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      一種簡單快捷的離線簽名認證方法

      2018-07-19 14:53:42曾曉云江兆銀曹慧慧沈明睿
      科技傳播 2018年13期

      曾曉云 江兆銀 曹慧慧 沈明睿

      摘 要 計算機生物認證是指根據(jù)人類自身特征進行身份識別的過程。生物識別技術(shù)是計算機科學(xué)中的一種身份認證和訪問控制,是保持人類隱私的最安全方法之一。生物認證可分為兩類:行為(簽名驗證,擊鍵動力學(xué)等)和生理(虹膜特征、指紋等)。手寫簽名認證是在計算機問世前使用的第一批生物識別技術(shù)之一。離線簽名驗證是一種利用人的手寫簽名度量的動態(tài)性分析簽名的物理活動的認證方法。簽名生物識別系統(tǒng)的核心是行為,在文章中,我們提出了一種采用像素匹配技術(shù)的離線簽名驗證系統(tǒng)。所提出的方法的性能已經(jīng)與現(xiàn)有SVM(支持向量機)加權(quán)Fisher線性分類器技術(shù)相比較過。

      關(guān)鍵詞 簽名;像素匹配技術(shù);生物自動識別

      中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)214-0092-03

      1 概述

      簽名是由特殊字符組成,用于將一個人與其他人分別開來。在此認證過程中,獲取的簽名以圖像文件的形式存儲在計算機中,主要工作就是是將用戶簽名與數(shù)據(jù)庫中的樣本簽名進行比較。

      簽名認證是一個非常重要的過程,它已應(yīng)用在許多領(lǐng)域,如銀行業(yè),房地產(chǎn)交易等。簽名驗證包括兩個方面:離線簽名驗證,簽名樣本掃描成圖像表示;在線簽名驗證,從數(shù)字化板中收集簽名樣本,能夠捕獲寫作過程中筆的運動特征。在這篇文章中我們的工作是驗證數(shù)據(jù)庫中的離線簽名。

      2 相關(guān)工作

      本系統(tǒng)分為兩個主要階段:1)預(yù)處理;2)認證階段。

      預(yù)處理:1)獲取簽名;2)去除噪聲和顏色;3)調(diào)整掃描簽名的屬性。

      在簽名框中找到確切的簽名圖像。調(diào)整簽名圖像的角度和大小都與樣本簽名一致。圖1中給出了本系統(tǒng)的框架圖。

      3 本系統(tǒng)方法介紹

      3.1 獲取簽名圖像

      本系統(tǒng)通過掃描儀來獲取圖像,然后對掃描儀獲取的簽名進行驗證。因為在掃描圖像過程中可能有許多其它不相關(guān)的文字和圖案,所以對鑒定簽名造成一定的困難。因此需要設(shè)置一個簽名區(qū)域來確定掃描圖像中的簽名的確切邊界。如果簽名區(qū)域被確定(用戶認可他們的簽名)界與邊框顏色(如rgb-239,228,176)將有助于識別簽名在掃描圖像中的精確位置。

      使用下列算法掃描包含用戶簽名的圖像:

      獲取矩形簽名區(qū)域的算法1:

      步驟1:設(shè)置st=0,sl=0,sh=0,sw=0(sl是簽名左邊位置,st是上邊位置,sh是高度和sw是寬度);

      步驟2:設(shè)置x= 0;步驟3:設(shè)置y= 0;步驟4:從掃描獲取的圖像中掃描其顏色,并將其值存儲在pixelcolor;

      步驟5:如果pixelcolor的值是RGB-239,228,176,則執(zhí)行步驟6,否則執(zhí)行步驟8;

      步驟6:如果sw=0,則設(shè)置sl=x;如果sh=0,則設(shè)置st=y;

      步驟7:設(shè)置sw=x;sh=y;y=y+1;

      步驟8:如果y<圖像高度-1,則重復(fù)步驟4到步驟7;

      步驟9:設(shè)置x=x+1;

      步驟10:如果x<圖像寬度–1,則重復(fù)步驟3到步驟9;

      步驟11:結(jié)束。

      3.2 消除噪聲,歸一化顏色值

      顏色和噪聲去除是非常重要的,因為簽名可能由多種顏色組成,并可能在掃描時帶來噪聲。因此,必須消除整個簽名區(qū)域的所有噪聲以獲得確切的簽名。消除噪聲后,圖像被轉(zhuǎn)換成黑白圖像。這樣就可以作為示例簽名存儲在數(shù)據(jù)庫中,也可以用來與示例數(shù)據(jù)庫簽名進行比較。它的優(yōu)點是縮少了圖像的大小,只需要比較兩種顏色值即可。

      為了解決這些問題,提出了以下幾種方法。

      3.2.1 顏色歸一化方法

      要使矩形區(qū)域黑白化,需要使用下面的算法掃描所有矩形區(qū)域,并查找每個像素的顏色。如果顏色是(RGB (239,228,176))就將它變成白色,如果顏色是白色就不考慮了;否則將像素顏色改為黑色。這是即簡單又快速的得到黑白圖像的方法,這種方法用算法2表示如下:

      步驟1:從掃描圖像中掃描顏色并將其顏色值存儲在pixelcolor;

      步驟2:如果pixelcolor=rgb(239,228,176),則設(shè)置pixelcolor=255(白色);

      步驟3:如果pixelcolor=255(白色)則執(zhí)行步驟4;否則設(shè)置pixelcolor=0(黑色);

      步驟4:重復(fù)執(zhí)行步驟1到步驟3直到掃描圖像完成;

