基于在線手寫簽名的身份認證技術(shù)研究和展望

摘要：在線簽名鑒定是身份證技術(shù)中的一種有效方法。本文簡要加顧了基于在線手寫簽名的身份認證技術(shù)的研究背景及發(fā)展歷程；重點對近年簽名鑒定技術(shù)的研究進展進行綜述并對各種方法予以評價；總結(jié)了現(xiàn)存的研究困難并分析了應(yīng)用前景和發(fā)展方向。 關(guān)鍵詞：簽名鑒定 動態(tài)時間規(guī)整 隱馬爾可夫模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波變換 信息技術(shù)的飛速發(fā)展在給人們?nèi)粘Ｉ顜順O大便利的同時，也使網(wǎng)絡(luò)安全問題受到前所未有的挑戰(zhàn)。因此，實時準確的個人身份認證十分重要。傳統(tǒng)的身份認證基于密碼、IC卡等方式，有其固有不足：密碼可能被竊取、遺忘，IC卡可能遺失、被盜等；而基于人體生物特征的身份認證方式由于可以從根本上解決上述缺點而得到越來越多的應(yīng)用。基于生物特征的身份認證技術(shù)是指利用人體所固有的生理或行為特征之間的差異，通過計算機來鑒定身份的技術(shù)。常用的生理特征有指紋、虹膜、臉像等；常用的行為特征有簽名、步態(tài)等。與傳統(tǒng)鑒定方式相比，生物識別具有防偽性良好、易攜帶、不易遺失或遺失或遺忘等優(yōu)點。 簽名作為人的一種行為特征，與其它生物特征相比，具有非侵犯性、易為人所接受等特點。隨之產(chǎn)生的簽名鑒定（也稱簽名驗證）技術(shù)在模式識別、信息處理領(lǐng)域都屬前沿課題。簽名鑒定分為離線簽名鑒定和在線簽名鑒定兩種。前者是通過掃描儀、攝像機等輸入設(shè)備，將原始的手寫簽名輸入到計算機里，然后進行分析與鑒定；后者是通過手寫板實時采集書寫人的簽名信息，除了可以采集簽名位置等靜態(tài)信息，還可以記錄書寫時的速度、運筆壓力、握筆傾斜度等動態(tài)信息。顯然，較離線簽名鑒定而言，在線簽名鑒定可利用的信息量更多，不易偽造，同時難度也更大。1 在線手寫簽名驗證系統(tǒng) 1.1 算法流程 典型的在線手寫簽名驗證系統(tǒng)包括四個主要的技術(shù)環(huán)節(jié)，其算法流程如圖1所示。首先是簽名信息的數(shù)據(jù)獲取，就是經(jīng)輸入設(shè)備采集實時的手寫簽名信息后輸入計算機。然后是預(yù)處理，過程包括去噪、歸一化等操作，目的是將采集到的數(shù)據(jù)變成適宜于進行特片提取的形式。下一步特征提取。從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取能充分反映各人書寫風(fēng)格，同時又相對穩(wěn)定的特征。最后是特征匹配和判決，即采用某種判別規(guī)則，將提取的特征信息與標準簽名樣本進行匹配，得出鑒別結(jié)果。經(jīng)過程是一對一的匹配過程，即驗證輸入簽名人的身份是否屬實。 1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 出于網(wǎng)絡(luò)安全與高效率的考慮，在線簽名鑒定系統(tǒng)的設(shè)計一般采用C/S結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的異地鑒定，信息采集端應(yīng)與驗證端分離，信息存儲和傳輸必須是在加密機制基礎(chǔ)上實現(xiàn)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。當(dāng)需要認證時，用戶在配備手寫板的網(wǎng)絡(luò)終端簽名，客戶端獲得有效信息并作預(yù)處理與特征提取操作后，將所得信息序列經(jīng)通訊模塊加密后通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸給服務(wù)器，進而完成相應(yīng)的解密、在數(shù)據(jù)庫中的ID檢索及匹配判決，并將鑒定結(jié)果返回給客戶端。