医学科学告诉我们,人类的大脑与双手是息息相关的,手部活动是人体最复杂的活动,手能通过许多方式反映人的内心世界的活动状况,笔迹就是脑迹。笔迹是大脑在书写过程中,对人的内心世界一种不加修饰的流露,是被传递到手指上的无意识的思想。就像指纹能证明一个人的个体特征一样,写字时的每一笔每一画都能反映出每个书写人独特的个性。所以说由于每一个人的习惯和性格的不同,自古以来手写签名都可以当作签名者的身份验证手段。随着信息技术的快速发展,人机交互变得容易起来。从而,可以让电子设备识别人的手写签名。与传统的密码身份验证不同,手写签名身份验证更能让用户感觉到操作的自然性和舒适性,所以它具有很好的发展前景。本文以目前流行的触摸屏为硬件输入设备,设计一款性能优越的签名认证系统。手写签名系统性能的关键是高识别率和低误判率。传统的识别算法一般都是根据签名字形的逐点比较,从而判断签名是否为合法的签名。本系统基于显性和隐性的不同特征进行不同数字特征的三个建模,对签名进行综合判定。在判断签名真伪时。不仅仅有传统的显性特征,即字形特征,而且还结合了横向和纵向签名施力的因素。这些因素具有更强的不可模仿性。因此认证系统更加稳定。系统设计的核心在于利用签名设备的输入数据提取用户特征。由于不同的触摸屏设备有着自身不同的电器特性,所以对签名信息的录入和处理的算法也不尽相同。本系统采用一种基于特征向量的识别算法可以很好地适应本款电阻式触摸屏。从而能够有效地提高识别率和降低误判率,它通过对签名采样点的比较处理,找出签名的特征点,然后进行特征向量运算,最后得到一个特征值来对用户进行认证。与传统的识别算法不同,加入了压力等级、加速度等参数的特征向量能更好地在时空尺度上解释用户特征。同时,为了提高识别速度,在系统设计方面引入了特殊的参数和经验公式。实验证明,这种手写签名系统的设计在性能上是优秀的,并能达到97.7%识别率和2.8%误判率。