数字水印是一种有效的对数字产品进行版权保护的技术,手写签名是一种广泛被大众所接受的传统授权认证方式。传统的水印大多是图标和序列号等标识信息,将数字水印和生物特征认证相结合,是一个新的研究方向。在数字时代,纸质媒介逐步被电子媒介取代,如何对数字文件和电子票据签名授权,是亟待解决的问题。本论文对数字水印和手写签名认证进行了研究,将手写签名以水印的形式嵌入到数字载体中,实现了对数字文件和电子票据的签名授权。一方面手写签名和数字载体是一个共同体,手写签名信息不会被轻易去除;另一方面签名信息嵌入到数字载体中是不可见的,只有合法授权者才可以提取,保障了签名信息的安全性。在论文中提出了基于K-L变换(Karhunen-Loeve Transform)的多重数字水印算法,将数字载体映射为多个独立的子空间,实现多重水印的嵌入。与其它频域变换水印算法相比,拥有更优的不可见性、鲁棒性和多重水印相似稳健性。对动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)做了研究,基于DTW的在线手写签名认证算法获得7.48%等值错误率。使用动态时间规整算法计算待测签名与模板签名的相似度作为特征向量,提出了基于DTW和SVM的在线签名认证算法,获得9.00%错误接收率和15.33%错误拒绝率。为了解决手写签名原始数据量过大,对数字载体品质破坏严重的问题,研究了基于拐点、PCA和小波的特征提取和数据压缩方法。实验结果对比发现,基于小波的方法具有较优的数据压缩率和签名认证效果,实现了数字水印和手写签名的结合。