随着互联网技术的不断进步和发展,生物特征在身份认证领域开始受到关注。相较于传统的身份认证方式,使用生物特征进行身份认证极其方便且难以被伪造。目前生物特征识别主要有生物特征和生物行为识别,其中手写签名作为一种生物行为特征,是每个人在长时间书写过程中训练出的单独的书写习惯的体现。对于同一用户,签名过程与形态稳定,而对于不同用户,其签名之间差异度较大,因此研究在线手写签名认证算法并实现一个签名实现系统具有重要的意义。为了使手写签名认证系统拥有更好的认证效果,系统使用了两种算法对签名进行认证:多模板签名认证算法和单模板签名认证算法。在多模板认证算法中,对距离计算函数和真伪判别方式进行了改进,距离计算对所有特征进行了加权,真伪判断采用单票通过法。经过改进,多模板认证算法在手写签名认证中可以获得一个非常好的认证效果,但是多模板认证算法的真伪判别方式导致效率相对较低,为此重采样优化算法被用在了多模板认证算法的效率优化上。通过使用重采样算法,可以在尽量保证准确度的前提下加快多模板认证算法的效率。在单模板签名认证算法中,通过融合所有参考签名模板的特征求出一个目标签名模板和目标签名模板中每个点的重要度系数,在距离计算时,使用重要度系数对其进行改进。该算法可以有效的控制认证速度,使得认证速度不会随着参考签名数量的增加而增加,但是准确度却会随着参考签名数量的增加而增加。最后通过在两个公开签名数据库上和其他已有算法进行对比,证明了两个算法的有效性。在手写签名认证系统的实现中,为了忽略客户端与手写签名认证系统的开发语言和环境差异,方便用户使用,签名认证系统通过http向外暴露接口,使得用户通过http请求即可使用系统的服务,进行签名注册,距离计算,签名认证等功能的调用。