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Dynamic Structural Statistical Model Based Online Signature Verification

机译：基于动态结构统计模型的在线签名验证

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In this article, a new dynamic structural statistical model based online signature verification algorithm is proposed, in which a method for statistical modeling the signature s characteristic points is presented. Dynamic time warping is utilized to match two signature sequences so that correspondent characteristic point pair can be extracted from the matching result. Variations of a characteristic point are described by a multi-variable statistical probability distribution. Three methods for estimating the statistical distribution parameters are investigated. With this dynamic structural statistical model, a discriminant function can he derived to judges a signature to be genuine or forgery at the criterion of minimum potential risk. The proposed method lakes advantage of both structure matching and statistical analysis. Tested in two signature databases, the proposed algorithm got much better signature verification performance than other results.
机译：本文提出了一种新的基于动态结构统计模型的在线签名验证算法，提出了一种对签名特征点进行统计建模的方法。动态时间规整用于匹配两个签名序列，以便可以从匹配结果中提取相应的特征点对。通过多变量统计概率分布描述特征点的变化。研究了估计统计分布参数的三种方法。使用这种动态结构统计模型，可以根据最小潜在风险的标准导出判别函数，以判断签名是真实的还是伪造的。该方法具有结构匹配和统计分析的优势。在两个签名数据库中进行了测试，提出的算法比其他结果具有更好的签名验证性能。

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