      步驟5:結(jié)束。

      3.2.2 噪聲去除方法

      簽名圖像二值化完成后是去除噪聲。在這個階段要去除掃描儀獲取圖像時所產(chǎn)生的噪聲。在掃描簽名并對其顏色進行二值化后,會發(fā)現(xiàn)一些黑色的單個小像素,這些像素并不是簽名的一部分,因此需要將其去除掉。所采用方法如下:

      噪音去除算法3:

      步驟1:掃描簽名圖像的顏色值并將其值存在pixelcolor中;

      步驟2:如果pixelcolor 是黑色的,則執(zhí)行步驟3;否則執(zhí)行步驟4;

      步驟3:如果 pixelcolor 和相鄰的pixelcolor 不同,則設(shè)置pixelcolor為255(白色),并執(zhí)行步驟1;否則執(zhí)行步驟4;

      步驟4:重復(fù)執(zhí)行步驟1到步驟3直到掃描圖像完成;

      步驟5:結(jié)束。

      3.3 調(diào)整圖像屬性

      經(jīng)過上述處理之后得到二值圖像,接下來需要在二值圖像中找到簽名的確切位置來進行簽名驗證,簽名可以從不同的角度和大小簽署在矩形區(qū)域內(nèi)的任何位置。

      接下來第一步是從矩形邊界區(qū)域找到簽名的確切位置,第二步是確定簽名的角度和大小。

      接下來第一步是從矩形邊界區(qū)域找到簽名的確切位置,第二步是確定簽名的角度和大小。

      1)在簽名圖像框中找到簽名的確切位置。本方法是基于簽名框中簽名的邊緣來掃描矩形區(qū)域,使用算法1從頂部、底部、左、右來提取實際簽名區(qū)域。

      2)角度歸一化方法。用戶書寫簽名的角度會隨時發(fā)生改變也就是簽名可以從不同的角度來書寫。為了比較存儲在數(shù)據(jù)庫中的不同角度的簽名,就須要歸一化這些簽名的角度,以便它可以與樣本數(shù)據(jù)庫簽名進行比較。有時相同的簽名可以從不同角度來寫(圖3.a原始圖像,圖3.b角度圖像),可以用以下數(shù)學(xué)公式來解決角度 問題。

      為了準確測量角度,角度θ擴大100倍,然后圖像旋轉(zhuǎn)θ角使其與X軸水平。

      3)歸一化圖像大小。旋轉(zhuǎn)后的簽名圖像被擴大了,因此在比較簽名圖像與數(shù)據(jù)庫中簽名之前需要將二者大小調(diào)整 一致。

      3.4 簽名圖像與數(shù)據(jù)庫中簽名的比較

      本文在將簽名與數(shù)據(jù)庫中樣本簽名進行比較中提出了一種基于像素匹配概念的簡單算法,這個算法很容易實現(xiàn)并且計算也不太復(fù)雜。

      算法4用來掃描簽名圖像和數(shù)據(jù)庫中樣本圖像的每個像素值。從左到右掃描兩個圖像,比較其像素值。如果像素點是黑色,則表示它是簽名的一部分,將它與樣本圖像中相應(yīng)的像素點進行比較。如果兩個圖像中對應(yīng)像素點的值是相同的,則計數(shù)器(M)加1,如果不相同則另一個計數(shù)器(n)加1,掃描每一個黑色像素點后計數(shù)器(P)也 加1。

      兩個簽名的相似程度可以由以下公式計算 得到:

      簽名圖像與樣本數(shù)據(jù)庫中簽名的比較算法4:

      步驟1:設(shè)置m=0,n=0,p=0;

      步驟2:掃描數(shù)據(jù)庫中簽名圖像的顏色,并將其值存放在pixcelcolor中;

      步驟3:掃面被鑒定簽名圖像的顏色,并將其值存放在color;

      步驟4:如果pixelcolor=color(black)則執(zhí)行步驟5;否則執(zhí)行步驟7;

      步驟5:如果pixelcolor=color則設(shè)置m=m+1;否則設(shè)置n=n+1;

      步驟6:設(shè)置p=p+1;

      步驟7:重復(fù)步驟2直到掃面圖像完成;

      步驟8:設(shè)置p=m/(n+p)*100;

      步驟9:顯示p的值。

      4 與另兩種方法的比較

      在這個系統(tǒng)中,每個人有8個真簽名和8個偽造簽名用來測試。在測試中有以下幾種情況:錯誤拒絕率(FRR),錯誤接受率(FAR),平均錯誤率(ARR)。

      該系統(tǒng)的驗證結(jié)果和采用SVM和加權(quán)Fisher線性分類器的結(jié)果在表1中給出。

      從上述結(jié)果可以看出,文章所提出的方法的性能與現(xiàn)有的方案相媲美。但新技術(shù)的優(yōu)點是它非常簡單并且容易實現(xiàn),可以應(yīng)用于大多數(shù)需要離線簽名身份驗證的應(yīng)用程序。

      5 結(jié)論

      簽名認證的實施為生物識別行為安全系統(tǒng)提供了一個簡單,安全,快速的方法。文章通過使用一些簡單的坐標幾何方程使得本方法比其他方法更快,顏色匹配技術(shù)更安全。

      參考文獻

      [1]曾曉云.基于多尺度小波變換和加權(quán)Fisher線性分類器的離線簽名認證[J].漯河職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2015,14(5):17-19.

      [2]曾曉云.基于SVM的離線簽名認證[J].蘭州工業(yè)高等??茖W(xué)校學(xué)報,2009,16(4):8-1.

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