1、簽名是一種使用廣泛的識別身份的生物特征，在社會生活中扮演著重要的角色?；谑謱懞灻纳矸蓁b別在金融、軍事、商業(yè)、通信、辦公自動化、安全等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。因此研究在離線狀態(tài)下，使用計算機對手寫簽名進行自動識別進而辨別身份的技術(shù)具有很大的實用價值。本文對離線簽名鑒別中的預處理、特征提取、認證和識別作了深入的研究。主要內(nèi)容如下： ⑴研究了簽名圖像的平滑、二值化、細化和筆跡修復等預處理操作?？紤]簽名圖像特性并針對圖像二值化中的閾

2、值選取問題，提出一種混合二值化算法，有效地解決了全局閾值法和局部比較法的不足，抗噪能力強，保持筆劃連通性好，適合于簽名圖像的二值化。 ⑵提出一種基于保局投影的特征提取方法。綜合采用簽名的形狀特征、偽動態(tài)特征、紋理特征作為初始特征，克服了單一特征沒有足夠能力反映細微差異的缺陷；利用保局投影對高維初始特征集進行降維，獲取更具判別性的特征。該方法既具有保持數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)不變的非線性特點，又有效解決了“維數(shù)災(zāi)難”問題。 ⑶提出一種基

3、于最優(yōu)閾值的簽名認證方法。運用加權(quán)歐氏距離構(gòu)建判別器，采用遺傳算法自適應(yīng)選取最優(yōu)閾值?？朔藗鹘y(tǒng)方法對所有人選取相同閾值的缺陷。實驗結(jié)果表明該方法能有效的降低誤識率（FAR）和拒識率（FRR），從而提高簽名認證的準確率。 ⑷采用一種具有糾錯能力的多類SVM分類法對簽名圖像進行識別。利用糾錯碼結(jié)合支持向量機來構(gòu)造多個二元分類器；根據(jù)每個SVM分類器的輸出采用投票方法決定識別結(jié)果。該方法有效地利用了信道差錯控制編碼技術(shù)因而具有糾錯能