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手写签名作为一种稳定的、容易采集、难以伪造的生物特征，得到了许多研究者和企业的广泛关注，虽然在线签名认证研究已经开展了很多年，陆续有研究成果发布，市面上也有一些相关产品，但它仍有很大的发展潜力，由于识别精度难以达到实际需要，还需要寻找新方法来提高签名认证的准确率。在信息采集和数据处理方面，采用了WACOM手写板以等时间间隔将笔尖的坐标位置及书写压力等动态信息通过WinTab接口输入计算机。处理时采用连续不间断的采样方式，将整个签名笔迹看作连续的曲线，而不是由笔划构成的曲线。在特征选择方面，提出了一种基于离散系数的特征选择方法，根据提取的各参数特征的离散系数大小进行排序，将离散系数大的特征即不稳定的特征筛剔除。在分类器算法方面，通过对现有算法分析的基础上，提出了一种基于字形匹配路径的DTW距离计算方法。一般来说，真实签名与伪造签名在字形上的差异并不明显，所以在签名认证中，仅依据字形信息不能完全解决实际应用问题。但是，签名样本在匹配比较时，必须在签名字形基本匹配的前提条件下进行。将签名各函数特征采用字形的匹配路径来进行距离计算，更符合签名认证的实际需要。最后，设计并实现了一个基于Visual C++平台的在线手写签名认证系统。分别用SVC2004签名数据库和自建数据库对系统进行了性能评估。