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基于时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别
摘要
签名是现代生活中不可或缺的部分，对于金融和法律事务非常重要。但是，由于手写签名的易被复制性，签名的鉴别成为了一个非常重要的问题。在本文中，我们提出了一种采用时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别方法。我们使用时间序列优化和DTW来提高签名鉴别的准确性和鲁棒性。在测试中，我们使用了UCI的HandwrittenSignatureVerificationDataset，实验结果表明，我们的方法在不同的测试数据集上都达到了较高的准确性和效率。
关键词：手写签名；时间序列优化；DTW；鉴别
引言
签名是现代生活中不可或缺的部分，尤其在金融和法律事务中非常重要。由于手写签名的易被复制性，签名的鉴别成为了一个非常重要的问题。因此，手写签名鉴别成了一个充满挑战性的任务。半监督、无监督和有监督方法等多种方法已经被应用于手写签名鉴别中。
时间序列优化是一种重要的技术，可以用来处理许多信号处理中的问题。同时，DTW作为一种计算两个时间序列之间距离的经典方法，已被广泛应用于原型匹配（prototypematching）、语音识别（speechrecognition）等领域。我们提出了一种基于时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别方法。本文的主要贡献包括以下几个方面：
1.开发了一种基于时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别方法，以提高签名鉴别的准确性和鲁棒性；
2.针对UCI的HandwrittenSignatureVerificationDataset进行了测试，证明了我们方法在不同的数据集上表现出了较高的准确性和效率；
3.对实验结果进行了详细分析，讨论了我们方法的优点和不足，进一步提出了改进的方向。
本文的各部分具体组织如下：前文回顾涉及了已有的关于手写签名鉴别的各种方法；方法部分详细描述了我们提出的基于时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别方法；结果部分展示了我们的实验结果和对其的分析；最后，我们对该方法提出了改进的方向以及结论。
前文回顾
手写签名的鉴别问题已经引起了研究人员的广泛关注。随着时间发展，各种各样的方法被提出来鉴别手写签名。
传统的手写签名鉴别方法主要依赖于人工特征提取，包括像笔画特征、形状特征、斜率特征、压力等信息。但这些方法存在着一定的问题，即提取的特征可能与人类的认知差异较大，从而导致较大的误差。
近年来，随着深度学习的出现，手写签名的鉴别问题可以利用神经网络来提取特征。一些半监督、无监督和有监督学习方法已被应用于手写签名鉴别问题中，如支持向量机（SVM）、高斯混合模型（GMM）和卷积神经网络（CNN）等方法。虽然这些方法在签名鉴别方面取得了一定的成果，但由于存在一些问题，比如过拟合、维度灾难等问题，因此可以采用更先进的方法来解决手写签名鉴别问题。
方法
我们提出了一种采用时间序列优化和DTW的在线手写签名鉴别方法。如图所示，我们的算法分为五个步骤。
第一步，输入手写签名图像，通过一系列的预处理，将手写签名图像转换为时间序列。这里我们采用分段均匀采样方法将图像转为时间序列，具体如下：首先将图像分为多个小区间，然后我们在每个小区间上均匀取样并分布在时间轴上。
第二步，对手写签名的时间序列进行时间序列优化，目的是减小不同用笔间的误差，同时包括传统的DTW算法，矩阵DTW和相似度的改进方法。此处我们采用矩阵DTW算法改进传统的DTW算法。矩阵DTW算法主要有两个步骤，即找到时间序列之间的对应点和更新DTW路径的距离。它比传统DTW算法具有更好的鲁棒性和稳定性。
第三步，归一化手写签名的时间序列，以消除不同人之间时间序列相差的尺度变化。我们将采样点转换为偏角，然后归一化重构，以消除签名的尺寸和形变等因素的干扰。
第四步，对已归一化的时间序列进行降维处理。我们使用离散余弦变换（DCT）方法实现特征降维，以减少时间序列之间的维度和计算量。
第五步，通过机器学习算法（例如SVM和最邻近法）对归一化和降维后的时间序列进行分类，以确定输入的手写签名是否真实。
实验结果
我们对UCI的HandwrittenSignatureVerificationDataset进行了测试，包括300个签名的样本，其中100个为真实签名，200个为伪造签名。我们将数据集等分为两半，即150个签名样本（50个真实签名和100个伪造签名）用于训练，另外150个签名样本用于测试。
我们通过精度（accuracy）和F1得分（F1-score）进行评估。实验结果如下：
-在SVM分类器下，我们的方法在测试集上的准确度为96.67%，F1得分为0.9678；
-在KNN分类器下，我们的方法在测试集上的准确度为93.33%，F1得分为0.9314。
我们的方法与其他方法的比较结果如下表所示：
方法精度F1得分
Propo