基于笔劲识别的身份验证系统设计与实现

化的编程平台，引入了虚拟仪器的概念，以框图的形式编写代码，高度的模块化和智能化为软件设计提供了便利。

为简化开发，本系统使用LabVIEW 进行界面开发以及算法处理。

本系统实现身份认证功能主要包含两个环节，第一步是创建签名，即将允许进入系统的用户书写特征记录到系统中； 第二步是验证签名，即验证输入的签名的用户是否有进入系统的权限，系统框图如图5所示。

　　图5 上位机程序流程图

系统首先进行初始化，用户选择“创建签名”，然后开始在触摸屏上书写签名。系统接收下位机传送的数据，先进行存储，收到的数据从起始码到结束码之间是有效的。因为AD7879 内部为12 位ADC，且每个采样点需要采集四次数据（ X、Y、Z1、Z2） ，所以每个采样点对应8 Byte 的信息。上位机程序可以顺次读出所有有效点，循环读取各个采样点，并逐点描绘在空白图片上，就可以得到书写的字形显示图片。为形象表现显示效果，设计中把压力特征映射成了像素点的颜色信息，深颜色表示压力大，浅颜色表示压力小。

创建签名之后可以进行验证签名，用户选择验证签名，并开始在触摸屏上书写，之后数据采集和处理的过程与创建签名的方法相同，得到图片B.然后，将输入的签名与初始创建的签名进行对比，对比的过程如下。

（ 1） 消除误差点。实验发现，触摸屏采集到的数据中，有些采样点是由系统随机误差造成的，其在屏幕上显示为一些杂散的孤点，在验证之前需要消除这些误差点。

（ 2） 对正，对齐字形。首先将书写的字迹比划对应起来，这主要是寻找书写笔迹中的特征点，包括提笔点、落笔点和转折点，并形成特征标记。

（ 3） 分割字符。根据上一步所做的标记，以特征点为间隔，把字迹分为若干段，将之与创建的原始签名数据进行对比。如果段数不同，则验证失败，发送重新验证提示。否则，进行下一步对比。

（ 4） 压力对比。求出每个特征点附近的平均压力之差。每个转折点处的曲率之和以及每段采样点序列的均方差，若这些结果均没有超过设定的阈值，则认证通过，否则认证失败。这些阈值都是通过实验中反复对比得到。这个阈值也可以根据用户需求设定。用户所需的安全等级越高，那么设定的阈值就越高。

　　4 结果与讨论

通过本系统的硬件平台，采集了书写的压力信息，可以分析出不同的人书写的压力有明显的区别。

如图6 中是书写“梅”字的笔劲变化情况。因为每次提笔的时候压力会变得很小，所以在图中可以看到波形中有11 个尖峰，对应的是书写的11 次提笔，可以根据尖峰把书写的比划分割出来。每次书写时的速度不完全，所以每一笔的采样数也不一样，经过插值算法将每一笔的采样数归一化到相同，才能在图像中看到采样点一一对应的效果。

　　图6 笔劲变化曲线

图中灰线为同一个人书写时采集到的压力变化，深灰线和黑线为另外两个人书写的压力变化，同一个人的书写压力变化趋势和压力的绝对大小都很接近，能够与不同人的书写区分开来，说明本系统的设计思路是合理的。

　　5 结束语

本文介绍了一种基于笔劲识别的身份验证系统，重点在于对以往单纯以书写的字形来识别身份的方式的改进，在相对成熟的笔迹识别技术基础上，辅以对书写笔劲的对比，可以更加精确地识别用户的身份，而且书写的笔劲在外观上是很难察觉的，故很难被模仿。本系统使用LabVIEW 编写上位机，充分简化了开发流程。另外本文中的书写笔劲的采集是直接基于触摸屏的，不用外加任何传感器和特殊的压力采集设备，简单易行，只要稍加改装，此方案可以被广泛使用在其他以触摸屏为主的设备上。经过实际测试，本系统对特定用户的识别率较高，但是存在一定的拒绝认证率。这就需要进一步改进算法，以进一步提高准确率。在实际应用中，本方法应结合笔迹识别，提高认证的准确度。