随着现代社会的信息化,身份识别及验证已经引起了广泛的研究热潮。一个人的身份识别及验证包括多种手段,例如指纹识别,瞳孔识别,印章识别及本文的研究方向签名识别。其中,签名识别作为一种快捷、方便的身份验证手段在生活中的使用非常的普遍。因此,签名真伪的识别在社会生活中非常的重要。签名识别通常分为在线签名识别和离线签名识别。本文深入分析和研究了中文离线签名识别的传统方法,通过分析他们的优点和不足,将HTM(Hierarchical Temporal Memory,层次时间记忆)方法引入到离线签名识别中,并展开一系列相关研究工作,并在此基础上设计实现了HOCSRS(基于HTM离线中文签名识别系统)。总结全文,本文的主要工作有以下四个方面:1.分析签名识别的若干关键技术。它包括签名预处理、特征提取、识别判定。本文研究了这些技术的常用经典算法,以及这些算法的优缺点。针对这些优缺点研究HTM算法模型,该模型具有很强的抗噪能力,及容错能力。2.实现了基于PCNN算法开发的离线中文签名识别系统。该系统使用常规的算法进行签名预处理,使用PCNN进行签名图像的熵信息作为特征向量,把特征向量与模板向量进行欧氏距离计算,得到签名判定结果。3.建立了基于HTM算法的签名识别模型。基于NuPIC平台规范分析了利用HTM网络解决签名识别的可行性、如何表示数据及HTM网络的创建和训练。设计讨论了签名识别中HTM网络的拓扑结构及所使用的连接。4.设计和完成了基于HTM的签名识别系统。讨论了系统中各个模块的设计,影响系统的几个参数,最后给出系统的测试结果,分析了系统的优缺点,对整个系统进行了评价。