征向量。
特征向量是包含特定签名的所有特征的向量。
（2）数据清洗：对数据集进行清洗，去除数据中的噪声数据。
（3）数据分离：将数据集划分为测试集和训练集。
（4）模型训练：将模型拟合到训练数据上，以便预测签名。
（5）模型测试：使用测试集来评估模型的性能。
3. 模型建立在建立模型之前，我们需要将手写签名图像转换为数字化的形式，然后再利用机器学习算法进行处理，这其中包括以下几个步骤：（1）获取手写签名图像数据集；（2）将手写签名图像数据集序列化；（3）将序列化后的手写签名图像数据集进行预处理，例如变换、旋转等操作；（4）将处理后的数据集进行分离，分为训练集和测试集；（5）将训练集输入到机器学习模型中进行训练；（6）利用测试集进行模型的验证和评估。
基于信息融合的在线手写签名算法研究
张伟龙 ，郑建彬 ，詹恩奇
（ 武汉理 工 大学 信 息 工程 学院 ，武汉 ４ ０ ７ ３０ ０） 摘 要 ：为 了进 一 步提 高认 证 效果 ， 演化 计算 、 经 网络 和 离散 Ｆ距手 写 签名认证 算 法的基 础上 ， 出 了基 于 在 神 提
信 息融合 的在 线手 写签 名认 证 算 法。该 算法将 测试 签名 和参 考签 名分别 通过 三种 算法进行 认证 ， 出测 试签 名 得
第２ ７卷 第 ５期
２１ ０ ０年 ５月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉａ ｉ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｏ
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍａ ２ ０ ｖ ０１
基 于 信 息 融 合 的 在 线 手 写 签 名 算 法 研 究
为真 实签 名 的置信度 ， 然后 对三种 认证 算 法 的结 果进 行 加 权 融 合 ， 据 最 终 的 融合 结 果进 行 签 名 真 假 的判 定 。 根 实验 结果表 明 ， 息融合 算 法的误 拒率 和误 纳率都 有显 著 的减 少。 信 关键 词 ：数 字 签名 ；签 名认证 ； 息融合 ； 信 置信 度 中图分类 号 ：Ｔ ３ １４ Ｐ９ ． １ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ０ —８ ９ ０ ０ １３ ９ （０ ０）５ １ ８ — ３
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０ 引言
随着信息技术的 飞速发展 ， 计算机 网络和通信技术 已深刻
Ｖ： ｘ ＝ｔ
—
（） １ （） ２
改变了人类社会 的生产方式 和生活模式 ， 而网络安全也 成了不 可忽视的关键问题 。传统 的身份认证 （ 非生物特征 ） 基于密码 、 Ｉ ｃ卡等方式 ， 身存 在着不足 ： 其本 密码可能 被窃取 、 遗忘 ； Ｉ Ｃ卡 可能遗失 、 被盗 等 。理 想的认证 应基于个 人固有 的生理特 征 ， 例如 指纹 、 网膜 、 视 声纹 、 、 脸面 手掌等 ， 但提取和识别这些生理 特 征所需 软硬 件设 备成本 高 ， 术复 杂 ， 技 只适 用 于特殊 场合 。 手写签 名因人 而异 ， 很难模 仿 ， 因此签 名认证 是生物特 征鉴 别 中的最 自然 、 好的一种 ， 友 具有 防伪性 良好 ， 非侵犯性 、 捷易 便 用 以及性价 比较优 等特 点 ， 成为模 式识别研究领 域和信息处理 领域 的热 点。在线识别技术起步较 晚 ， 主要 的应用技术有 目前 小波和反 向传播神经 网络“ 压 力波形分析 随 机过程和 统计 － 、 、 方法 等几种 。此 外 ， 薛江波 老师等人所研 究 的基于概率 统计
ＤＡＩ Ｘｉｘ ，Ｗ ＥＮ Ｌｉ ｉ —ｉ － ｎ ｍ
（ ｈ ｉｎ ｄ ｃｔ ｎ Ｉｓｉ ｔ Ｚ ｅａ ｇ Ｅ ｕａｉ ｎｔｕｅ ｊ ｏ ｔ ，Ｈａｇｈ ｕ ｈｊ ｎ １ ０ ２ ｈｎ ） ｎｚｏ ，Ｚ ｅｉ ｇ ３ ０ １ ，Ｃ ｉａ ａ
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计算机 时代 ２ １ 年 第 ８ ００ 期
・７ ・
在 线 手 写签 名 认 证 研 究
戴茜茜 ，温丽敏
（ 江教 育学 院 ，浙江 杭 州 ３ ０１） 浙 １０２
摘 要 ：手写签名认证是人 工 智能领域 的一 个重要 课题 ， 它的深入研 究具有 重要 的现 实意义。文章采 用基 于概率统 对 计 的方法表示手 写签 名的速度特征 ， ａ ｕ 集相似度表 示 书写压 力特 征 ， 用ｖ ｇｅ 并通过细分 的拐 点表示笔画特征进行 签名认
证， 最后 ， 构造 了一个在线手 写签名认证 系统 。实验证 明了该方 法的有效性 。 关键词 ：手写签名 ；特征提 取 ；概率统计 ；ｖ ｇ ｅ ；拐 点特征 ；签名 真伪判 别 ａｕ 集
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｌ ｅ Ｈａ ｄ ｉ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｔ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ ａ ｃ ｆ Ｏｎ ｉ ｎ ｗｒｔ ｎ Ｓ ｇ ａ ｕ ｅ Ａｕ ｈ ｎ ｉ ｔ ｎ ｔ ｃ ｏ
的签 名认证 方法 已经 成功应 用 于小 范围 的文 档管理 系统 中。
本文 中的部分研究成果 引用 了此方法 。
ｔ
样本 的速度特征平均值无偏估计为 ：
× 一 ｘ为特征值 ｌ （
（— ） ） （ ｉ
ｋ 值为特征个数
（ ４ ）
ｓ ｔ ｔ ｓ ｏ ｘ ｒｓ ｔｅ ｐ ｅ ｆａｕ ｅ ｆ ｈ ｎ ｗｒ ｔｎ ｉｎ ｔ ｒ，ｔ ｅ ｉ ｌ ｔ ｏ ａ ｕ ｓｔ ｏ ｘ ｒ ｓ ｈ ｐｅ ｓ ｒ ｆａ ｒ ｏ ｔ ｉ ｉ ｔ ａ ｓｃ ｅ ｐ ｅｓ ｈ ｓ ｅ ｄ ｅ ｔｒ ｏ ａ ｄ ｉ ｅ ｓ ａ ｅ ｈ ｓ ａ ｙ ｆ ｖ ｇ ｅ ｅｓ ｅ ｐ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒｓｕ ｅ ｅ ｔ ｅ ｆ ｔ ｇ ｕ ｍｉ ｒ ｉ ｔ ｕ
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