该文分析了手写签名鉴别技术的应用背景和发展状况,并探讨了签名鉴别问题中的一些重点和难点.针对汉字的结构特点,该文提出了一种基于稳定笔段提取的联机手写签名鉴别的特征提取和比较方法.该方案提出并解决了如下问题: 1.顺序计算原始签名样本信息序列相邻若干点在二维坐标平面上构成的拐角,以此来搜寻拐点.利用临界点将原始签名序列分割得到笔段序列; 2.选择静态和动态特征集合,对划分后的所有笔段进行特征提取,得到每一笔段的特征矢量; 3.利用弹性匹配算法在静态特征集合上对多个样本的特征序列进行两两动态匹配.当一个笔段在选定的所有的样本中均有出现,则认为该笔段在静态特征集上是稳定的.设计了一个搜索算法来完成稳定笔段的搜索;4.在每一类动态特征和静态特征上分别计算笔段的均值和方差.利用一种简单的隶属度函数确定每一笔段的每种特征的稳定度;计算个性化的阈值; 5.待鉴别签名经过同样的分段和特征提取过程.依据训练出的稳定笔段定位.计算和样本之间的距离,并判断是否接受.基于稳定笔段提取的联机手写签名鉴别的方法充分考虑了手写签名鉴别过程中的个性化因素和有效信息,将个性化的稳定笔段、个性化的稳定特征以及个性化判定阈值融合,简单易实现,可以节省样本存储空间.