這種信息采集模塊下傳輸簽名特征信息的方式，極大增強了整個認證系統(tǒng)架構(gòu)的安全性與靈活性。2 特征提取與匹配方法 在線簽名驗證系統(tǒng)的性能如何，主要取決于特征提取方法和分類器設(shè)計的好壞，而這一切都由算法的優(yōu)劣所決定。早期研究較多的方法有基于結(jié)構(gòu)特片的方法和基于相關(guān)匹配的方法等。目前鑒別方法主要有兩個研究方向：一個是特片函數(shù)法，就是包含所有簽名采樣點的時間序列被看成重要的特片信息，因而被測簽名將和模板簽名進行相應(yīng)的時間序列間的匹配比較，具體應(yīng)用的方法包括動態(tài)時間規(guī)整算法、簽名分段算法、點-點匹配方法等等；另一個是特征參數(shù)法，是采用一系列的特征值構(gòu)成的特征向量，這些特征值一般人為選取以試圖表征簽名的簽名特征信息，具體應(yīng)用的方法包括隱馬爾可夫模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和小波變換方法等。 2.1 動態(tài)時間規(guī)整（DTW） 動態(tài)時間規(guī)整是一種非線性優(yōu)化方法，具有概念簡單、算法魯棒的優(yōu)點，早期廣泛應(yīng)用于語音識別中。對于DTW而言，既使測試序列模式與參考序列模式的時間盡度不能完全一致，只要時間次序約速存在，它仍然較好地完成測試序列和參考序列之間的模式匹配。由于任何人簽名都有一定的波動性，所以沒有辦法對簽名數(shù)據(jù)一對一地進行匹配，由此用到該動態(tài)規(guī)劃方法。 如圖3所示，假設(shè)有兩特征信號人R={r(i) 1≤i≤m}和T={t(j)|1≤i≤n},R為模板特征信號的總幀數(shù)，m為參考幀的時序標號，T為用來測試的特征信號的總幀數(shù)，n為測試幀的時序標號。而R、T間的時間變化關(guān)系可由時間規(guī)整函數(shù)F={f(k)|≤k≤kf}來表示，其中f(k)=(r,(k),t(k))，代表在作k次特片匹配時，T中第t(k)幀與A中第r（k）幀比較。設(shè)d(f(k))表示將模板中的第j幀與測試序列的第幀進行匹配的局部匹配距離。 D（R，T）作為模板A與測試信號B的匹配路徑，其算式如下： 其中u(k)為匹配點f(k)匹配距離的加權(quán)系數(shù)。 此算法的關(guān)鍵就是求解該函數(shù)，具體實現(xiàn)可用動態(tài)規(guī)劃的方法。設(shè)（r(k),t(k)）（即f(k)）為規(guī)整路徑上的一點，則下一點可取為（r(k+1),t(k)）r(k),t(k+1))r(k+1),t(k+1))，這將由點r(k),t(k)到這三點的距離確定，取距離最小者為下一點。利用此方法，可從起始點遞歸求出規(guī)整路徑，同時也可求出D（R，T）。 文獻[5]提出一種非線性局部尋優(yōu)時間彎曲校正方法，不僅實現(xiàn)了對信息序列不同局部的非等強度校正，而且很好地保證了序列的單調(diào)性和連續(xù)性，試驗的正確率為96%。 2.2 簽名筆劃分段和點-點匹配方法 該方法先對簽名進行分段，然后從簽名筆劃中提取新的特征，接著每一對相應(yīng)的筆段中的點經(jīng)由點-點的映射算法得到最后的匹配映射結(jié)果，具體實現(xiàn)方法可參考文獻。文獻基于對簽名圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜性均衡分解的思想，提出了一種基本于骨架的簽名分段算法。該方法首先對簽名進行骨架提取，然后依據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度均衡的原則，對骨架進行分段，最后把所得的骨架分段復(fù)原成原始簽名中的分段。