在线签名识别具有识别精度高、不易遗忘、不易伪造等特点，在安全领域有着无可比拟的优势，在金融系统、安全系统等领域，都有着广阔的应用前景。 本文提出了在线签名验证的原型系统的一种总体设计方案。典型的在线签名验证系统包括四个主要的技术环节，分别是：签名信息的数据获取、预处理、特征提取和特征匹配判决。本文就这四部分分别进行了阐述，并针对其中特征匹配判决这一环节提出了新的算法。 签名数据在经过预处理之后，基于Daubechies小波的方法对签名波形进行分解，将d₁+d₂+d₃层的重构作为特征曲线，提取其在跳变点的签名能量，并从中抽取若干个具有较大签名能量的跳变点进行下一步的匹配。 排序匹配是将参考签名与测试签名的跳变点处若干个签名能量值按从大到小排序，取出签名能量最大的前M个点作为特征矢量，计算两者之间的匹配值，然后根据匹配值与阈值之间的关系来验证参考签名与测试签名是否为同一人所签。 动态时间规整算法（DTW）基于动态规划的思想，使用递归的方法，用于计算两个长度不同的模板之间的相似程度，并找到满足两序列距离最小的两序列各点的对应关系，该算法的目的是在参考签名R和测试签名T之间找到一条优化的时间校准匹配路径。本文采用了一种基于DTW匹配的在线签名验证算法，以签名能量为特征，DTW算法为判别规则，将提取的特征信息与标准签名样本进行一对一的匹配，验证输入签名人的身份是否属实。 论文侧重签名能量特征匹配方法的研究。排序匹配算法和DTW算法都能大大减少了计算量，达到身份认证的目的。在对真实签名数据两类伪造签名数据进行大量的测试以后，将排序匹配法与DTW匹配法的实验结果进行比较，得出了DTW匹配法较排序匹配法更有利于消除随机伪造的结论。