CN104463147A - 一种实现手写签名验证的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种实现手写签名验证的方法和装置。该方法包括：设置相对数据处理算法和匹配度算法；获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。本发明能够提高手写签名认证的安全性。

Description

一种实现手写签名验证的方法和装置

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，特别涉及一种实现手写签名验证的方法和装置。

背景技术

随着科学技术的发展，计算机和网络的普及使得人们之间的交往越来越频繁、越来越方便，但随之而来的安全问题却越来越突出。因此，如何准确地鉴定一个人的身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键问题。目前，手写签名在信息安全领域应用的较为广泛。而手写签名认证技术与其他身份认证技术相比具有明显的优点：与指纹、语音等其他生物特征识别相比，它的成本较低、使用方便，不需要专业和复杂的采样设备，可以通过肉眼识别认证。

目前，对手写签名进行验证的实现方式包括：当用户1初次在电子设备的触摸屏上手写签名时，采集用户1在触摸屏上的手写运动轨迹，保存该运动轨迹；后续，当需要对用户1的身份进行验证的时候，采集用户1当前在触摸屏上手写输入的运动轨迹，将当前采集的运动轨迹与预先保存的对应于该用户1的运动轨迹进行对比，如果对比结果符合要求，则当前手写签名通过验证，认为当前用户为合法的用户1。

可见，目前的对手写签名进行验证的实现方式，仅仅是对用户手写签名时的运动轨迹进行采集和对比，非法用户往往很容易模仿该运动轨迹，因此，安全性较低。

发明内容

本发明提供一种实现手写签名验证的方法和装置，能够提高手写签名认证的安全性。

一种实现手写签名验证的方法，设置相对数据处理算法和匹配度算法，还包括：

获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；

获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；

根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；

其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。

所述主数据还包括：签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力中的任意一个或多个元素；

和/或，

所述辅数据包括：签名时使用的字体、颜色、线宽及图案中的任意一个或多个元素。

所述相对数据处理算法包括算法一：

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},x_{\min }\≤x^{\′}\≤x_{\max }$

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},y_{\min }\≤y^{\′}\≤y_{\max }$

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x^′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

和/或，当所述主数据中的元素包括签名笔画速度时，所述相对数据处理算法还包括算法二：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标；

和/或，当所述主数据中的元素包括签名笔画方向时，所述相对数据处理算法还包括算法三：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

所述根据所述匹配度算法进行签名认证包括：

判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；

如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。

实现多人追加签名，包括：

在所述获取第一用户输入的第一主数据和第一辅数据之后，并在所述进行签名认证之前，进一步包括：根据第一用户的第一主数据及第一辅数据，生成第一用户的手写签名静态图片，并根据预先设置的多人追加签名用户列表，展示给第二用户；获取第二用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第三主数据及第三辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第三主数据及第三辅数据进行处理并保存；根据第二用户的第三主数据及第三辅数据，生成该第二用户的手写签名静态图片，并根据预先设置的多人追加签名用户列表，展示给下一个用户，以此类推，直至生成多人追加签名用户列表中所有用户的签名静态图片；将所有用户的签名静态图片进行压缩处理，合并为一个文件；

则在进行第一用户签名认证之后，进一步包括：对多人追加签名用户列表中的其他所有用户逐级进行所述签名认证。

实现多人同时签名，包括：

所述获取第一用户输入的第一主数据和第一辅数据，进一步包括：根据预先设置的多人同时签名用户列表，获取该列表中其他所有用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的主数据及辅数据；根据所述相对数据处理算法，对其他用户的主数据及辅数据进行处理并保存；利用每一个用户的主数据及辅数据生成该用户对应的签名数据，将所有用户的签名数据置于一个合并文件中预先设定的各用户对应的区域；

则在进行第一用户签名认证时，进一步包括：对多人同时签名用户列表中的其他所有用户均进行所述签名认证。

在第一用户签名认证成功后，进一步包括：使用3DES对称加密算法和/或base64编码方式，对第一用户的签名数据进行加密处理。

一种实现手写签名验证的装置，包括：

算法保存单元，用于保存相对数据处理算法和匹配度算法；

签名数据处理单元，用于获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；以及获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；

认证单元，用于根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；

其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。

所述签名数据处理单元中包括第一相对数据处理算法执行单元，用于利用算法一对主数据及辅数据进行处理：

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},x_{\min }\≤x^{\′}\≤x_{\max }$

