基于机器学习的手写签名鉴别技术综述  

A Review of Handwritten Signature Identification Based on Machine Learning

作　　者：张长琳[1] 仝鑫 王靖亚[2] ZHANG Chang-lin;TONG Xin;WANG Jing-ya

机构地区：[1]河南警察学院,郑州450046 [2]中国人民公安大学

出　　处：《江苏警官学院学报》2021年第4期123-128,共6页Journal of Jiangsu Police Institute

基　　金：河南省高等学校重点科研项目计划(20B520008);河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(212102210165);河南警察学院科研项目(HNJY-2020-11)。

摘　　要：手写签名鉴别是应用最广泛的生物认证技术之一,由于其具备的高效性、可靠性和低成本等优点,该技术在行政、金融以及刑事司法鉴定等领域中都扮演着重要的角色。本文在阐述手写签名鉴别技术基本概念的基础上,对该领域常用的公开数据集和评估指标进行简介,对多种主流基于机器学习的手写签名鉴别方法进行分析和讨论,并提出该领域的挑战与发展方向。Handwritten signature authentication is one of the most widely used biometric authentication technologies.Due to its advantages of high efficiency,reliability and low cost,this technology plays an important role in administrative,financial and criminal forensic identification fields.In this paper,we introduce the basic concepts of handwritten signature authentication,introduce the public data sets and evaluation indexes commonly used in this field,analyze and discuss a variety of mainstream handwritten signature authentication methods based on machine learning,and propose the challenges and development direction in this field.

关 键 词：手写签名鉴别 机器学习 深度学习 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]