6、手写签名验证问题

手写签名验证问题

1. 手写签名验证的背景

手写签名作为一种个人身份认证手段，广泛应用于金融、法律等多个领域。其重要性不仅体现在安全性上，还涉及到隐私保护和社会信任。然而，随着科技的进步，伪造签名的技术也日益精进，给传统验证方法带来了巨大挑战。为了有效应对这一问题，研究者们提出了多种基于计算机视觉和机器学习的手写签名验证方法。

手写签名验证主要分为两种类型：在线验证（Online Handwritten Signature Verification, OH-SV）和离线验证（Offline Handwritten Signature Verification, OH-SV）。在线验证通过捕捉签名过程中的动态特征（如压力、速度等）来进行身份验证；而离线验证则基于签名图像本身，适用于无法获取动态信息的情况。本文将重点讨论离线手写签名验证的相关技术和挑战。

2. 离线WI-HSV

2.1 图像预处理

离线手写签名验证的第一步是对采集到的签名图像进行预处理。这一步骤旨在消除噪声、标准化图像尺寸，并突出签名区域。常见的预处理操作包括：

• 灰度化 ：将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理步骤。
• 二值化 ：通过设定阈值将灰度图像转换为黑白图像，增强对比度。
• 去噪 ：利用滤波器去除图像中的随机噪声，如高斯滤波、中值滤波等。
• 归一化 ：调整图像大小至固定尺寸，确保不同签名样本间的一致性。