專利名稱：一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及在線手寫簽名身份認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法。
背景技術(shù)：
作為生物特征識別技術(shù)的重要內(nèi)容之一，手寫簽名認(rèn)證利用個性化的書寫特征實現(xiàn)身份的鑒別。根據(jù)數(shù)據(jù)獲取方法的不同，簽名認(rèn)證可分為離線簽名認(rèn)證和在線簽名認(rèn)證兩類。相比于使用靜態(tài)圖像的離線簽名認(rèn)證，在線簽名認(rèn)證使用手寫板等設(shè)備采集書寫過程中產(chǎn)生的筆跡信息，能獲取更豐富的信息，具有更高的準(zhǔn)確率，因此，有著廣闊的應(yīng)用前
旦
o生物特征作為身份認(rèn)證依據(jù)的前提條件是其具備一定的穩(wěn)定性。但受書寫水平的影響，人們書寫的簽名穩(wěn)定性不盡相同，例如，經(jīng)常進行書寫活動的文字工作者，其書寫技巧較高、書寫流利，簽名的穩(wěn)定性較高；但對于還處于練字初期的孩童、或者對于某些身患疾病的老人，其簽名的穩(wěn)定性較差。對于穩(wěn)定性較差的簽名，簽名間的差異較大，這會使得基于簽名的認(rèn)證系統(tǒng)產(chǎn)生兩種問題一種是在容忍更大的類內(nèi)差異的同時，必然會接受更多的偽造簽名；另一種是在拒絕更多偽造簽名的同時，必然又會拒絕更多的真實簽名。為解決這個問題，Joan等人在文獻《On-line signature verification system with failure to enrol management)) (Pattern Recognition, 2009)中指出在實際應(yīng)用中， 需要系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)并處理用戶注冊失敗的情況，即用戶提交的生物特征穩(wěn)定性不滿足身份認(rèn)證的要求。注冊失敗在生物特征身份認(rèn)證領(lǐng)域并不少見，例如，大約有4%的人因為無法提供高質(zhì)量的個人指紋而無法成功注冊到一個指紋認(rèn)證系統(tǒng)。由于簽名自身具有較大的類內(nèi)變化，因此在簽名認(rèn)證領(lǐng)域注冊失敗的用戶比例可能會更大。針對注冊失敗情況的處理，Joan等提出了 “智能注冊”的思想在注冊階段進行穩(wěn)定性檢查并自動拒絕低質(zhì)量的簽名樣本，同時要求用戶提交新的注冊樣本。這樣，雖會對某些用戶會造成使用上的不便，卻可以從一定程度上保證系統(tǒng)的認(rèn)證性能。簽名樣本的質(zhì)量由其穩(wěn)定性決定，Joan等通過樣本間的兩兩匹配結(jié)果來評價注冊簽名穩(wěn)定性。對每對比較的簽名，采集七類時間序列信號，利用離散余弦變換提取參數(shù)特征，進行特征選擇后，采用二次判別分類器進行匹配。在要求三個注冊樣本的情況下，如果一個樣本與其他兩個不匹配，系統(tǒng)將拒絕這個樣本的提交，要求用戶提交一個新的樣本。在對上述現(xiàn)有技術(shù)進行分析后，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)Joan等采用的穩(wěn)定性評估方法基于樣本間全局參數(shù)特征，全局參數(shù)特征是以整個簽名信號為特征提取單元得到的統(tǒng)計特征，并不能有效地反映出簽名的細(xì)節(jié)信息。而一種有效的穩(wěn)定性評估至少應(yīng)該滿足兩點①細(xì)致性，即簽名特征應(yīng)對簽名細(xì)微的差異給出準(zhǔn)確的描述，宜采用局部特征；②全面性，即簽名特征應(yīng)對簽名的穩(wěn)定性給出全面的描述，需同時考慮簽名靜態(tài)和動態(tài)特征。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題即目的是針對穩(wěn)定性分析的細(xì)致性和全面性要求， 提出一種手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，特別是采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，以解決手寫穩(wěn)定性定量評估的問題本發(fā)明的技術(shù)方案是一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，特別是通過手寫輸入設(shè)備采集，得到待測簽名以及來自同一書寫者的簽名樣本集，待測簽名即為需要進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名，簽名樣本集即為與待測簽名進行穩(wěn)定性計算的手寫簽名集，通過簽名相似性評估，特別是采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算來完成簽名樣本集中的每個簽名樣本與待測簽名的簽名相似性評估，然后根據(jù)簽名相似性評估得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，并將其與預(yù)先設(shè)定的閾值比較以判斷待測簽名是否穩(wěn)定，最終完成待測簽名的穩(wěn)定性評估。