随着计算机和网络技术的高速发展,信息安全在现代社会中显示出了前所未有的重要性。身份鉴定作为保证系统安全的必要前提之一,在金融、国家安全、司法、电子商务、电子政务等应用领域都突显重要。传统的身份鉴别方法(如钥匙、口令等)已不能满足社会的需要,基于生物特征的身份鉴别技术的发展为我们提供了一种更加方便和可靠的解决方案。签名作为一种行为特征,相比其它生物特征有着更易于获取和能够共享的优点,是身份鉴别中应用最为广泛的生物特征之一。遗传算法是目前数学上应用得较为广泛的一种算法,与传统的算法相比,其最主要的差别在于遗传算法具有智能性和本质并行性的特征。通过算法的选择、交叉、变异可以自行找到所求问题的最优解。本文尝试了利用遗传算法解决在线签名认证。文章首先对在线签名认证技术进行了详细论述,包括数据采集系统、签名数据的预处理、签名数据库的建立、认证模型的建立,然后引入了遗传算法实现签名曲线的匹配。先对常用的不同遗传操作算子进行了论述,然后结合从认证数学模型中分离出的关键参数,从适应度优劣的角度对各种操作算子进行实验比较分析,找到了效果最好的遗传操作算子组合。接下来就是进行签名曲线的分割与匹配。当采用动态分割的方法对签名曲线进行分割后,接着利用选择、交叉、变异策略找到曲线的平移、伸缩分量的最优取值,从而得到参考签名段和测试签名段的最小距离,通过比较这个最小距离与预先设定的匹配门限的大小来判断测试签名段是否与参考签名段匹配,依次逐一按段比较,从而完成对整个签名曲线的匹配认证工作。本文同时也给出了基于遗传算法的签名认证程序实现过程。从实验分析对比的角度,文章最后对遗传操作中的交叉率与变异率以及认证模型中各参数的确定方法进行了详细讨论,并对建立起的签名数据库进行了实验分析。实验的结果表明,利用遗传算法解决在线签名认证问题能取得良好的效果,具有很好的实用价值及应用前景。