手写签名识别技术是通过计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与真实签名样本进行比对，以鉴别手写签名真伪的技术。这种技术是国际上公认的更容易被大众接受的一种身份认证方式，也是目前计算机身份识别领域的前沿课题。 在实际中，这种手写签名识别技术可以用来解决计算机设备中的系统安全性、保密性的问题，通常实现这种手写签名识别技术需要预先存储真实签名样本，使用者通过触摸屏、手写板或其它手写输入设备输入签名后，手写签名识别系统会采集签名的数据信息，如笔迹形状、书写速度、书写加速度及书写压力等；然后对所采集到的签名数据信息进行预处理，如起笔处理、合并、去除孤立点与冗余点、平滑和倾斜校正等，以尽可能去除误导识别结果的因素；接看进一步从预处理后的签名数据信息中提取签名的特征信息；最后将所获得的特征信息与真实签名样本进行匹配对比，以判断使用者的签名是否符合认证条件。
签名形状和相对位置的相关参数，具体可以包括：签名的整体倾斜角度、签名的宽高比、签名的笼迹长度、签名落笔的总时间、签名抬笔的总时间、书写平均速度、笔迹的压力变化信息和形状变化信息等，提取所述全局特征信息的方法可以为： ( 1)签名的整体倾斜角度：
把笔迹的所有采样点，用一元线性回归的方法，拟合为一条直线，该条直线的斜率k，即可表示签名的整体倾斜角度。
卫生间新型地漏 (2)签名的宽高比，即签名的宽度和高度的比值。
(3)签名笔迹长度：签名相连各点之间的距离之和，这个距离即为两点间的欧氏距离。
(4)签名落笔的总时间： 即笔按下的时间总长，由累加每一笔的抬笔时间与落笔时间的差得到。
(5)签名抬笔的总时间，即后一笔画的落笔时词与前一笔画的抬笔时间间隔的总和。
(6)书写平均速度：表示笔在书写时的速度，不包括笔在空中的速度，用签名的总长度与笔落下的时间的比值表示。
(7)笔迹的压力变化信息：即归一化的压力方差Dp，首先把压力的均值移到0处，然后求各点压力的平方和S，最后对S开平方得到Dp，表示了笔迹压力的变化剧烈程度。
(8)笔迹形状的变化信息：采样点权重的总和，表示该笔迹的整体变化程度，具体的权重总和计算方法可以参考局部特征信息相关部分的描述。
激光夜视A.2 X 分辨率的最小值和方差
最小值为每厘米40点。在任意选择的一水平厘米上，分辨率不能偏移均值超过5%。X的分辨率与速度和笔的倾角到速度和笔的倾角的最大值无关。
A.3 Y 分辨率的最小值和方差
最小值为每厘米40点。在任意选择的一垂直厘米上，分辨率不能偏移均值超过5%。Y 分辨率与速度和笔的倾角到速度和笔的倾角的最大值无关。
A.4 最小样本频率和方差
下水道井盖最小样本频率值应为每秒50个样本。当F>0，在每20微秒内没有连续的样本点。
A.5 X 误差
对于任意一点，X 误差应小于X可能值的0.2%。
A.6 Y 误差
对于任意一点，Y 误差应小于Y可能值的0.2%。
A.7 力度
推荐包含力度参数。
但力度的测量值返回的时候，这个值应小于校准时确定的微牛的10%。
A.8 笔的角度
当笔的角度数据返回的时候，它的值应小于测量的笔的方位角和仰角的10%。
1.1 参数 channel
以时间序列形式记录的数据项（已获取的，中间的或已处理完的）。
注：例如笔的位置，笔尖的力度和倾斜角。黄大飞
1.2 笔的方位角 pen azimuth
从Y轴的正半轴到笔在书写平面上的垂直投影之间的顺时针方向夹角。
注：见图1（左上和左下）。
1.3 笔的仰角 pen elevation
蛇形线从笔在书写平面上的垂直投影到笔之间逆时针方向夹角。
注：见图1（左上和左下）。
1.4 笔沿X轴方向上的倾斜角 pen tilt along the x axis
从Z轴的正半轴到笔在X，Z平面上的垂直投影之间的顺时针方向夹角。
注：见图1（右上和左下）。
1.5 笔沿Y轴方向上的倾斜角 pen tilt along the y axis
从Z轴正半轴到笔在Y，Z平面上的垂直投影之间的顺时针方向夹角。
注：见图1（右上和左下）。
四氯化硅水解1.6 笔的旋转 pen rotation
笔的旋转角度是沿笔的纵轴相对于特定设备参考系的逆时针旋转角度。
注：见图1（右下）。
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