基于信息融合的生物特征手寫簽名身份認(rèn)證.pdf

1、傳統(tǒng)的身份識別技術(shù)把識別身份的問題轉(zhuǎn)化為檢測標(biāo)識一個人身份的事物，這種方式具有無法彌補的缺陷。比如：個人的物品有可能會丟失，密碼有可能會遺忘或被別人竊取，無法區(qū)分真正的用戶和取得用戶標(biāo)識的冒名頂替者等。 與傳統(tǒng)的身份識別技術(shù)相比，生物特征自身具有廣泛性、穩(wěn)定性和唯一性。利用生物特征技術(shù)進行身份識別的方法具有不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身“攜帶”和隨時隨地可用等優(yōu)點。通過分析多種常用生物特征身份識別技術(shù)得出，手寫簽名身

2、份識別的應(yīng)用最廣泛，并且易于為人們所接受。 目前手寫簽名已經(jīng)成為身份識別的重要手段，在一些領(lǐng)域得到了應(yīng)用。本文針對普通的手寫簽名身份識別技術(shù)進行了研究，提出了一種基于信息融合的生物特征手寫簽名身份認(rèn)證模型。 模型首先分析手寫簽名過程中所記錄的坐標(biāo)特征、曲率特征以及時間信息，根據(jù)特征提取公式歸納總結(jié)出手寫簽名過程中所涉及的：X、Y速度零點個數(shù)、手寫簽名所用的總時間、手寫筆在手寫板上經(jīng)過的總路程、總的抬筆次數(shù)5個主要生物特征

3、，得到生物特征的原始數(shù)據(jù)；接著采用基于遺傳基因算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立BP-GA子分類器，以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立RBF子分類器，對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理得到試驗數(shù)據(jù)，將其分別輸入兩個子分類器，得到輸出結(jié)果；最后設(shè)計一種基于支持向量機(SVM)的信息融合方法，構(gòu)造一個三階的多項式支持向量機對兩個子分類器的輸出進行決策融合，最終達到手寫簽名身份識別的目的。 試驗結(jié)果表明，針對手寫簽名身份認(rèn)證，經(jīng)過信息融合后的生物特征認(rèn)證模型的識別率(