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随着手机硬件技术的飞速发展,制造成本的下降,使得智能手机普及率得到了快速攀升,此外,随着软件功能的日益完善,众多的日常事务甚至工作任务都可以在智能手机端完成,这些因素使得人们对智能手机的依赖程度日益增加,因而一个安全可靠的身份认证系统对于用户来说变得至关重要。基于手机的身份认证方式包括密码认证,指纹识别,虹膜识别,在线签名认证,声纹识别等。其中在签名认证作为一个高效并极具潜力的认证方式,受到众多公司及研究人员的广泛关注。根据认证组成部分的分布情况,在线签名认证可以分为本地认证和云端认证两种情况。对于前者,整个系统组成部件以及认证过程都在同一个手机上。对于后者,样本的注册过程在一个手机上,认证却可能在不同的设备上,而且其签名模板保存在云端。按照书写工具情况,在线签名认证可以被分为手指签名和手写笔签名。与后者相比,前者直接使用手指进行签名,无需专门的触控笔,因而更受欢迎更符合实际应用。因此,本文对在线签名认证算法及手指签名本地认证在手机上的应用进行深入研究,并设计一个具备实际应用价值的手机签名认证系统。本文主要内容有:(1)对匹配模型进行了改进。对在线签名认证常用的模板匹配进行改进,并提出了一个基于信息熵的匹配模型,该匹配模型能将测试样本与参考样本之间的相似性的度量转变为两个分布之间的比较,这两个分布分别根据参考样本内部的距离度量信息,以及测试样本与参考样本之间的距离度量信息生成,从而充分利用全部样本之间的空间信息。(2)对在线签名认证算法进行了改进。针对DTW-based系统存在的问题进行深入研究,在新的匹配模型的基础上,针对性的设计了一个与之匹配使用的DTW算法来充分挖掘该匹配模型的潜力;最后,对距离归一化方案进行深入分析,并为距离归一化的使用给出相关参考建议。(3)对基于智能手机的在线签名认证系统进行了应用性研究。首先自建了手指在线签名数据库并设计了相关的实验协议。并且还依据本文在在线签名认证算法方面的成果,为其设计了一个符合实际应用的在线手指签名认证系统,还依据其实际使用情况给出相关建议,指出可以使用多样本生成匹配模型部分参数的方式来增加系统精度,并且多训练样本下的匹配模型的训练问题亟待解决。最后,还设计并开发了一个基于在线签名认证的文件加密软件。最后本文设计的在线签名认证系统在SUSIG和MCYT-100库上分别获得了1.70%和2.25%(使用10个参考样本)的等误率,3.16%和2.13%的等误率(使用5个参考样本),与经典系统之间的比较说明了本文的在线签名认证算法改进方面的有效性。本文设计的手指在线签名认证系统在本文自建的手写签名认证数据库上,在使用8个参考样本和4个参考样本情况下,分别获得了6.7%和7.1%的等误率,系统实际耗时分别为314ms和478ms,表明本文设计的系统是符合实际应用的。