1、隨著網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)中閱卷人身份認(rèn)證問(wèn)題越來(lái)越受到關(guān)注，基于生物特征識(shí)別技術(shù)的簽名認(rèn)證技術(shù)以其非侵犯性、不易遺忘、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)在網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景。 本文對(duì)簽名信息進(jìn)行去噪、方向歸一化等預(yù)處理，去除原始采集數(shù)據(jù)中的干擾或無(wú)用信息，將采集的數(shù)據(jù)變成適宜于特征提取的形式。提取簽名特征并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)真?zhèn)魏灻恼J(rèn)證。 在特征提取方面，首先從簽名速度、簽名時(shí)間和簽名形狀三個(gè)方面著手提取特征構(gòu)成統(tǒng)計(jì)特征向量；其

2、次對(duì)簽名水平位移和垂直位移分別進(jìn)行DB6小波分解，提取高頻系數(shù)構(gòu)成小波特征向量。利用真?zhèn)魏灻麡颖痉磸?fù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，表明15維的統(tǒng)計(jì)特征向量和64維的小波特征向量對(duì)同一簽名者而言具有穩(wěn)定性，對(duì)不同人具有可區(qū)分性，在一定程度上能夠表征簽名者的身份。 使用改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)作為簽名認(rèn)證的分類(lèi)器，真?zhèn)魏灻麡颖竟餐瑓⑴c網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，保存網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功的各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值。設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，選擇了樣本訓(xùn)練方式和改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)BP算法。依據(jù)統(tǒng)計(jì)特征和小波特

3、征，結(jié)合試湊經(jīng)驗(yàn)公式確定了隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)；針對(duì)單樣本訓(xùn)練和批量訓(xùn)練兩種方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，確定樣本訓(xùn)練為批量訓(xùn)練方式；通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比確定了網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元的期望輸出值；引入動(dòng)量因子和變步長(zhǎng)法，解決了標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小和收斂較慢的問(wèn)題。 最后，利用真實(shí)簽名樣本和偽造簽名樣本，分別對(duì)統(tǒng)計(jì)特征的BP網(wǎng)絡(luò)單級(jí)認(rèn)證、小波特征的BP網(wǎng)絡(luò)單級(jí)認(rèn)證、統(tǒng)計(jì)特征和小波特征融合的兩級(jí)認(rèn)證進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析。對(duì)于真實(shí)簽名樣本，三種認(rèn)證方式