具體算法為： （1）從整個簽名圖像的骨架中提取出并記下所有的交叉點和端點； （2）從上到下，從左到右搜索第1個端點；（3）從該端點開始沿骨架進行步進，按方向碼（用來描述圖像的邊沿骨架等圖像特征）計算前進中的復(fù)雜度。若復(fù)雜達到1個給不定期的閾值后，即把剛走過的全部點作為一個分段，抹去剛走過的除交叉點之外的點，直到抹去骨架中所有的點。經(jīng)實驗，該算法既達到了把簽名的整體復(fù)雜度均衡局部化的目的，又基本上保持了真實簽名分段在數(shù)量上和結(jié)構(gòu)上的穩(wěn)定性，降低了各種由于外部因素引起的類內(nèi)特性之間的差別，突出了類間特性的表現(xiàn)。 2.3 隱馬爾可夫模型（HMM） HMM作為信號的一種統(tǒng)計模型，目前廣泛應(yīng)用于模式識別、圖像處理的各個領(lǐng)域。HMM是一個由兩種機理構(gòu)成的隨機過程：一個機理是內(nèi)在的有限狀態(tài)Markov鏈，體現(xiàn)為用具有限狀態(tài)數(shù)的Markov鏈來模擬簽名信號統(tǒng)計特征變化的隱含的隨機過程，另一個是一系列隨機函數(shù)所組成的集合，體現(xiàn)為與Markov鏈的每一個狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測序列的隨機過程。設(shè)有觀察序列Q=Q1Q2…Qn和狀態(tài)集S={s1,s2,…sn},一個有n個狀態(tài)的隱馬爾可夫模型λ可以表示（π，A，B），其中π為初始狀態(tài)概率矢量；A={aij}為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，其中aij=P{qt+1=sj|qt=st}，1≤i,j≤N;B={bj}Qt)}為觀察符號概率分布，若B有M個觀察值{v1,v2…vm}，則bj(Qt)=P{Qt=vk|qt=sj,1≤j≤N,1≤k≤M. HMM的使用涉及到訓(xùn)練和分類兩個階段，訓(xùn)練階段包括指定一個HMM的隱藏狀態(tài)數(shù)，并且優(yōu)化相應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換和輸出概率以便于產(chǎn)生的輸出符號與在特定的運動類別之內(nèi)所觀察到的圖像特片相匹配。匹配階段涉及到一個特定的HMM可能產(chǎn)生相應(yīng)于所觀察圖像特征的測試符號序列的概率計算。利用HMM進行簽名驗證同樣由兩個階段組成，即利用訓(xùn)練樣本估計HMM模型參數(shù)和利用HMM評價測試簽名。這兩個過程目前都有成熟的算法，HMM參數(shù)的估計可用Baum-Welch參數(shù)估計算法或Segmental K-means算法；對測試樣本的評價，可以用Forward-Backward迭代算法估計簽名滿足模型的概率，或用Viterbi最優(yōu)狀態(tài)搜索算法計算簽名過程經(jīng)過的最優(yōu)狀態(tài)。因此，利用HMM模型的關(guān)鍵在于HMM類型的選擇和一些參數(shù)的選擇以及閥值的估計。2.4 基于小波變換的方法 小波變換是國際上公認的最新頻率分析工具，由于其“自適應(yīng)性”和“數(shù)學(xué)顯微鏡性質(zhì)”而成為許多學(xué)科共同關(guān)注的焦點，在信號處理中起著至關(guān)重要的作用。目前小波技術(shù)在簽名驗證的特征撮上用得較多。文獻則采用以高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)作為小波基的小波變換技術(shù)來進行拐點提取，然后以該方法為基礎(chǔ)，進行不同簽名之間拐點序列的匹配；最后再利用提敢的拐點來對簽名進行分段和段-段對應(yīng)處理。文獻采用離散小波變換來分解簽名的參數(shù)特征，特片提取用到自適應(yīng)算法，匹配則選擇動態(tài)規(guī)劃方法，初步試驗取得較好的效果。 另外，在當(dāng)前的計算機視覺和模式識別中取得成功應(yīng)用的Gabor變換也和小波變換一樣，具有頻率和方向選擇性，在近年的簽名通信班下研究中引起起眾多學(xué)者的重視。