基于DCT和SVDD的在线手写签名认证方法

摘要：

为使在线手写签名认证的使用更具实用性，提出了一种基于离散余弦变换(DCT)频域分析和支持向量数据描述(SVDD)的在线手写签名认证方法。依托自制的Android手机软件采集签名数据，采用了基于DCT频域特征分析和奇异值分解(SVD)的特征融合方法提取签名特征，根据SVDD分类器适用于有限样本、一类分类方法建模的优势，建立了基于 SVDD 的认证模型进行在线签名认证，并采用了网格搜索法对核函数参数进行优化选择。实验结果表明，该方法算法复杂度低，快速有效，提取的签名特征区分明显，使用少量的一类真实签名作为训练样本，取得了较好的认证识别效果。

关键词：在线手写签名、离散余弦变换、支持向量数据描述、奇异值分解

所属期刊栏目：25

分类号：TP3;TP1

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金CZW15043;湖北省自然科学基金2014CFB916

在线出版日期：2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：196-199