基于字形信息和书写力信息的在线签名鉴别

• 作者: 余永 吴仲城 孟明 方平 葛运建
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 在线签名鉴别 F_Tablet手写平台 三维书写力信息 迭代实验
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2006.01.001

摘要

针对目前签名采集设备只能获得书写压力信息或不能同时获得书写力信息与字形信息的不足,采用自行研制的F_Tablet手写平台同时采集签名书写过程中的二维字形信息和三维书写力信息,并提出一种综合利用字形信息与书写力信息进行在线签名鉴别的方法.该方法先对签名进行预处理和笔画分割,并基于签名笔画数目建立多个签名模板,然后采用概率统计和迭代实验确定书写力内部以及书写力与字形之间的权重比和个性化的判别阈值,实现对签名的分类.基于利用F_Tablet手写平台构建的签名样本库的签名鉴别实验结果证明了本文提出的基于字形信息和书写力信息的在线签名鉴别方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛运建	中国科学院合肥智能机械研究所	115	1661	19.0	36.0
2	吴仲城	中国科学院合肥智能机械研究所	88	998	17.0	26.0
3	孟明	中国科学院合肥智能机械研究所	34	359	13.0	17.0
7	余永	中国科学院合肥智能机械研究所	8	110	5.0	8.0
8	方平	中国科学院合肥智能机械研究所	3	33	3.0	3.0