但Gabor變換和小波變換都有著運算量太大的缺點。 2.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非常實用的分類工具，具有適應(yīng)性，能夠?qū)崿F(xiàn)非線性的分類問題，近十年來有很多學(xué)者將此方法用于簽名驗證中。該方法的優(yōu)勢在于避免了復(fù)雜的特片提取工作，可以通過自學(xué)習(xí)獲得其他方法難以實現(xiàn)的關(guān)于簽名鑒定的規(guī)律和規(guī)則的隱形表達。因為簽名的特片信息數(shù)量巨大而簽名的訓(xùn)練樣本數(shù)很少，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)不能太大，否則網(wǎng)絡(luò)將不能訓(xùn)練。 文獻從簽名識判的不確定性出發(fā)，提出了將Bayes網(wǎng)絡(luò)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它的第一層是輸入層，其傳遞函數(shù)是線性的；第二層是隱層，該層單元的狀態(tài)函數(shù)是概率密度；第三層是累加層，如果輸出結(jié)果表示分類，那么，該層便是將屬于某類的概率累計，從而得到輸入樣本屬于該類的最大可能性。該網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練時間短和能產(chǎn)生Bayes后驗概率的輸出的特點。 2.6 其他方法 其他方法還有很多，每種方法各有其優(yōu)缺點，如AR模型、紋理分析、決策樹等。例如紋理分析方法多用于僅擁有靜態(tài)信息的離線簽名驗證中，但筆者認為，倘若能將書寫速度、運筆壓力等動態(tài)信息轉(zhuǎn)化為圖像中的靜態(tài)表示，也就是對動態(tài)信息作靜態(tài)化映射表示，那么也可用于在線簽名鑒定。經(jīng)試驗，可將運筆壓力的等級設(shè)為256級，對應(yīng)為圖像像素的灰度變化256級，其后進行圖像紋理分析。此方法的實際應(yīng)用有待深入研究。文獻將物理學(xué)中的數(shù)據(jù)場思想引入簽名鑒別中，把簽名所形成的四個時序序列（壓力、壓力變化等、速度和加速度）點作為場中的數(shù)據(jù)點來看待，形成四類數(shù)據(jù)場，再從場中提取特征，很有新意。 目前，國內(nèi)有很多企業(yè)參與了簽名覽定技術(shù)的研發(fā)，但大多數(shù)是引進國外簽名驗證模塊進行系統(tǒng)集成，只有少數(shù)企業(yè)擁有自己的算法，并且產(chǎn)品價格高，性能不穩(wěn)定。相比之下，國外的簽名鑒定技術(shù)從數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)到處理、識別算法都比較成熟。許多公司都有專門的機構(gòu)從事該項技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，包括IBM、Cyber-SIGN、美國智通、日本富士通等，其中美國智能公司在此領(lǐng)域的研究獨樹一幟。 鑒于目前的研究狀況，筆者認為采用單一方法的生物身份鑒別技術(shù)因其局限性終將淘汰，未來的發(fā)展方向?qū)⑹嵌喾N方法用于簽名特征進行數(shù)據(jù)融合，以及基于多生物特征信息融合的身份認證，目前已有研究表明利用簽名和指紋結(jié)合、簽名和語音結(jié)合等方法進行身份認證能顯著地提高鑒別的準確性。另外，結(jié)合生物特征與數(shù)字簽名、數(shù)字水印的網(wǎng)絡(luò)商務(wù)系統(tǒng)也將紛紛出臺。如何進一步改進識別算法，降低系統(tǒng)的誤判率，同時縮短識別時間，建立人類書寫動力學(xué)模型等，這些都是身份認證技術(shù)應(yīng)該追求的目標。