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签名作为社会生活中必要的安全手段,容易遭到不法分子的模仿,因此设计一个有效的签名验证系统对于社会安全以及个人财产安全都有很大的意义。因缺少中文离线签名验证所需的数据集,研究者们在中文签名验证方面方法较少,针对现有的国内外离线签名验证方法,本文以中文离线签名验证为主要背景,设计了两种签名验证系统,系统一虽然有很好的鉴别准确率,但是在新添加签名类的时候需要重新训练样本,在效率方面并不理想,适用于测试样本类型存在于原验证签名数据库的验证环境;因此设计了另一个效率与决策都较为理想的体系,该系统允许为一个新的个体设计和整合一个模型,不需要重新调整所有参数,实用范围较广。主要内容包含以下几点:1、首先采用现有的成熟技术对采集的离线签名进行预处理,通过裁剪边界与缩小图片解决像素冗余问题,并且对二值化后的签名图像进行骨架化处理以获得签名图像的边界形态信息,为后续不同方式的签名特征提取奠定了良好基础。2、设计了一套基于两级分类器相似度匹配的签名验证系统,采用串型结构将GLOH匹配系统与改进的形状上下文鉴别系统进行融合。原始形状上下文中仅支持一对一匹配,而且这种约束会造成误匹配,因此在此基础上本文提出一种增加虚拟点匹配的方法,通过允许一个签名的每个采样点与另一个签名中的多个候选点匹配,提高了形状上下文的性能。并且提出一种新的衡量STest与真实签名之间相似性分数值大小的方法使得映射函数H（π）满足全局匹配代价的最小化。该验证系统的两种匹配算法都采用RANSAC消除误匹配点,实现了合理的签名相似度判决。3、设计了一套基于区间符号模型的模糊相似性度量签名验证系统。由于现有纹理特征的特征向量过于庞大,因此将改进的局部二值模式（LBP）特征与灰度共生矩阵纹理特征进行融合,为真实样本的每个特征构建一个区间符号模型。提出了一种新的模糊相似性度量算法来计算测试样本和相应的区间值符号模型之间的相似度。通过实验训练与参数调整,构建了一个较为完整的离线签名验证系统。4、实验设计及数据分析。将不同类别的训练样本设置为20,分别使用不同签名类别的20个熟练伪造签名和20个随机伪造签名对两种系统的准确性进行测试,得到不同样本在两种签名验证体系中所取得的误纳率和误拒率的平均值,结果证明系统一相对于系统二无论是熟练伪造还是随机伪造都有较好的识别率。通过实验测试与对比分析本文所设计的两种签名真伪判决系统。系统一有较好的签名真伪鉴别能力;系统二不仅解决了特征间的类间变异性问题,而且当向系统添加新类时,所提出的方法不需要被重新训练,因此在内存使用和计算时间方面是较为廉价的。