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},y_{\min }\≤y^{\′}\≤y_{\max }$

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画速度时，所述签名数据处理单元中还包括第二相对数据处理算法执行单元，用于利用算法二对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画方向时，所述签名数据处理单元中还包括第三相对数据处理算法执行单元，用于利用算法三对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

所述认证单元包括：

主数据判断子单元，用于判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则触发辅数据判断子单元；

辅数据判断子单元，用于被触发后，判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。

本发明实施例提供的一种实现手写签名验证的方法和装置至少具有如下的有益效果：

1、本发明实施例中，反映用户手写签名的数据不仅包括签名的运动轨迹等主数据，而且还包括辅数据，因此，能够使用更多的参数来描述和体现用户的手写签名，基于此做出的认证签名的安全性则更高。

2、在本发明一些实施例中，在用户每次输入手写签名时，都可以根据相对数据处理算法对该手写签名的主数据和辅数据进行相对数值处理，有效避免诸如签名用户并不能保证每次签名的起始位置及签名大小无法保持一致等问题，避免人为因素的干扰，认证使用的主数据和辅数据也更加准确有效，提高了认证的准确性。

3、在本发明一些实施例中，提供了针对不同主数据和辅数据元素的多种相对数据处理算法，从而使得应用更为灵活，进一步提高了认证的准确性。

4、在本发明一些实施例中，在根据匹配度算法进行签名认证时，主数据和辅数据可以采用类似二八原则进行认证时的权重分配，比如，在主数据的匹配满足一定条件下，直接确定认证成功或失败，而在主数据的匹配满足另一些条件下，则继续使用辅数据来进行认证。此种方式，由于能够在认证过程中，考虑更多的手写签名的数据元素，因此，进一步避免了在合法用户手写签名时，由于人为抖动等问题而造成的认证失败的问题，进一步提高了认证的可靠性和有效性。

5、在本发明的一些实施例中，可以使用3DES对称加密算法和/或base64编码方式，对用户的签名数据进行加密处理，后续使用对应的算法进行解密并显示签名即可，从而进一步提高了签名数据存储的安全性，防止签名数据被篡改。

附图说明

图1是本发明一个实施例中实现手写签名验证的流程图。

图2是本发明一个实施例中实现多人追加签名的流程图。

图3是本发明一个实施例中根据匹配度算法对签名进行认证的流程图。

图4是本发明一个实施例中实现多人同时签名的流程图。

图5是本发明一个实施例中实现手写签名验证的装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明一个实施例中提出了一种实现手写签名验证的方法，参见图1，该方法包括：

步骤101：设置相对数据处理算法和匹配度算法。

这里，相对数据处理算法用于对用户手写签名的数据进行相对数值处理，以便有效避免诸如签名用户不能保证每次签名的起始位置及签名大小无法保持一致等问题，避免人为因素的干扰，保证认证使用的签名数据更加准确有效。

匹配度算法用于给出基于用户手写签名的数据的具体匹配规则。

步骤102：获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存。

这里，主数据用于体现用户手写签名的主要特征，辅数据用于体现用户手写签名的辅助或附加特征。

步骤103：获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理。

步骤104：根据匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证。

上述过程中，主数据的元素中至少包括签名的运动轨迹。

可见，在本发明的上述实施例中，反映用户手写签名的数据不仅包括签名的运动轨迹等主数据，而且还包括辅数据，因此，能够使用更多的参数来描述和体现用户的手写签名，基于此做出的认证签名的安全性则更高。

在本发明的一些实施例中，主数据包括的元素中除了签名的运动轨迹之外，还可以进一步包括：签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力中的任意一个或多个元素。由于签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力都能够体现用户的手写签名特征，因此，本发明实施例的此种方式中，进一步使用这些元素作为主数据，从而能够更为准确、多样性地描述用户手写签名的特征。

在本发明的一些实施例中，辅数据包括的元素可以有：签名时使用的字体、颜色、线宽及图案中的任意一个或多个元素。由于签名时使用的字体、颜色、线宽及图案都能够体现每一个用户的喜好，因此，本发明实施例的此种方式中，进一步使用这些元素作为辅数据，从而能够更为灵活、多样性地描述用户手写签名的特征。