方法包括獲取簽名；簽名相似性評估；穩(wěn)定性評估；獲取簽名，具體包括通過手寫輸入設(shè)備采集，得到待測簽名以及來自同一書寫者的簽名樣本集，待測簽名即為需要進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名，簽名樣本集即為與待測簽名進行穩(wěn)定性計算的手寫簽名集，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B= (S1, S2, S3, , SJ表示用戶U的簽名樣本集，其中N彡1，即獲取簽名，得到用戶U的一個待測簽名S和用戶U的簽名樣本集B ；簽名相似性評估，具體包括當(dāng)獲取到用戶的待測簽名時，需要將待測簽名與簽名樣本集中的每個簽名樣本進行組合，以組成相應(yīng)的簽名對，然后對每一組簽名對進行簽名相似性評估，特別是采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算，實現(xiàn)每一組簽名對的局部匹配段相似計算， 并根據(jù)得到的局部匹配段相似計算結(jié)果實現(xiàn)每一組簽名對的簽名對相似計算，最后，根據(jù)每一組簽名對的簽名對相似計算結(jié)果來完成待測簽名與每個簽名樣本的相似性評估；其中一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算，具體指首先，對每一組簽名對進行簽名局部段劃分，以得到每一組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列；然后對每一組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列采用局部段匹配算法，得到待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列的具有“一對一”特性的對應(yīng)關(guān)系序列，即局部匹配段序列；最后，對局部匹配段序列中每一對局部匹配段進行局部匹配段差異值計算，特別是對每一對局部匹配段中待測簽名的局部段靜態(tài)特征、待測簽名的局部段動態(tài)特征、簽名樣本的局部段靜態(tài)特征和簽名樣本的局部段動態(tài)特征進行提取，并對提取的每一對局部匹配段中待測簽名的局部段靜態(tài)特征、待測簽名的局部段動態(tài)特征、簽名樣本的局部段靜態(tài)特征和簽名樣本的局部段動態(tài)特征進行局部匹配段差異值計算；其中局部段，是指一個簽名中兩個相鄰關(guān)鍵點間形成的局部簽名曲線；關(guān)鍵點，是指簽名速度極值點、簽名壓力極值點等簽名局部極值點；
其中局部匹配段由兩個相對應(yīng)的分屬于待測簽名局部段序列和簽名樣本局部段序列的局部段組成；其中局部段靜態(tài)特征，是指包括簽名二維字形信息等局部段靜態(tài)函數(shù)特征和局部段曲率、局部段弧長等局部段靜態(tài)參數(shù)特征；其中局部段動態(tài)特征，是指包括局部段速度、加速度等局部段動態(tài)函數(shù)特征和局部段平均書寫速度、局部段平均書寫加速度、局部段平均書寫壓力等局部段動態(tài)參數(shù)特征；穩(wěn)定性評估，具體包括當(dāng)完成待測簽名與簽名樣本集中每個簽名樣本的簽名相似性評估后，得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，通過判斷簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量與設(shè)定的閾值之間的關(guān)系，完成對待測簽名的穩(wěn)定性評估，設(shè)Zm表示簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，T3為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值，即通過判斷簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量Zm與根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值T3之間的關(guān)系，得到待測簽名的穩(wěn)定性評估。作為對現(xiàn)有技術(shù)的進一步改進，本發(fā)明方法提供的手寫輸入設(shè)備，包括手寫輸入模塊、信號采集模塊、信號處理模塊、顯示模塊，其中手寫輸入模塊是向用戶提供一塊手寫區(qū)域，用戶可以在該手寫區(qū)域內(nèi)自由書寫， 或按照計算機系統(tǒng)方法給定的形狀進行書寫；同時，計算機系統(tǒng)方法通過手寫輸入模塊來接收用戶的手寫輸入信息；信號采集模塊當(dāng)用戶在手寫輸入模塊進行書寫時，會產(chǎn)生手寫輸入信息，通過與手寫輸入模塊相連的信號采集模塊可感知并采集手寫過程中產(chǎn)生的手寫信息，例如，可采集手寫信息中的位置信息、力信息、傾角信息等；信號處理模塊當(dāng)完成采集手寫過程中產(chǎn)生的手寫信息后，手寫處理模塊需要對采集的手寫信息進行分析和處理，以根據(jù)系統(tǒng)的需求實現(xiàn)相應(yīng)的功能，并將處理的結(jié)果輸出到顯示模塊；顯示模塊當(dāng)信號處理模塊完成對采集到的手寫信處理后，會將處理的結(jié)果輸出到顯示模塊，顯示模塊根據(jù)處理的結(jié)果，同時驅(qū)動相應(yīng)的顯示元件來完成對處理結(jié)果的顯示功能。手寫輸入設(shè)備或為外接有手寫輸入設(shè)備的計算裝置或儀器，或為PDA、手寫輸入手機、Tablet PC、服務(wù)器。手寫輸入設(shè)備采集手寫簽名數(shù)據(jù)，還包括從現(xiàn)有簽名數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。本發(fā)明的有益效果是相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過手寫輸入設(shè)備采集待測簽名和簽名樣本集，并對待測簽名和簽名樣本集中的每個簽名樣本進行簽名相似性評估。提供的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法有效地解決了現(xiàn)有手寫簽名穩(wěn)定性評估方法忽略的簽名細(xì)節(jié)信息的提取問題，本發(fā)明的方法步驟為獲取簽名、簽名相似性評估、穩(wěn)定性評估。