基于可撤消的手写签名的身份认证方法技术

本发明专利技术公开了基于可撤消的手写签名的身份认证方法，包括手写签名的变形、变形函数的选择、手写签名的比较和认证。先用数字式手写板采集手写签名的动态信息，然后对手写签名的二维坐标进行大小和位置的归一化。用正弦函数的组合对手写签名的二维坐标序列进行调制，达到手写签名变形的目的。正弦函数的参数由客户的ＰＩＮ码控制，每个手写签名用最近邻法选择合适的签名模板，并根据手写签名与该签名模板的比较距离进行决策。本发明专利技术通过变形隐藏了真实的手写签名，增加了生物特征数据的安全性，客户能拥有多个手写签名，如果系统发生安全问题，客户能更换“新”的手写签名，即这种生物特征是可撤消的，获得比单纯手写签名认证更高的精度和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物特征识别
，特别涉及在线手写签名认证技术的。
技术介绍
现代社会，因为计算机和网络的广泛应用，准确快速的身份认证成为一种迫切的需要。常用的身份认证方法可分为三类基于知识的方法，如口令、密码等；基于信物的方法，如IC卡、身份证等；基于生物特征的识别方法(简称为“生物特征识别方法”)。其中，生物特征识别具有无需记忆与保存、不会丢失、不易仿冒等特点，被认为是最自然、最值得信任的一种身份认证方法。生物特征识别技术具有许多传统身份认证方法所无法比拟的优点，但是它也有一个致命的弱点一旦生物特征识别系统发生泄密，客户的生物特征模板外泄，客户显然无法为自己更换一个新的生物特征。而且，在不同的生物特征识别系统中，同一个客户注册的生物特征模板相同，因此客户有理由担心自己的生物特征被滥用。也正因为这些问题，安全、隐私、客户信心，再加上生物特征识别的准确性的原因，使得生物特征识别技术在实际中的应用还不够理想。详见文献Marcos Faúndez-Zanuy.Biometric RecognitionWhy not Massively Adopted yet？IEEEAerospace and Electronic Systems Magazine，20(8)25-28，August，2005(生物特征识别“为什么没有大量应用？”，IEEE航空与电子系统杂志，2005年8月)。为了解决安全与隐私方面的问题，近几年“可撤消的生物特征”被提出并逐渐得到重视。可撤消的生物特征，其基本思想就是用一种不能恢复的方法对生物特征数据进行变形，然后将变形后的生物特征用于身份认证。其特点是一、对生物特征的变形是不可逆的。无法从变形后的特征数据中恢复原始的生物特征，从而达到了隐藏生物特征的目的；二、对生物特征的变形是可控的。不同的系统，对同一个客户的生物特征可以采用不同的变形，因此避免了生物特征被滥用的危险。并且因为同样的原因，客户可以拥有多个“生物特征”，即使生物特征识别系统出现安全方面的问题，客户也可以重新注册一个生物特征。目前，“可撤消的生物特征”已经被应用到指纹、人脸识别等场合。见文献Russell Ang，Rei Safavi-Naini，and Luke McAven.Cancelable Key-BasedFingerprint Templates.ACISP2005，LNCS 3574242-252，2005(“可撤消的与密码有关的指纹模板”，澳大利亚信息安全与保密会议，2005)、文献N.K.Ratha，S.Chikkerur，J.H.Connell，and R.M.Bolle.Generating Cancelable Fingerprint Templates.IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence，Vol.29，No.4，April 2007(“可撤消的指纹模板的生成”，IEEE模式分析与机器智能学报，2007)。生物特征包括指纹、虹膜、视网膜、DNA等生理特征和笔迹、手写签名、声纹、步态等行为特征。在所有的生物特征识别方法中，手写签名认证具有特别重要的意义，因为在长期的社会生活中，人们已经接受了手写签名作为标识身份和表明自己意愿的一种方式。通常手写签名包括在线手写签名与脱机手写签名两种，两者的区别主要在于手写签名信息的采集手段和时机。脱机手写签名一般是用相机、扫描仪等设备，将写在纸上的手写签名转变为静态图像，然后进行处理。在线手写签名一般在书写的同时，用数字手写板、触摸屏等设备将笔(或手指)在书写平面的运动轨迹记录下来。在线手写签名因为采集了书写过程的动态信息，包含了丰富的个人特性，难以模仿，能有效标识签名者的身份，是手写签名认证的主要研究方向。在线手写签名的认证方法大体上可分为两大类基于参数的方法和点对点的方法。所谓基于参数的方法，手写签名由一系列的参数描述，参数通过手写签名信息的全局或局部统计得来。基于参数的方法对手写签名的比较很简单，例如可直接计算参数的欧式距离或Cosine距离，然后通过距离大小判断手写签名与签名模板的相似性。而点对点的方法，有的文献也称之为基于时间函数的方法，把在线手写签名的动态时间序列视为对时间的函数，通过对齐、比较两个手写签名的时间序列判断两个手写签名的相似性。在两个手写签名的动态时间序列之间存在非线性时间弯曲现象，因而动态时间弯曲(Dynamic Time Warping，DTW)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)、人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)等方法被用于动态手写签名序列的比较认证。无论国内外，有大量的研究者从事手写签名认证研究，在国际上一些顶级的学术杂志、学术会议上不断发表论文，并且也涌现出了大量的专利。如专利“手写式数字签名系统与方法”，周忠信，专利申请号01115963.4，公开号CN1391198A，“手写签名鉴定程序、方法和设备”，富士通株式会社，专利申请号02151381.3，公开号CN1445663A，等等。这些研究者从手写签名信息获取、特征提取、手写签名比较与认证、系统构成、签名模板数据库的更新等方面进行了大量的研究。但是，手写签名认证系统面临的安全、隐私等方面的问题，还没有得到足够的重视。
