随着社会信息化高速发展，很多智能设备如手机，都同时具备通讯、网上购物、线上支付等功能。身份的盗窃将会造成很严重的后果，比如金融诈骗、犯罪活动、信用卡诈骗等。因此，需采取有效的安全管理措施来减少此类事件的发生，其中之一就是实行身份认证，核实个人身份是否属于本人。目前，涉及生理特征的生物特征认证方式正在逐步被社会采纳。然而，涉及行为特征的生物特征认证方面则发展比较缓慢。对比传统的平面手写签名身份认证,基于三维加速度计的空间手写签名身份认证是一种新兴的手写认证技术,可以给人提供一种更加友好自然的交互方式,将逐步成为认证技术的研究热点问题,是今后手写身份认证的发展趋势。　　本文利用加速度计采集空中中文签名，同一个人写的中文签名的加速度信号具有相似性及稳定性，不同人写的签名具有差异性，结合个人签名的独特性采用基于动态规整的匹配算法来实现身份认证。论文的主要工作如下：　　签名预处理。在签名初期，由于不适应性的存在，人的手部会产生抖动现象；在签名末期，人的结束动作会存在短暂的停留；中间的签名信号为人的真实有效签名信息。为了保留有效签名信息，会要求试验者在签名开始和结束保持相对静止的一段时间。对采集的签名进行有效提取，通过分析比较三种不同的阈值截取算法，采用取得截取效果较好的一种；对低频的签名加速度信号进行三阶低通巴特沃斯滤波器滤掉人为抖动噪声和工频噪声；签名信号会存在幅值和长度差异，考虑对信号进行大小和长度规整，为后续研究规整对认证影响作准备。　　分析空中签名身份认证全局序列匹配算法。中文签名加速度信号是时间序列，存在很多细节差异。签名转折可能会很快或者很慢，时间轴上存在平移且相同签　　名的长度也不尽相同。本文针对这些特点采取基于全局序列匹配的算法进行认证，对比分析了最长共同子序列算法、全局序列对齐算法和提高精度的改进绝对值动态时间规整算法。　　实现了极值点GSA/改进DTW两级签名认证算法。利用全局序列匹配算法时，两个签名加速度信号的相似性是由信号序列的全局采样点的累积最大相似分数或者最小距离表现的，时间复杂度高。本文提出利用极值点GSA/改进DTW两级结构认证算法，提高了效率。第一级提取信号序列的关键极值点进行GSA算法匹配，速度快；第二级，针对通过第一级认证的样本再利用改进绝对值DTW算法进行精确认证，判别真伪签名。采取两级认证的优势是在将局部特征点和全局采样点相结合的同时还提高了认证效率,降低了时间复杂度。因为空中中文签名采集的过程工作信息，存在细微的差异，本文在两级结构认证算法下进一步对比分析了四种不同规整方式对认证的影响。本文采集23人的中文签名信息，共920（23×40）个签名进行实验，得到最好的错误拒绝率为4.09％，错误接受率为2.83%，等错误率为4.09%。