在簽名相似性評估中，獲取簽名對后進行局部匹配段相似計算和簽名對相似計算，其中，局部匹配段相似計算包括簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算來實現(xiàn)簽名相似性評估。簽名分段匹配計算實現(xiàn)待測簽名和簽名樣本集中的每個簽名樣本的分段匹配處理以得到局部匹配段序列；局部匹配段差異值計算實現(xiàn)局部匹配段特征提取，并根據(jù) 提取的局部匹配段特征完成局部匹配段差異值計算；即對待測簽名和簽名樣本集中的每個簽名樣本進行簽名分段匹配計算，得到待測 簽名和簽名樣本集中的每個簽名樣本所對應(yīng)的局部匹配段序列是細(xì)致性的體現(xiàn)；對待測簽 名和簽名樣本集中的每個簽名樣本所對應(yīng)的局部匹配段序列進行局部匹配段靜態(tài)特征和 動態(tài)特征提取，并根據(jù)提取的局部匹配段靜態(tài)特征和動態(tài)特征提取完成局部匹配段差異值 計算，以實現(xiàn)待測簽名的穩(wěn)定性分析是全面性的體現(xiàn)。在穩(wěn)定性評估中，判斷相似簽名的數(shù)量是否小于閥值？若相似簽名的數(shù)量小于閥 值，待測簽名不穩(wěn)定；若相似簽名的數(shù)量大于閥值，則待測簽名穩(wěn)定，實現(xiàn)待測簽名穩(wěn)定性 評估，即根據(jù)簽名相似性評估結(jié)果得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù) 量，并將其與預(yù)先設(shè)定的閾值比較以判斷待測簽名是否穩(wěn)定，最終完成待測簽名的穩(wěn)定性 評估。本發(fā)明方法還提供一種手寫輸入設(shè)備，包括手寫輸入模塊、信號采集模塊、信號處 理模塊、顯示模塊，用于實現(xiàn)對手寫簽名的獲取和計算，但本發(fā)明的方法不僅僅局限于手寫 輸入設(shè)備，凡是帶有手寫輸入功能，或外接有手寫輸入設(shè)備的計算裝置或儀器，如PDA、手寫 輸入手機、Tablet PC、服務(wù)器等均可以采用本發(fā)明的方法進行手寫簽名穩(wěn)定性評估。


圖1為本發(fā)明手寫簽名穩(wěn)定性處理的框圖；圖2為本發(fā)明簽名相似性評估的流程圖；圖3為本發(fā)明局部匹配段相似計算的流程圖；圖4為本發(fā)明簽名對相似計算的流程圖；圖5為本發(fā)明穩(wěn)定性評估的流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施方式作進一步解釋圖1為本發(fā)明手寫簽名穩(wěn)定性處理的框圖；具體包括手寫輸入設(shè)備1和手寫簽名 穩(wěn)定性評估方法流程。手寫輸入設(shè)備1具體包括手寫輸入模塊11、信號采集模塊12、信號處理模塊13、 顯示模塊14，其中手寫輸入模塊11是手寫輸入模塊向用戶提供一塊手寫區(qū)域，用戶可以在該手寫 區(qū)域內(nèi)自由書寫，或按照計算機系統(tǒng)給定的形狀進行書寫；同時，計算機系統(tǒng)通過手寫輸入 模塊11來接收用戶的手寫輸入信息。信號采集模塊12是當(dāng)用戶在手寫輸入模塊11進行書寫時，會產(chǎn)生手寫輸入信息， 通過與手寫輸入模塊11相連的信號采集模塊12可感知并采集手寫過程中產(chǎn)生的手寫信 息，例如，可采集手寫信息中的位置信息、力信息、傾角信息等。信號處理模塊13是當(dāng)完成采集手寫過程中產(chǎn)生的手寫信息后，手寫處理模塊13 需要對采集的手寫信息進行分析和處理，以根據(jù)計算機系統(tǒng)的需求實現(xiàn)相應(yīng)的功能，并將處理的結(jié)果輸出到顯示模塊14。顯示模塊14是當(dāng)信號處理模塊13完成對采集到的手寫信處理后，會將處理的結(jié)果輸出到顯示模塊14，顯示模塊14根據(jù)處理的結(jié)果，同時驅(qū)動相應(yīng)的顯示元件來完成對處理結(jié)果的顯示功能。其中手寫簽名穩(wěn)定性評估方法流程具體包括步驟100 :開始；具體的，表示開始執(zhí)行手寫穩(wěn)定性評估操作流程。步驟200 :獲取簽名；具體的，通過手寫輸入設(shè)備I采集，得到待測簽名以及來自同一書寫者的簽名樣本集，待測簽名即為需要進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名，簽名樣本集即為與待測簽名進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名集，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = {Si， S2, S3, , SJ表示用戶U的簽名樣本集，其中N彡1，即獲取簽名，得到用戶U的一個待測簽名S和用戶U的簽名樣本集B。步驟300 :簽名相似性評估；具體的，當(dāng)通過手寫輸入設(shè)備I獲取到用戶的待測簽名時，需要將待測簽名與簽名樣本集中的每個簽名樣本進行組合，以組成相應(yīng)的簽名對，然后對每一組簽名對進行簽名相似性評估，特別是采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算實現(xiàn)每一組簽名對的局部匹配段相似計算，并根據(jù)得到的局部匹配段相似計算結(jié)果實現(xiàn)每一組簽名對的簽名對相似計算，最后，根據(jù)每一組簽名對的簽名對相似計算結(jié)果來完成待測簽名與每個簽名樣本的簽名相似性評估。