基于支持向量数据描述的在线签名认证系统

提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统．首先，采用双向后向合并DTW(DynamicTimeWarping)算法确定签名中关键点之间的对应关系，然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异．文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法．最后，采用支持向量数据描述方法设计分类器．为得到更好的认证效果，采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数．在SVC2004数据库上，系统对熟练伪造签名取得4.25%的平均等错误率．