一个基于神经网络的动态手写签名验证模型

手写签名验证作为一种有效的生物身份认证技术，具有广泛的应用前景，但由于签名易变化的特点，其性能还不够理想。最近神经网络越来越多地在模式识别领域使用并取得了很好的效果，但在签名验证中尚不多见。本文提出并实现了一个基于bp神经网络的动态手写签名验证原型，并通过实验对网络结构进行了分析。通过对从10人收集的190个本人签名和371个伪造签名评价eer=2．16％，还是比较满意的。