步驟400 :穩(wěn)定性評估；具體的，當(dāng)完成待測簽名與簽名樣本集中每個簽名樣本的簽名相似性評估后，得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，通過判斷簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量與設(shè)定的閾值之間的關(guān)系，從而完成對待測簽名的穩(wěn)定性評估，設(shè)Zm表示簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，T3為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值，即通過判斷簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量Zm，根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值T3之間的關(guān)系，得到待測簽名的穩(wěn)定性評估。步驟500 :結(jié)束；具體的，表示手寫穩(wěn)定性評估操作流程完成。圖2為本發(fā)明簽名相似性評估的流程圖；其步驟具體包括步驟310 :開始；具體的，表示開始執(zhí)行簽名相似性評估操作流程。步驟320 :獲取簽名對；具體的，當(dāng)通過手寫輸入設(shè)備I獲取到用戶的待測簽名時， 需要將待測簽名與簽名樣本集中的每個簽名樣本進行組合，以組成簽名對，此外，每從簽名樣本集中提取一個簽名樣本與待測簽名組成簽名對后，就將該簽名樣本對應(yīng)的編號從簽名樣本集編號中刪除。為了能夠更好的理解上述步驟，說明如何獲取簽名對過程，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = (SpSyS3P-MS1J表示用戶U的簽名樣本集，其中1，2，3，...，N表示用戶U的簽名樣本集中每一個簽名樣本對應(yīng)的編號，其中N > 1，則有從用戶U的簽名樣本集B中取出任意一個簽名樣本Si與用戶U的一個待測簽名S 組成簽名對，其中i取值范圍為1，2，3，. . .，N，并將該簽名樣本Si所對應(yīng)的編號i從用戶U 的簽名樣本集B的編號中刪除。步驟330 :局部匹配段相似計算；具體的，當(dāng)完成獲取簽名對后，得到一組簽名對， 然后對該組簽名對中待測簽名和簽名樣本進行簽名分段匹配計算，以得到該組簽名對中待測簽名和簽名樣本所對應(yīng)的局部匹配段序列，并對局部匹配段序列進行局部匹配段差異值計算，最后將得到的局部匹配段差異值計算結(jié)果與預(yù)先設(shè)定的閾值比較，完成該組簽名對中局部匹配段相似計算。其中，局部匹配段相似計算還包括局部匹配段差異值計算，實現(xiàn)對該組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段進行局部匹配段差異值計算，特別是對每一對局部匹配段中待測簽名的局部段靜態(tài)特征、待測簽名的局部段動態(tài)特征、簽名樣本的局部段靜態(tài)特征和簽名樣本的局部段動態(tài)特征進行提取，并對提取的每一對局部匹配段內(nèi)待測簽名的局部段靜態(tài)特征、 待測簽名的局部段動態(tài)特征、簽名樣本的局部段靜態(tài)特征和簽名樣本的局部段動態(tài)特征進行局部匹配段差異值計算。步驟340 :簽名對相似計算；具體的，當(dāng)完成一組簽名對中的局部匹配段相似計算后，得到該組簽名對中待測簽名與簽名樣本之間的局部匹配段相似總長度，然后將得到的局部匹配段相似總長度與該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度進行計算，最后根據(jù)計算結(jié)果完成該組簽名對的簽名對相似計算。其中，該組簽名對中局部匹配段相似總長度是指該組簽名對中待測簽名與簽名樣本經(jīng)過簽名分段匹配計算后得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列，以及該組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列，通過局部匹配段相似計算來判斷局部匹配段序列之間的相似狀況，對判斷結(jié)果為局部匹配段相似所對應(yīng)的該組簽名對中待測簽名的局部段進行段弧長計算，并累加每次判斷結(jié)果為局部匹配段相似所對應(yīng)的該組簽名對中待測簽名的局部段弧長，得到該組簽名對中局部匹配段相似總長度。其中，該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度是指該組簽名對中待測簽名經(jīng)過簽名分段匹配計算后得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列，計算該組簽名對中待測簽名的每一個局部段序列所對應(yīng)的局部段弧長，并累加該組簽名對中待測簽名的所有局部段序列所對應(yīng)的局部段弧長，得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度。步驟350 :判斷簽名樣本集是否為空？如果是，跳到步驟360，結(jié)束簽名相似性評估，如果否，跳到步驟320，繼續(xù)獲取簽名對；具體的，每從簽名樣本集中提取一個簽名樣本與待測簽名組成簽名對，并進行局部匹配段相似計算和簽名對相似計算后，就將該簽名樣本對應(yīng)的編號從簽名樣本集編號中刪除，則當(dāng)簽名樣本集編號為空時，即表示簽名樣本集中每一個簽名樣本都完成與待測簽名的簽名相似性評估，此時簽名相似性評估流程結(jié)束， 否則，繼續(xù)獲取簽名對并進行簽名相似性評估流程。步驟360 :結(jié)束；具體的，表示簽名相似性評估操作流程完成。圖3為本發(fā)明局部匹配段相似計算的流程圖；其步驟具體包括步驟331 :開始；具體的，獲取一組簽名對，開始執(zhí)行局部匹配段相似計算操作流程。步驟332 :預(yù)處理；具體的，在簽名的采集過程中，由于存在噪聲的干擾以及簽名時人手的抖動，會給簽名數(shù)據(jù)帶來影響，因此需要對該組簽名對中的待測簽名和簽名樣本的原始簽名數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。步驟333 :簽名分段匹配計算；具體的，當(dāng)完成該組簽名對中的待測簽名和簽名樣本的原始簽名數(shù)據(jù)預(yù)處理后，采用簽名分段匹配計算對該組簽名對進行分段匹配處理，以得到該組簽名對內(nèi)待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列，然后對該組簽名對內(nèi)