上述主数据包括的元素，辅数据包括的元素，在本发明的一些实施例中，相对数据处理算法包括对应于各种元素的具体算法。

在本发明的一些实施例中，在根据匹配度算法进行签名认证时，主数据和辅数据可以采用类似二八原则进行认证时的权重分配。此种方式下，步骤104的过程可以包括：判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。

优选地，在本发明的一些实施例中，还可以进一步实现多人追加签名，也就是，多人逐级签名。后续，可以实现多人逐级签名验证。

优选地，在本发明的一些实施例中，还可以进一步实现多人同时签名，也就是，多个人的签名组合为一个完整的签名。后续，可以实现多人同时签名的验证。

优选地，为了进一步提高安全性，在保存用户签名的主数据和辅数据时，可以进行加密保存，比如使用3DES对称加密算法和/或base64编码方式，对第一用户的签名数据进行加密处理，后续使用对应的算法进行解密并显示签名即可。

下面针对实现多人追加签名和多人同时签名，分别举一个具体流程来说明本发明实施例实现手写签名的验证过程。

针对多人追加签名的实施例可以如下：

参见图2，该过程预先设置有多人追加签名用户列表，还包括：

步骤201：预先设置体现用户手写签名特征的主数据及辅数据。

本步骤中，多人追加签名用户列表用于记录针对一个业务，需要签名的用户及其逐级签名顺序。

步骤202：预先设置相对数据处理算法和匹配度算法。

在上述步骤中，基于对用户手写签名特点的分析，能够主要体现签名特点的数据可以包括：签名的运动轨迹，即签名输入点的坐标，签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力。因此，将这些元素设置为主数据。另外，在实际的实现中，每个用户在签名时，都有各自的风格喜好，会选择签名时使用的字体、颜色、线宽及图案等，因此，可以将这些元素设置为辅数据。

针对设置出的主数据和辅数据，相应地，设置出如下的相对数据处理算法：

算法一：针对主数据中的元素～签名的运动轨迹

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},x_{\min }\≤x^{\′}\≤x_{\max }$

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},y_{\min }\≤y^{\′}\≤y_{\max }$

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值。

该算法一用于后续对主数据中签名的运动轨迹进行相对数据处理。

算法二：针对主数据中的元素～签名笔画速度

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标。

该算法二用于后续对主数据中签名笔画速度进行相对数据处理。

算法三：针对主数据中的元素～签名笔画方向

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

该算法三用于后续对主数据中签名笔画速度进行相对数据处理。

步骤203：采集多人追加签名用户列表中的用户1在电子设备的触摸屏上手写签名的原始数据。

这里，采集的用户1的原始数据记为主数据1和辅数据1。具体地，可以是采集用户1手写签名时的运动轨迹、签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力、使用的字体、颜色、线宽及图案。

