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(shí)別技術(shù)把識(shí)別身份的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為檢測(cè)標(biāo)識(shí)一個(gè)人身份的事物，這種方式具有無(wú)法彌補(bǔ)的缺陷。比如：個(gè)人的物品有可能會(huì)丟失，密碼有可能會(huì)遺忘或被別人竊取，無(wú)法區(qū)分真正的用戶和取得用戶標(biāo)識(shí)的冒名頂替者等。 與傳統(tǒng)的身份識(shí)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(jìn)行身份識(shí)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(shí)隨地可用等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)分析多種常用生物特征身份識(shí)別技術(shù)得出，手寫簽名身

2、份識(shí)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(shí)別的重要手段，在一些領(lǐng)域得到了應(yīng)用。本文針對(duì)普通的手寫簽名身份識(shí)別技術(shù)進(jìn)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(guò)程中所記錄的坐標(biāo)特征、曲率特征以及時(shí)間信息，根據(jù)特征提取公式歸納總結(jié)出手寫簽名過(guò)程中所涉及的：X、Y速度零點(diǎn)個(gè)數(shù)、手寫簽名所用的總時(shí)間、手寫筆在手寫板上經(jīng)過(guò)的總路程、總的抬筆次數(shù)5個(gè)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(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)，將其分別輸入兩個(gè)子分類器，得到輸出結(jié)果；最后設(shè)計(jì)一種基于支持向量機(jī)(SVM)的信息融合方法，構(gòu)造一個(gè)三階的多項(xiàng)式支持向量機(jī)對(duì)兩個(gè)子分類器的輸出進(jìn)行決策融合，最終達(dá)到手寫簽名身份識(shí)別的目的。 試驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)手寫簽名身份認(rèn)證，經(jīng)過(guò)信息融合后的生物特征認(rèn)證模型的識(shí)別率(