离线签名识别技术的研究文献综述

#离线签名识别技术的研究
##摘要
离线签名识别作为生物特征识别领域的重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

签名作为一种传统的身份认证方式，具有易于获取、难以伪造等特点，在金融、司法、安防等领域具有广泛的应用前景。

本文首先介绍了离线签名识别的基本概念、研究意义以及应用领域，并对离线签名识别的发展历程进行了回顾。

然后，重点概述了当前主流的离线签名识别方法，包括传统的基于统计特征和结构特征的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。

最后，总结了当前离线签名识别技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

关键词:离线签名识别，生物特征识别，深度学习，模式识别，特征提取

#1.相关概念
1.1离线签名识别
离线签名识别（OfflineSignatureVerification）是指利用计算机技术，通过分析存储在纸张等介质上的静态签名图像，来判断签名真伪的技术。

与之相对应的是在线签名识别，其识别对象是签名过程中的动态信息，例如笔速、笔压等。

1.2生物特征识别
生物特征识别（BiometricIdentification）是指利用人体固有的生理或行为特征来进行身份认证的技术。

常见的生物特征包括指纹、人脸、虹膜、声音、步态、签名等。