步骤204：使用高斯滤波，对采集的用户1的手写签名的原始数据进行干扰过滤。

本步骤是过滤掉签名过程中因为手写抖动、触摸屏误差导致的各种干扰。

步骤205：根据相对数据处理算法，对用户1签名的原始数据进行处理。

本步骤中，根据上述算法一对采集的用户1的签名的运动轨迹进行处理，得到处理后的运动轨迹值。

还可以根据上述算法二对采集的用户1的签名笔画速度进行处理，得到处理后的签名笔画速度。

还可以根据上述算法三对采集的用户1的签名笔画方向进行处理，得到处理后的签名笔画方向。

本步骤中，笔画压力无需计算，可以从触摸屏反馈各个时间的压力数值。

步骤206：利用处理后的用户1的主数据1及辅数据1，生成用户1的手写签名静态图片。

步骤207：根据多人追加签名用户列表，将用户1的手写签名静态图片展示给列表中下一个用户。

步骤208：针对多人追加签名用户列表中的其他所有用户均执行步骤203至步骤207的处理，直至生成所有用户的签名静态图片。

步骤209：将所有用户的签名静态图片进行压缩处理，合并为一个文件，并对文件进行加密处理后，保存。

本步骤中，加密算法使用3DES对称加密算法和/或base64编码方式。

步骤210：当需要进行签名验证时，再次采集用户1在电子设备的触摸屏上手写签名的原始数据，包括主数据2和辅数据2。

本步骤中采集的原始数据的类型与步骤203中的相同。

步骤211：使用高斯滤波，对当前采集的用户1的手写签名的原始数据包括主数据2和辅数据2进行干扰过滤。

步骤212：根据相对数据处理算法，对当前采集的用户1签名的原始数据包括主数据2和辅数据2进行处理。

本步骤中相对数据处理算法及处理过程与步骤205中的对应过程相同。

步骤213：根据匹配度算法，基于处理后的主数据1、主数据2、辅数据1及辅数据2进行用户1的签名认证。

本步骤213中的认证过程可以参见图3所示，包括以下步骤：

步骤301：判断认证时采集的主数据2与原始输入的样本主数据1的匹配度是否大于等于90％，如果大于等于，则签名认证成功，否则，执行步骤302。

步骤302：判断主数据2与主数据1的匹配度是否小于等于60％，如果小于等于60％，则签名认证失败，否则，执行步骤303。

步骤303：判断认证时采集的辅数据2与原始输入的辅数据1的匹配度是否大于等于70％，如果大于等于70％，则签名认证成功，如果小于70％，则签名认证失败。

执行到本步骤，主数据2与主数据1的匹配度小于90％但大于60％，也就是说，主数据的匹配度处于难于界定是否匹配的情况，因此，可以进一步参考辅数据来判断和认证。

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度，具体地包括：

针对主数据和辅数据中的每一个元素，均执行其中，P为匹配度值，S₂为该元素在认证时采集的值，S₁为在原始输入时采集保存的值；

然后，分别计算主数据和辅数据的整体匹配度值，n为元素的个数。

步骤214：对多人追加签名用户列表中的其他所有用户逐级进行与用户1相同的签名认证。

在本发明的其他实施例中，针对多人同时签名的实施例可以如下：

参见图4，该过程预先设置有多人同时签名用户列表，还包括：

步骤401至步骤405的所有描述与步骤201至步骤205的所有描述相同。

步骤406：根据多人同时签名用户列表，对列表中其他所有用户签名的原始数据(包括主数据和辅数据)进行处理，处理过程与用户1的签名原始数据的处理相同。

步骤407：利用每一个用户的主数据及辅数据，生成该用户对应的签名数据，将所有用户的签名数据置于一个合并文件中预先设定的各用户对应的区域，从而生成一个完整签名。

步骤408：将完整签名文件进行加密处理后，保存。

步骤409：当需要进行签名验证时，再次采集多人同时签名用户列表中每一个用户在电子设备的触摸屏上手写签名的原始数据，比如，针对用户1的主数据2和辅数据2。

步骤410：针对多人同时签名用户列表中每一个用户均执行步骤211至步骤213过程中描述的签名认证处理。

本发明一个实施例还提出了一种实现手写签名验证的装置，参见图5，包括：

算法保存单元501，用于保存相对数据处理算法和匹配度算法；

签名数据处理单元502，用于获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；以及获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；

认证单元503，用于根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；

其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。

在本发明的一些实施例中，签名数据处理单元502中包括第一相对数据处理算法执行单元，用于利用算法一对主数据及辅数据进行处理：

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},x_{\min }\≤x^{\′}\≤x_{\max }$

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},y_{\min }\≤y^{\′}\≤y_{\max }$

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画速度时，所述签名数据处理单元中还包括第二相对数据处理算法执行单元，用于利用算法二对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画方向时，所述签名数据处理单元中还包括第三相对数据处理算法执行单元，用于利用算法三对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$ $V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

在本发明一些实施例中，所述认证单元503包括：

主数据判断子单元，用于判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则触发辅数据判断子单元；

辅数据判断子单元，用于被触发后，判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个······”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种实现手写签名验证的方法，其特征在于，设置相对数据处理算法和匹配度算法，还包括：

获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；

获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；

根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；

其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述主数据还包括：签名笔画速度、签名笔画方向、各个关键笔画相对坐标和笔画压力中的任意一个或多个元素；

和/或，

所述辅数据包括：签名时使用的字体、颜色、线宽及图案中的任意一个或多个元素。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相对数据处理算法包括算法一：

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},$ x_min≤x′≤x_max

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},$ y_min≤y′≤y_max

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

和/或，当所述主数据中的元素包括签名笔画速度时，所述相对数据处理算法还包括算法二：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标；

和/或，当所述主数据中的元素包括签名笔画方向时，所述相对数据处理算法还包括算法三：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$

