MATLAB实现的Logitech Pro 5000动态笔迹特征分析系统

资 源 简 介

此MATLAB项目利用Logitech Pro 5000网络摄像头实时采集签名视频流，通过动态轨迹分析提取笔画顺序、书写速度和压力变化等特征，为笔迹认证提供可靠的技术支持。

详 情 说 明

基于Logitech Pro 5000网络摄像头的动态笔迹特征识别系统

项目介绍

本项目是一个集实时视频采集、动态笔迹特征分析与身份验证于一体的智能系统。系统通过Logitech Pro 5000网络摄像头捕获用户书写签名的全过程视频流，提取书写过程中的动态特征（如笔画顺序、书写速度、压力变化等），并利用先进的模式识别与深度学习算法，实现高精度的身份验证。系统特别设计了抗伪造机制，能够有效检测异常书写行为，提升安全性。

功能特性

• 实时视频采集：支持1280x720分辨率@30fps的高清视频流捕获，确保动态笔迹数据的完整性。
• 动态特征提取：分析笔画轨迹、顺序、速度变化，并创新性地通过笔尖移动模式推断书写压力。
• 智能身份验证：采用动态时间规整（DTW）算法与卷积神经网络（CNN）相结合的方式进行笔迹匹配，输出详细的相似度评分与验证结论。
• 抗伪造能力：内置异常检测模块，可识别不自然的停顿、速度突变等可疑行为，有效防范伪造签名。
• 结果可视化：生成带有多色轨迹叠加的回放视频（正常轨迹为绿色，异常点标记为红色），便于直观分析。
• 结构化输出：提供JSON格式的验证报告、CSV格式的安全日志，方便系统集成与审计。

使用方法

1. 环境准备：确保Logitech Pro 5000摄像头正确连接，并安装必要的软件依赖。
2. 系统启动：运行主程序文件，系统将初始化摄像头并显示实时画面。
3. 区域框选：在视频预览界面中，使用鼠标框选出用户进行签名书写的感兴趣区域（ROI）。
4. 签名采集与验证：请用户在框选区域内完成签名书写。系统将自动进行视频采集、特征提取，并与预存的签名模板库进行比对。
5. 结果获取：验证完成后，系统将生成并保存JSON验证报告、可视化回放视频及CSV安全日志。

系统要求

• 硬件：

- Logitech Pro 5000 网络摄像头 - 处理器：Intel i5 或同等性能及以上 - 内存：8GB RAM 或更高

• 软件：

- 操作系统：Windows 10 / 11 或 Ubuntu 18.04 LTS 及以上 - MATLAB R2021a 或更高版本（需包含Image Processing Toolbox和Deep Learning Toolbox） - 或其他支持OpenCV 4.5及以上版本、Python 3.8及以上版本的开发环境（若为Python实现）

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心控制逻辑与功能流程。它负责协调整个系统的运行，主要包括：初始化摄像设备并进行参数配置，实时捕获视频流数据；对捕获的视频帧进行预处理，并执行笔尖检测与运动轨迹追踪；调用特征提取模块，计算笔画顺序、速度等动态特性；利用动态时间规整算法和训练好的卷积神经网络模型，将提取的特征与模板库进行匹配，完成身份验证决策；集成抗伪造分析，检测签名过程中的异常行为；最后，生成并输出验证报告、可视化视频和安全日志。