基于神經網(wǎng)絡的在線手寫簽名驗證方法研究.pdf

1、隨著計算機技術的發(fā)展以及對信息安全要求的不斷提高，基于生物特征識別技術的在線簽名驗證技術以其非侵犯、使用方便、應用范圍廣等優(yōu)點越來越受到人們的關注。 在線手寫簽名驗證系統(tǒng)利用電阻式觸摸屏采集手寫水平位移、垂直位移、書寫壓力等簽名信息；對簽名信息進行去噪、歸一化等預處理，以去除原始采集數(shù)據(jù)中的干擾或無用信息；提取簽名特征并利用神經網(wǎng)絡實現(xiàn)簽名的真?zhèn)畏诸悺Ｔ谔卣魈崛》矫?，首先計算簽名樣本水平、垂直方向上諸如速度、加速度等全局及局部動

2、態(tài)參數(shù)特征；對比例化的參數(shù)特征進行優(yōu)化選擇，從真?zhèn)魏灻惶卣鏖g馬氏距離及同類簽名內部同一特征發(fā)散度的兩方面綜合考慮，提出了兩次篩選的特征優(yōu)化選擇方案，并進行隨機特征選擇及優(yōu)化特征選擇兩種情況及優(yōu)化特征選擇不同特征數(shù)目情況下的對比實驗，經過反復實驗對比，證明優(yōu)選的24個特征在一定程度上代表了原始簽名的特點；建立共同環(huán)境下簽名樣本的共同特征集，減小了簽名驗證中的特征使用規(guī)模，提高了特征樣本的表現(xiàn)力。 在真?zhèn)魏灻姆诸愲A段，使用經過

3、改進的BP網(wǎng)絡作為分類器，真?zhèn)魏灻卣鳂颖竟餐瑓⑴c訓練，保存收斂權值。在測試階段，將測試特征樣本輸入網(wǎng)絡，計算網(wǎng)絡輸出并設定閾值，根據(jù)測試樣本輸出值與閾值的比較判定簽名的真?zhèn)?。本文針對BP網(wǎng)絡的固有缺陷并結合簽名驗證的實際需要，設定了適合的權值初始化及訓練終止標準，改進了網(wǎng)絡節(jié)點激勵函數(shù)，引入慣量-學習速率的自適應調整方法，提高了網(wǎng)絡收斂速度，大大降低了收斂失敗的可能性。依據(jù)簽名特征樣本，結合試湊經驗公式和節(jié)點輸出相關度研究了隱層節(jié)點數(shù)