9待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列采用局部段匹配算法，得到待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列的具有“一對一”特性的對應(yīng)關(guān)系序列，即局部匹配段序列；且采用的簽名分段匹配計算具有下面兩個特點a、采用的簽名分段匹配計算能實現(xiàn)該組簽名對中待測簽名和簽名樣本的一致關(guān)鍵點提取；b、采用的簽名分段匹配計算能實現(xiàn)該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度和簽名樣本的局部段序列長度相同。其中局部段，是指一個簽名中兩個相鄰關(guān)鍵點間形成的局部簽名曲線；關(guān)鍵點，是指簽名速度極值點、簽名壓力極值點等簽名局部極值點；其中局部匹配段由兩個相對應(yīng)的分屬于待測簽名局部段序列和簽名樣本局部段序列的局部段組成；為了能夠更好的理解上述步驟，說明如何通過簽名分段匹配計算得到局部匹配段序列，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = (S1, S2, S3, , SJ表示用戶U的簽名樣本集，其中1，2，3，...，N表示簽名樣本集中每一個簽名樣本對應(yīng)的編號，其中N彡LPi = {s, SJ表示獲取到的一組簽名對，其中i取值在I，2，3，...，N之間；設(shè)Ac為簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列，Ac = {ac(l)，ac(2)，...， ac (K1)}, Bc為簽名對Pi中簽名樣本Si對應(yīng)的局部段序列，Be = Ibc(I)，be (2),...， be (K2)}，C為簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列A。和簽名對Pi中簽名樣本Si對應(yīng)的局部段序列B。所組成的局部匹配段序列，C= {c (I)，c (2)，...，c (K)};其中K1為簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列A。的長度，1，2，. . .，K1為簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列A。的段編號，ac(m)表示為簽名對Pi中待測簽名S 對應(yīng)的局部段序列A。的第m個局部段，m取值范圍在1，2，. . .，K1 ;其中K2為簽名對Pi中簽名樣本Si對應(yīng)的局部段序列Bc的長度，I，2，...，K2為簽名對Pi中簽名樣本Si對應(yīng)的局部段序列B。的段編號，be (n)表示為簽名對Pi中簽名樣本 Si對應(yīng)的局部段序列B。的第n個局部段，n取值范圍在1，2，. . .，K2 ;其中K為簽名對Pi所對應(yīng)的局部匹配段序列C的長度，1，2，. . .，K為簽名對Pi所對應(yīng)的局部匹配段序列C的段編號，c (K)表示為簽名對Pi所對應(yīng)的局部匹配段序列C的第 k對局部匹配段，k取值范圍在1，2，...，K;K1 = K2 = K ；即根據(jù)簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列Ac和簽名對Pi中簽名樣本Sjf 應(yīng)的局部段序列B。，通過局部段匹配算法，得到簽名對Pi中待測簽名S對應(yīng)的局部段序列 Ac和簽名對Pi中簽名樣本Si對應(yīng)的局部段序列B。的具有“一對一”特性的對應(yīng)關(guān)系序列， 即為局部匹配段序列C。步驟334 :局部匹配段差異值計算；具體的，當(dāng)完成一組簽名對中的待測簽名和簽名樣本的簽名分段匹配計算后，得到該組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列，從該組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列中選取一對局部匹配段，提取該對局部匹配段所對應(yīng)的局部匹配段特征，具體包括局部段靜態(tài)特征和局部段動態(tài)特征，并根據(jù)提取的局部段靜態(tài)特征和局部段動態(tài)特征完成局部匹配段差異值計算，此外，每從局部匹配段序列中選取一對局部匹配段，就將該對局部匹配段對應(yīng)的段編號從局部匹配段序列的段編號中刪除。
