陈子炜,洪思云,林 劼,石 琳

(福建师范大学 软件学院,福州 350108)

基于用户笔迹的移动身份识别技术①

陈子炜,洪思云,林 劼,石 琳

(福建师范大学 软件学院,福州 350108)

针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法. 本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定. 通过实验得出: 该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能.

笔迹识别; 动态矢量特征提取; 特征融合

对访问者真实身份的快速识别和鉴定是当前信息安全领域中的一个重要应用之一. 其中一个身份识别的有效方法是鉴定用户手写笔迹特征. 笔迹特征的本质是书写行为到个人行为的映射,包含纹理形态特征和笔迹动力学特征,具有不易被伪造和盗用的优势. 笔迹识别技术分为在线笔迹识别[1]和离线识别认证[2]的方式. 现有的在线笔迹识别的采集工作基本是基于某种特定的笔迹采集设备,如利用专门化的手写笔、手写板等. 而离线认证则是利用扫描仪或照相等设备获得原始笔迹的扫……