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文档简介

基于二阶系统的脱机中文签名鉴定的研究的开题报告一、研究背景与研究意义随着数字化时代的加速发展，人们在日常生活中越来越多地使用电子签名来进行文件签署、合同确认等操作。然而，电子签名的真实性和合法性一直受到争议。因此，数字签名的鉴别和认证已成为当前亟待解决的问题。中文签名鉴定一直是计算机科学领域中的研究重点。在过去的几十年中，研究人员使用各种方法来区分真实的中文签名和伪造的中文签名。在已有的研究中，大多数采用了传统的基于图像特征的方法，如形态学、纹理和颜色等特征，但这些方法在某些情况下仍无法满足实际应用中的要求，特别是在鉴定难度较大的情况下，例如检测艺术签名、斜写的签名和高度设计的签名等。为了解决中文签名鉴定的问题，本研究将基于二阶系统来研究中文签名的鉴定。二阶系统是一种广为使用的系统模型，它可以用于描述许多实际系统。研究表明，基于二阶系统的鉴定方法具有较高的鲁棒性和分类精度，可有效地用于中文签名鉴定。本研究的目的是开发一种可靠的、准确的中文签名鉴定方法，从而在保护数字文档的真实性、确保安全和避免欺诈等方面发挥积极作用。二、研究内容和研究方法本研究的主要内容为基于二阶系统的中文签名鉴定，具体内容包括以下三个方面：（1）建立中文签名的二阶系统模型。通过采集大量的中文签名数据，建立中文签名的二阶系统模型，从而形成可供鉴定的数据集。（2）提取中文签名的特征向量。使用二阶系统模型对中文签名数据进行特征提取，提取相应的特征向量。（3）建立分类模型。将提取的特征向量传递到分类器进行分类，以此实现对真实中文签名和伪造中文签名的鉴定。本研究采用以下方法进行研究：（1）收集中文签名数据。使用手写笔在数码板上收集中文签名数据，数据包括真实中文签名和伪造中文签名。（2）建立中文签名的二阶系统模型。利用MATLAB软件建立中文签名的二阶系统模型，并通过参数优化、特征选择等方法对模型进行优化。（3）提取中文签名的特征向量。将镜像提取、单位五点区域坐标、角度特征等多种方法应用于中文签名数据的特征提取。（4）建立分类模型。使用支持向量机（SVM）算法建立分类模型，并使用MATLAB软件训练和测试这个分类器，以此来实现中文签名鉴定的目的。三、研究计划本研究将分为以下四个阶段进行：（1）文献综述。收集、阅读相关文献，了解已有研究的方法和成果，为本研究做好充分准备。（2）数据采集和预处理。使用手写笔在数码板上收集中文签名数据，并对数据进行预处理，如数据清洗、去除噪声等。（3）中文签名鉴定模型的建立与优化。建立中文签名的二阶系统模型，并对模型的参数进行优化，选择有效的特征提取方法，提取中文签名的特征向量，从而实现对中文签名的鉴定。（4）建立鉴别分类器。使用支持向量机（SVM）算法建立鉴别分类器，并使用MATLAB软件训练和测试这个分类器，以此来实现中文签名鉴定的目的。四、预期成果本研究旨在实现基于二阶系统的中文签名鉴定。预期的研究成果包括：（1）针对中文签名鉴定的算法研究和应用探索。（2）中文签名鉴定的二阶系统模型的建立和

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