1、隨著移動設(shè)備的廣泛普及，安全、快捷的移動設(shè)備終端用戶身份認(rèn)證顯得尤為迫切。本文在分析移動設(shè)備上的簽名認(rèn)證需求和當(dāng)前國內(nèi)外在線簽名認(rèn)證技術(shù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了一種適用于移動設(shè)備的使用小樣本、一類分類方法、算法復(fù)雜度低的認(rèn)證方法。主要工作如下：
　　依托Android手機內(nèi)置的軟件采集簽名數(shù)據(jù)，摒棄了傳統(tǒng)方法中單獨使用外置的F_Table手寫平臺和專用手寫筆，該軟件設(shè)保存、清除功能，可實時采集用戶簽名樣本并保存在Android手機SD

2、卡中，方便了用戶在移動設(shè)備上采集和使用。
　　根據(jù)移動設(shè)備身份認(rèn)證所需算法復(fù)雜度應(yīng)較低的特點，采用基于DCT頻域特征分析和奇異值特征融合提取的特征提取方法，利用DCT頻域特征分析將特征向量在低頻域進行壓縮，節(jié)省了大量計算時間，并將特征矩陣通過奇異值分解有效地實現(xiàn)了特征降維。
　　針對移動設(shè)備上身份認(rèn)證目標(biāo)樣本數(shù)有限的特點，利用SVDD分類器適用有限樣本、一類分類方法建模的優(yōu)勢，本文采用SVDD建立分類認(rèn)證模型，并分別采用了網(wǎng)