其中局部段靜態(tài)特征，是指包括簽名二維字形信息等局部段靜態(tài)函數(shù)特征和局部段曲率、局部段弧長等局部段靜態(tài)參數(shù)特征；其中局部段動態(tài)特征，是指包括局部段速度、加速度等局部段動態(tài)函數(shù)特征和局部段平均書寫速度、局部段平均書寫加速度、局部段平均書寫壓力等局部段動態(tài)參數(shù)特征；其中局部匹配段差異值計算，對局部段靜態(tài)函數(shù)特征和局部段動態(tài)函數(shù)特征，可以采用諸如DTW算法、DTW改進算法、或者任何可以進行時間序列匹配并計算差異值的算法來完成，對局部段靜態(tài)參數(shù)特征和局部段動態(tài)參數(shù)特征，可以采用諸如求特征值之差的絕對值等算法來完成。步驟335 :判斷局部匹配段差異值是否小于閾值T1 如果是，則跳到步驟336，更新局部匹配段相似總長度，如果否，則直接跳到步驟337，判斷局部匹配段序列是否為空； 具體的，當(dāng)完成一對局部匹配段的局部匹配段差異值計算后，得到該對局部匹配段所對應(yīng)的局部匹配段差異值，判斷該對局部匹配段所對應(yīng)的局部匹配段差異值與設(shè)定的閾值T1之間的關(guān)系，得到該對局部匹配段的相似狀況。步驟336 :更新局部匹配段相似總長度；具體的，根據(jù)判斷局部匹配段差異值與設(shè)定的閾值T1之間的關(guān)系，得到一組簽名對中一對局部匹配段的相似狀況，來更新該組簽名對中局部匹配段相似總長度。其中，該組簽名對中局部匹配段相似總長度是指該組簽名對中待測簽名與簽名樣本經(jīng)過簽名分段匹配計算后得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列，以及該組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列，通過局部匹配段相似計算來判斷局部匹配段序列之間的相似狀況，對判斷結(jié)果為局部匹配段相似所對應(yīng)的該組簽名對中待測簽名的局部段進行段弧長計算，并累加每次判斷結(jié)果為局部匹配段相似所對應(yīng)的該組簽名對中待測簽名的局部段弧長，得到該組簽名對中局部匹配段相似總長度。為了能夠更好的理解上述步驟，說明根據(jù)判斷局部匹配段差異值與設(shè)定的閾值T1 之間的關(guān)系，來更新一組簽名對中局部匹配段相似總長度，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = (SpSyS3P-MS1J表示用戶U的簽名樣本集，其中1，2，3，...，N表示簽名樣本集中每一個簽名樣本對應(yīng)的編號，其中N彡LPi = {S，SJ表示獲取到的一組簽名對，其中i取值在1，2，3，..，N之間；設(shè)Den表示為簽名對Pi中待測簽名S與簽名樣本Si之間的局部匹配段相似總長度，初始情況下Den = 0，Dif (k)表示為簽名對Pi中待測簽名S與簽名樣本Si所對應(yīng)的局部匹配段序列的第k對局部匹配段經(jīng)過局部匹配段差異值計算得到的局部匹配段差異值，Dim=[dtm..政'，' 為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的局部段相似閾值， 7； =K1J2,...,7^]，其中X為局部匹配段差異值的維數(shù)值，妨T為第i維局部匹配段差異值，i 取值在1,2, . . .，X之中，則有對任意取值在1，2，. . .，X之中的i，存在艱t > T成立時，判定簽名對Pi中待測簽名s與簽名樣本SiK對應(yīng)的局部匹配段序列的第k對局部匹配段不相似，簽名對？1中待測簽名S與簽名樣本Si之間的局部匹配段相似總長度Den維持上次數(shù)值；對任意取值在1， 2，. . .，X之中的i，均有辦^ < T成立時，判定簽名對Pi中待測簽名S與簽名樣本Si所對應(yīng)的局部匹配段序列的第k對局部匹配段相似，簽名對？1中待測簽名S與簽名樣本Si之間的局部匹配段相似總長度Den進行更新操作Den = Den+Count ；其中，Count為判定第k對局部匹配段相似時所對應(yīng)的待測簽名S的局部段弧長。步驟337 :判斷局部匹配段序列是否為空，如果是，跳到步驟338，結(jié)束局部匹配段相似計算，如果否，則直接跳到步驟334，繼續(xù)下一對局部匹配段的局部匹配段差異值計算；具體的，每從一組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列中提取一對局部匹配段后，就將該對局部匹配段對應(yīng)的段編號從局部匹配段序列的段編號中刪除，則當(dāng)局部匹配段序列的段編號為空時，即表示局部匹配段序列內(nèi)的每一對局部匹配段都完成局部匹配段差異值計算， 并得到相應(yīng)的局部匹配段相似總長度，此時針對該組簽名對的局部匹配段相似計算流程結(jié)束，否則，表示局部匹配段序列內(nèi)仍有未處理的局部匹配段，繼續(xù)獲取局部匹配段序列內(nèi)的下一組局部匹配段，并進行局部匹配段差異值計算。步驟338 :結(jié)束；具體的，表示局部匹配段相似計算操作流程完成。圖4為本發(fā)明簽名對相似計算的流程示意圖；其步驟具體包括步驟341 :開始；具體的，表示開始執(zhí)行簽名對相似計算操作流程。步驟342 :計算局部匹配段相似比值R0 ;具體的，當(dāng)完成一組簽名對的局部匹配段相似計算后，得到該組簽名對中局部匹配段相似總長度，計算該組簽名對中局部匹配段相似總長度與該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度比值，得到該組簽名對中局部匹配段相似比值R0。其中，該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度是指該組簽名對中待測簽名經(jīng)過簽名分段匹配計算后得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列，計算該組簽名對中待測簽名的每一個局部段序列所對應(yīng)的局部段弧長，并累加該組簽名對中待測簽名的所有局部段序列所對應(yīng)的局部段弧長，得到該組簽名對中待測簽名的局部段長度。為了能夠更好的理解上述步驟，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = (S1, S2, S3, , SN}表示用戶U的簽名樣本集，其中1，2，3，. . .，N表示簽名樣本集中每一個簽名樣本對應(yīng)的編號，其中N彡LPi = {S,SJ表示獲取到的一組簽名對，其中i取值在1，2， 3，...