63、离线签名验证：基于3D参考知识图像的匹配方法

离线签名验证：基于3D参考知识图像的匹配方法

在当今数字化时代，签名验证作为一种重要的身份认证手段，其准确性和可靠性至关重要。本文将深入探讨一种基于3D参考知识图像（RKI）的离线签名验证方法，详细介绍其原理、相关技术以及实际应用中的效果。

1. 签名样本展示

为了便于研究和分析，我们有两组签名样本，每组都包含10个真实签名和10个伪造签名。这些伪造签名具有较高的技巧性，为了方便展示和打印，这些签名样本以轮廓图像的形式呈现。

2. 前期工作与3D RKI的动机

2.1 早期验证方法

早在八十年代中期，Ammar M. 等人就针对离线系统中的熟练伪造签名验证开展了成功的研究。他们采用了基于阈值的验证决策方法，预先设定验证阈值VTH，该阈值通过对所有可用数据进行验证实验来估计。具体来说，他们使用欧几里得距离度量来计算测试样本与真实签名簇之间的距离。如果距离超过VTH，则判定测试样本为伪造签名；否则，判定为真实签名。

2.2 特征选择技术（FST）

FST基于循环矩阵的思想，从“n”个给定特征的可能n!个特征集中生成n²个特征集。对于每个特征集，它会计算正确接受率（PCA）、正确拒绝率（PCR）和系统可靠性（SR），其中SR = (PCA + PCR) / 2。每次运行结束后，会显示三个结果矩阵，分别为PCA、PCR和SR矩阵，每个矩阵包含n²个值。以n = 4的情况为例，展示了三个结果矩阵的实际示例。

2.3 参数形状特征的性能

使用7个参数形状特征（n = 7）运行FST得到的SR结果矩阵显示，最佳特征集为条目(1, 3)，其SR值为86.00。通