签名识别论文

资 源 简 介

签名识别论文

详 情 说 明

签名识别作为生物特征识别的重要分支，近年来在身份认证领域展现出广泛应用前景。该技术通过分析用户签名的静态特征（如笔画形态）和动态特征（如书写速度），构建独特的生物特征模型。

当前研究主要围绕三个技术方向展开：基于传统图像处理的方法利用边缘检测、细化算法提取笔画特征；基于机器学习的方法采用SVM或随机森林等分类器；基于深度学习的方法通过CNN、RNN等网络自动学习签名特征。

研究难点包括：处理签名样本的类内差异性（同一人签名的自然变化）、抵御高仿伪造攻击、以及小样本情况下的模型训练。最新进展显示，结合动态时序信息的双流神经网络能有效提升识别准确率。