，N之間，Tls表示為簽名對Pi中待測簽名S的局部段序列長度，Li表示為簽名對Pi中待測簽名S與樣本簽名Si之間的局部匹配段相似總長度，％為該組簽名對Pi中局部匹配段相似比值，有 即根據(jù)簽名對Pi中待測簽名S與樣本簽名Si之間的局部匹配段相似總長度Li與簽名對Pi中待測簽名S的局部段序列長度Hs，得到該組簽名對Pi中局部匹配段相似比值步驟343 :判斷比值Rq是否小于閾值T2 如果是，則跳到步驟345，判定該組簽名對中待測簽名與簽名樣本不相似，結(jié)束簽名對相似計算流程，如果否，則跳到步驟344，判定該組簽名對中待測簽名與簽名樣本相似，并更新相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量；具體的，設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B = (S1, S2, S3, , SJ表示用戶U的簽名樣本集，其中1，2， 3，...，N表示簽名樣本集中每一個簽名樣本對應(yīng)的編號，其中N彡1，Pi = {S，SJ表示獲取到的一組簽名對，其中i取值在1，2，3，. . .，N之間，％為該組簽名對Pi中局部匹配段相似比值，T2為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的匹配簽名相似計算閾值，則
當(dāng)Rtj < T2成立時，判定該組簽名對Pi中待測簽名S與簽名樣本Si不相似，當(dāng)Rtj > T2成立時，判定該組簽名對Pi中待測簽名S與簽名樣本Si相似。步驟344 :更新相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量；具體的，根據(jù)判斷比值％是否小于閾值'來更新相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量，設(shè)Qm表示簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的統(tǒng)計數(shù)量，初始情況下Q6n = OjR0為一組簽名對中局部匹配段相似比值，T2為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的匹配簽名相似計算閾值，則當(dāng)％ < T2成立時，即該組簽名對中待測簽名與簽名樣本不相似，相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量Qm維持上次數(shù)值，當(dāng)％ > T2成立時，即該組簽名對中待測簽名與簽名樣本相似，相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量Qm進行加I操作。步驟345 :結(jié)束；具體的，表示簽名對相似計算操作流程完成。圖5為本發(fā)明穩(wěn)定性評估的流程圖；其步驟具體包括步驟410 :開始；具體的，表示開始執(zhí)行穩(wěn)定性評估操作流程；步驟420 :判斷相似簽名的數(shù)量是否小于閾值T3 如果是，則跳到步驟430，判定待測簽名不穩(wěn)定，如果否，則跳到步驟440，判定待測簽名穩(wěn)定；具體的，當(dāng)完成待測簽名與簽名樣本集中每個簽名樣本的簽名對相似計算后，得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，通過判斷簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量與設(shè)定的閾值之間的關(guān)系，從而完成對待測簽名的穩(wěn)定性評估，設(shè)Zm表示待測簽名與簽名樣本集經(jīng)過簽名對相似計算后得到相似簽名的數(shù)量，T3為根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值，則當(dāng)Zen ST3成立時，判定待測簽名是穩(wěn)定的；當(dāng)Zen < T3成立時，判定待測簽名是不穩(wěn)定的。步驟430 :待測簽名不穩(wěn)定；具體的，當(dāng)判斷相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量小于根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值時，表示待測簽名不穩(wěn)定。步驟440 :待測簽名穩(wěn)定；具體的，當(dāng)判斷相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量大于根據(jù)對穩(wěn)定性的要求預(yù)先設(shè)定的閾值時，表示待測簽名穩(wěn)定。步驟450 :結(jié)束；具體的，表示穩(wěn)定性評估操作流程完成。即本發(fā)明的實施例是當(dāng)用戶通過手寫輸入設(shè)備提交一個待測簽名時，經(jīng)過本發(fā)明提供的一種手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，便得到用戶待測簽名的穩(wěn)定性評估結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，通過手寫輸入設(shè)備(I)采集手寫簽名數(shù)據(jù)，其特征在于所述手寫簽名穩(wěn)定性評估方法包括獲取簽名、簽名相似性評估和穩(wěn)定性評估，并采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算，方法步驟是A、獲取簽名通過手寫輸入設(shè)備(I)采集待測簽名和簽名樣本集，其中待測簽名為需要進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名，簽名樣本集為與待測簽名進行穩(wěn)定性計算的手寫簽名集；設(shè)S表示用戶U的一個待測簽名，集合B= {S1; S2，S3,...