$V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配度算法进行签名认证包括：

判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；

如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。

5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，实现多人追加签名，包括：

在所述获取第一用户输入的第一主数据和第一辅数据之后，并在所述进行签名认证之前，进一步包括：根据第一用户的第一主数据及第一辅数据，生成第一用户的手写签名静态图片，并根据预先设置的多人追加签名用户列表，展示给第二用户；获取第二用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第三主数据及第三辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第三主数据及第三辅数据进行处理并保存；根据第二用户的第三主数据及第三辅数据，生成该第二用户的手写签名静态图片，并根据预先设置的多人追加签名用户列表，展示给下一个用户，以此类推，直至生成多人追加签名用户列表中所有用户的签名静态图片；将所有用户的签名静态图片进行压缩处理，合并为一个文件；

则在进行第一用户签名认证之后，进一步包括：对多人追加签名用户列表中的其他所有用户逐级进行所述签名认证。

6.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，实现多人同时签名，包括：

所述获取第一用户输入的第一主数据和第一辅数据，进一步包括：根据预先设置的多人同时签名用户列表，获取该列表中其他所有用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的主数据及辅数据；根据所述相对数据处理算法，对其他用户的主数据及辅数据进行处理并保存；利用每一个用户的主数据及辅数据生成该用户对应的签名数据，将所有用户的签名数据置于一个合并文件中预先设定的各用户对应的区域；

则在进行第一用户签名认证时，进一步包括：对多人同时签名用户列表中的其他所有用户均进行所述签名认证。

7.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，在第一用户签名认证成功后，进一步包括：使用3DES对称加密算法和/或base64编码方式，对第一用户的签名数据进行加密处理。

8.一种实现手写签名验证的装置，其特征在于，包括：

算法保存单元，用于保存相对数据处理算法和匹配度算法；

签名数据处理单元，用于获取第一用户手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第一主数据及第一辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第一主数据及第一辅数据进行处理并保存；以及获取第一用户再次手写签名时在电子设备的触摸屏上输入的第二主数据及第二辅数据；根据所述相对数据处理算法，对第二主数据及第二辅数据进行处理；

认证单元，用于根据所述匹配度算法，基于处理后的第一主数据、第二主数据、第一辅数据及第二辅数据进行第一用户签名认证；

其中，所述主数据包括签名的运动轨迹。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述签名数据处理单元中包括第一相对数据处理算法执行单元，用于利用算法一对主数据及辅数据进行处理：

$x^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{x_0-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},$ x_min≤x′≤x_max

$y^{\′}=\mathrm{\α}\·\frac{y_0-y_{\min }}{y_{\max }-y_{\min }},$ y_min≤y′≤y_max

其中，x₀为当前手写签名的运动轨迹的实际x轴坐标，x′为相对数据处理后的x轴坐标，α为预先设置的签名比例，x_max和x_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

其中，y₀为手写签名的运动轨迹的实际y轴坐标，y′为相对数据处理后的y轴坐标，y_max和y_min分别为预设的轨迹横坐标最大值和最小值；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画速度时，所述签名数据处理单元中还包括第二相对数据处理算法执行单元，用于利用算法二对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$ $V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$V=\sqrt{V_X^2+V_Y^2}$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标；

和/或，当所述主数据中的元素还包括签名笔画方向时，所述签名数据处理单元中还包括第三相对数据处理算法执行单元，用于利用算法三对主数据及辅数据进行处理：

$V_X=\frac{x_2-x_1}{t}$ $V_y=\frac{y_2-y_1}{t}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left[\frac{v_x}{v_y}\right]$

其中，x₁和x₂为分别为相邻两个采样点的x轴坐标，y₁和y₂为分别为相邻两个采样点的y轴坐标，θ为相邻两个采样点的方向夹角。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述认证单元包括：

主数据判断子单元，用于判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否大于等于预设的第一阈值，如果大于等于，则签名认证成功，否则判断第二主数据与第一主数据的匹配度是否小于等于预设的第二阈值，如果小于等于第二阈值，则签名认证失败；如果小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则触发辅数据判断子单元；

辅数据判断子单元，用于被触发后，判断第二辅数据与第一辅数据的匹配度是否大于等于预设的第三阈值，如果大于等于第三阈值，则签名认证成功，如果小于第三阈值，则签名认证失败；

其中，在判断匹配度时，是针对主数据和辅数据包括的所有元素逐一进行匹配，并计算所有元素的整体匹配度。