生物特征识别技术作为一种身份识别的手段,具有独特的优势,近年来已逐渐成为国际上的研究热点。签名认证属于生物特征识别技术的一种,已经在国内外各个领域应用数十年,被人们广泛接受。但是,由于签名作为同意或授权的一种标志,它已长时间成为伪造或欺骗的对象,特别是在流行信用卡和银行支票的时代。所以,随着对于个人身份认证快速而准确处理要求的不断增长,自动签名认证系统的设计迎来真正的挑战。签名认证按照数据的获取方式可以分为两种:离线签名认证和在线签名认证。离线签名认证是通过扫描仪或数码相机来获取签名的数字图像;在线签名认证是利用数字写字板或压敏笔来记录书写签名的过程。离线签名数据较容易获取,但是它没有利用笔划形成过程中的动态特性,因此较在线签名容易被伪造。本文对现有的离线签名认证方法进行了改进和创新,提出了四种特征,包括方向特征、纹理特征、动态特征和几何特征。这里方向特征是指像素点的方向分布情况及交叉点和拐点的方向;纹理特征是指用十字—对角纹理矩阵方法来提取签名的纹理特征;动态特征是指像素点的灰度分布情况和高压力区域的四个特征;几何特征是指签名的密度特征和复杂指数。另外,本文还对签名图像的四个一维投影信号,即:签名的水平、竖直、45度方向、135度方向的投影信号分别作多尺度小波分解,用小波零交叉方法来提取签名的相关特征。在签名认证阶段,为了提高系统的实用性和方便性,我们采用一对一的BP神经网络认证方法。本文提出的离线签名认证方法已经在一大批真实的数据中实践过,实验结果表明这个方法是非常有效的。