，SJ表示用戶U的簽名樣本集，其中N彡1，即獲取簽名，得到用戶U的一個待測簽名S和用戶U的簽名樣本集B ;B、簽名相似性評估獲取簽名對；局部匹配段相似計算；簽名對相似計算；根據(jù)每一組簽名對的簽名對相似計算結(jié)果，判斷簽名樣本集是否為空？否則回到獲取簽名對步驟，是則完成待測簽名與每個簽名樣本的相似性評估；C、穩(wěn)定性評估判斷相似簽名的數(shù)量是否小于閥值T3 若相似簽名的數(shù)量小于閥值，待測簽名不穩(wěn)定；若相似簽名的數(shù)量大于閥值，則待測簽名穩(wěn)定，實現(xiàn)待測簽名穩(wěn)定性評估；在B步驟中，所述中局部匹配段相似計算的操作流程包括開始，獲取一組簽名對，開始執(zhí)行局部匹配段相似計算操作流程；預(yù)處理，在簽名的采集過程中，由于存在噪聲的干擾以及簽名時人手的抖動，會給簽名數(shù)據(jù)帶來影響，對該組簽名對內(nèi)的待測簽名和簽名樣本的原始簽名數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；簽名分段匹配計算，采用簽名分段匹配計算對該組簽名對進行分段匹配處理，得到該組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列，然后對該組簽名對中待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列采用局部段匹配算法，得到待測簽名的局部段序列與簽名樣本的局部段序列的具有“一對一”特性的對應(yīng)關(guān)系序列，即局部匹配段序列；局部匹配段差異值計算，完成一組簽名對中的待測簽名和簽名樣本的簽名分段匹配計算后，得到一組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列，從這組簽名對所對應(yīng)的局部匹配段序列中選取一對局部匹配段，提取其對局部匹配段所對應(yīng)的局部匹配段特征，包括局部段靜態(tài)特征和局部段動態(tài)特征，并根據(jù)提取的局部段靜態(tài)特征和局部段動態(tài)特征，完成局部匹配段差異值計算，從局部匹配段序列中選取一對局部匹配段后，將對局部匹配段對應(yīng)的段編號從局部匹配段序列的段編號中刪除；判斷局部匹配段差異值是否小于閾值T1 如果是，則更新局部匹配段相似總長度，如果否，則判斷局部匹配段序列是否為空；判斷局部匹配段序列是否為空，如果是，結(jié)束局部匹配段相似計算，如果否，則繼續(xù)下一對局部匹配段的局部匹配段差異值計算；結(jié)束，局部匹配段相似計算操作流程完成；在B步驟中，所簽名對相似計算的操作流程包括開始，執(zhí)行簽名對相似計算操作流程；計算局部匹配段相似比值R0,當(dāng)完成一組簽名對的局部匹配段相似計算后，得到該組簽名對中局部匹配段相似總長度，計算該組簽名對中局部匹配段相似總長度與該組簽名對中待測簽名的局部段序列長度比值，得到該組簽名對中局部匹配段相似比值Rtj ；判斷比值％是否小于閾值T2 如果是，則判定該組簽名對中待測簽名與簽名樣本不相似，結(jié)束簽名對相似計算流程，如果否，則判定該組簽名對中待測簽名與簽名樣本相似，并更新相似簽名的統(tǒng)計數(shù)量；結(jié)束，簽名對相似計算操作流程完成。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，其特征是 所述通過手寫輸入設(shè)備(I)采集手寫簽名數(shù)據(jù)，其中手寫輸入設(shè)備(I)包括手寫輸入模塊 (11)、信號采集模塊(12)、信號處理模塊(13)、顯示模塊(14)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，其特征是 所述通過手寫輸入設(shè)備(I)或為外接有手寫輸入設(shè)備的計算裝置或儀器，或為PDA、手寫輸入手機、Tablet PC、服務(wù)器。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，其特征是 在A步驟獲取簽名中，所述通過手寫輸入設(shè)備(I)采集待測簽名和簽名樣本集，還包括從現(xiàn)有簽名數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。
全文摘要
一種基于計算機系統(tǒng)的手寫簽名穩(wěn)定性評估方法，本發(fā)明通過手寫輸入設(shè)備采集或者從現(xiàn)有簽名數(shù)據(jù)庫提取，得到待測簽名以及來自同一書寫者的簽名樣本集，待測簽名為需要進行穩(wěn)定性分析的手寫簽名，簽名樣本集為與待測簽名進行穩(wěn)定性計算的手寫簽名集。簽名樣本集中的每個簽名樣本與待測簽名的簽名相似性評估采用一種簽名分段匹配計算和局部匹配段差異值計算來完成，然后根據(jù)簽名相似性評估得到簽名樣本集中與待測簽名相似的簽名樣本的數(shù)量，并將其與預(yù)先設(shè)定的閾值比較以判斷待測簽名是否穩(wěn)定，最終完成待測簽名的穩(wěn)定性評估。本方法評估手寫簽名穩(wěn)定性同時具備細(xì)致性和全面性，有效地解決了現(xiàn)有手寫簽名穩(wěn)定性評估方法忽略的簽名細(xì)節(jié)信息提取問題。
文檔編號G06K9/00GK102592142SQ20121000260
公開日2012年7月18日 申請日期2012年1月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月5日
發(fā)明者吳仲城, 林秋詩, 申飛, 羅健飛, 鄒杰 申請人:中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院