1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，人们对身份认证的需求日益增长。
传统的身份认证方式，如密码、证件等，存在易丢失、易伪造等安全隐患。
生物识别技术作为一种新兴的身份认证技术，利用人体独特的生物特征进行身份识别，具有安全性高、不易伪造等优点，近年来备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
在线签名验证作为生物特征识别技术的重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。
现有的在线签名验证方法主要可以分为两大类：基于函数匹配的方法和基于参数匹配的方法。
基于函数匹配的方法将签名视为一个整体，通过比较待测签名与模板签名之间的整体相似度来进行验证，例如动态时间规整（DTW）算法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于统计特征的在线签名验证方法及实现，主要内容包括：
1.在线签名数据的采集与预处理：研究在线签名数据的采集方法，并对采集到的数据进行预处理，包括去噪、平滑、归一化等，为后续的特征提取做准备。
2.在线签名特征提取：研究基于统计特征的在线签名特征提取方法，提取能够有效区分不同用户签名的特征参数，包括动态特征（如速度、加速度、笔画顺序等）和静态特征（如签名尺寸、形状比例、笔画宽度等）。
3.在线签名验证模型构建：研究和选择合适的分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，利用提取的签名特征参数构建在线签名验证模型，并对模型进行训练和优化，以提高验证的准确率和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统实现相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，分析在线签名验证技术的国内外研究现状，了解现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
其次，研究在线签名数据的采集方法，并对采集到的数据进行预处理，包括去噪、平滑、归一化等，为后续的特征提取做准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于统计特征的在线签名验证方法，该方法结合动态特征和静态特征，能够更全面地描述签名的个性化特征，提高验证的准确率和鲁棒性。
2.设计一种高效的在线签名特征提取算法，能够快速准确地提取签名的关键特征，降低计算复杂度，提高验证效率。
3.构建基于机器学习的在线签名验证模型，并对模型进行训练和优化，以提高模型的泛化能力和鲁棒性，增强对不同用户和不同书写环境的适应性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张卫东,李静,王宇.基于轨迹分析和图像处理的在线签名验证[J].计算机应用研究,2022,39(07):2142-2147.
[2] 陆明莹,徐小龙,刘家辰,等.融合多特征和注意力机制的在线签名验证方法[J].计算机应用,2022,42(08):2519-2525.
[3] 刘鹏,陈松灿.融合动态特征和深度特征的在线签名验证方法[J].计算机科学,2022,49(06):272-279.
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