技术实现思路
本专利技术的目的是根据现有技术不足之处，手写签名认证系统面临的安全、隐私等方面的问题还没有得到足够的重视，本专利技术将“可撤消的生物特征”思想用于手写签名认证，提出一种。，将变形后的手写签名用于身份认证。用正弦函数(或正弦函数的组合)对手写签名的x和y坐标进行调制，从而达到手写签名变形的目的。正弦函数的参数由客户提供的PIN(Personal Identity Number)码控制，在不同的应用中，客户可以通过变更PIN码对手写签名进行不同的变形，因而每个客户可以拥有多个手写签名。系统采用分布式结构，无论注册阶段还是认证阶段，对手写签名的变形都在客户端完成，系统无需存贮原始的手写签名和PIN码，以保证客户信息的安全和隐私。本专利技术的技术方案是，包括1)手写签名获取 利用数字式手写板获取手写签名的动态信息，包括手写签名的二维坐标(x和y)、压力(p)随时间变化的动态序列；2)手写签名预处理 本方法的预处理包括对手写签名进行位置归一化、坐标大小归一化及压力归一化，手写签名预处理具体包括以下步骤2.1)计算手写签名在二维平面的重心； 2.2)将手写签名的重心作为新的坐标原点，对手写签名测试的坐标序列进行坐标平移；2.3)累积手写签名序列的二维坐标平方和R＝∑t(x(t)2+y(t)2)；2.4)将R求平方根后用于手写签名序列坐标的大小归一化，归一化的横竖标和纵竖标序列分别为x(t)＝K·x(t)/R0.5，y(t)＝K·y(t)/R0.5；2.5)将压力序列除以其最大值从而完成归一化；3)手写签名变形 利用正弦函数的组合f(t)＝∑iAi·sin(Bi+Ci·t/T)对手写签名的两个坐标序列进行调制，从而得到扭曲变形的手写签名动态序列x(t)＝x(t)·f(t)，y(t)＝y(t)·f本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于可撤消的手写签名的身份认证方法，该身份认证方法包括：１）手写签名获取，利用数字式手写板获取手写签名的动态信息，包括手写签名的二维坐标ｘ和ｙ、压力ｐ随时间变化的动态序列；２）手写签名预处理，包括对手写签名进行位置归一化、坐标大小归一化及压力归一化，具体包括：２．１）计算手写签名在二维平面的重心；２．２）将手写签名的重心作为新的坐标原点，对手写签名的坐标序列进行坐标平移；２．３）累积手写签名序列的二维坐标平方和Ｒ＝∑↓［ｔ］（ｘ（ｔ）↑［２］＋ｙ（ｔ）↑［２］）；２．４）将Ｒ求平方根后用于手写签名序列坐标的大小归一化，归一化的横坐标和纵坐标序列分别为ｘ（ｔ）＝Ｋ.ｘ（ｔ）／Ｒ↑［０．５］，ｙ（ｔ）＝Ｋ.ｙ（ｔ）／Ｒ↑［０．５］；２．５）将压力序列除以其最大值从而完成归一化；其特征在于该方法还包括以下步骤：３）手写签名变形，利用正弦函数的组合ｆ（ｔ）＝∑↓［ｉ］Ａ↓［ｉ］.ｓｉｎ（Ｂ↓［ｉ］＋Ｃ↓［ｉ］ｔ／Ｔ）对手写签名的两个坐标序列进行调制，从而得到扭曲变形的手写签名动态序列：ｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）.ｆ（ｔ），ｙ（ｔ）＝ｙ（ｔ）.ｆ（ｔ），其中正弦函数的参数由客户的ＰＩＮ码生成，设客户输入的ＰＩＮ码为ｍ↓［１］ｍ↓［２］ｍ↓［３］ｍ↓［４］ｍ↓［５］ｍ↓［６］ｍ↓［７］ｍ↓［８］，则手写签名变形所用的正弦函数的参数是：Ｂ↓［ｉ］＝０．２π.（１＋ｍ↓［２ｉ－１］），Ｃ↓［ｉ］＝１．５π＋ｍ↓［２ｉ］.π，ｉ＝｛１，２，３，４｝，ＰＩＮ码的前四位生成的参数用于ｘ坐标的变形；后四位生成的参数用于ｙ坐标的变形；４）特征提取，根据变形后手写签名坐标序列计算手写签名的线速度ｖ、手写签名轨迹切线角序列θ，与归一化后的二维坐标序列、归一化后压力序列ｐ一起作为手写签名的特征；５）手写签名比较与决策，包括：５．１）使用动态时间弯曲（ＤＴＷ）算法对齐手写签名与签名模板的切线角序列，得到对手写签名动态序列的时间调整函数；５．２）根据切线角的动态弯曲函数对手写签名的ｘ、ｙ坐标、线速度ｖ、切线角θ和压力ｐ五个动态序列进行时间规整；５．３）计算每个动态序列的累积距离Ｄ↓［ｉ］＝＊｜ｏ↓［ｉ］↑［Ｒ］（ｔ↑［Ｒ］）－ｏ↓［ｉ］↑［Ｔ］（ｔ↑［Ｔ］）｜，其中ｏ↑［Ｒ］↓［ｉ］和ｏ↑［Ｔ］↓［ｉ］（ｉ∈｛１，２，３，４，５｝）分别代表签名模板和手写签名的五个动态序列，（ｔ↑［Ｒ］，ｔ↑［Ｔ］）∈Ｐ代表手写签名与签名模板的对齐函数；５．４）计算对手写签名的时...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黄德双，全中华，贾伟，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：34[中国|安徽]