姿态由图像捕获装置捕获。例如，用户可经由图像捕获装置捕获的姿态追踪他们的签名。捕 获的图形帧序列随后被分析以确定用户的签名。剩余的签名分析基本上就像在前面的说明 中描述的那样。然而，在该实施例中，可以设想图像捕获装置将被布置成捕获三维空间坐标 值。因此，还可捕获用户的手和/或手指在与图像捕获装置的捕获平面垂直的平面内的距离 的任意相对变化。简而言之，图像捕获装置优选地被布置成追踪相对于图像捕获装置的沿 三个正交的轴中的每一个轴的相对坐标位置:X (例如水平轴）、y (例如垂直轴)和Z (例如深 度轴）。这有助于识别签名中的提笔(pen_up)事件(例如签名曲线中的间隙）。在经由姿态追 踪他们的签名时，用户很可能在与图形捕获平面基本平行的平面内模仿他们使用传统的笔 和纸进行正常再现以签署他们的签名时的手的移动。每个签名间隙，例如字母'i'54的主干 与它的点54a之间的间隙（参见图5)关联着定向成与图形捕获平面基本正交的平面中的手 的相对位移，这与从纸张提起笔相关的手的姿态关系密切。按照这样的方式，可以捕获与签 名关联的手/手指姿态、以及容易识别的签名曲线中的间隙。
[0286] 本发明可被用作安全手段来控制诸如手枪之类的武器的未经授权的使用。例如， 手枪可包括配置用于接收经授权的用户的签名的签名输入装置。手枪可配置有安全的本地 存储器单元，其包含经授权的用户的行为学生物计量模板。为了操作手枪，要求经授权的签 名的输入。为了实现它，手枪可配置有电子和/或机械电路来防止手枪的操作，直到已经在 签名输入装置中提供了有效签名。可使用前述方法来验证提供的签名的有效性。可在销售 点执行注册处理。
[0287] 本发明还可被用来控制对车辆的访问。替换传统的钥匙和锁或者除了传统的钥匙 和锁之外，车辆可包括适合于接收签名的装置以及配置用于验证提供的签名的真实性的认 证装置。
[0288] 本发明可被用来控制对安全资源和/或实体的访问。例如，对包含珍贵物品的保险 箱或对安全设施的访问。
[0289] 虽然已经在确定包括表示人名的字母的程式化脚本的提供的签名的真实性的情 况下描述了本发明的前述示例，此处描述的系统和方法可被用来还验证其它用户产生的符 号和/或图案。举例来说，这可包括验证其中用户追踪触摸板和/或触摸屏上的图案的方式。 当在触摸板上追踪图案时，图案在其正在产生时可以是不可见的（例如人可使用触摸板，其 中没有单独的显示器来显示正在产生的图案）。可替换地，可以使用触摸敏感屏幕，由此该 图案在其正在产生时可被显示在屏幕上。用户产生的图案可随后以与之前的说明基本相同 的方式被验证，尽管在该情况下用户的行为学生物计量签名模板9可替换地指的是用户的 行为学生物计量图案模板。由此，应该理解的是，在本发明的情况下，签名可涉及任意用户 产生的记号。
[0290]本发明可被用来经由中间支付机构授权在线交易，例如PayPa 1 ?。例如，希望启动 与诸如网上零售商（例如Amazon, com?)之类的电子商务实体进行交易的用户，可指派利用 PayPal?执行交易。在交易确认阶段，可要求用户提供他们的签名以便完成交易，该提供的 签名可采用本发明的方法和/或系统来进行验证。
[0291]仅仅通过示例的方式而不是限制的方式提供此处描述的实施例。可以理解的是， 可在其中要求识别验证的大量不同的应用中实现本发明，而且这些应用落入本发明的范 围。还应该理解的是，所述实施例可单独使用或者组合使用，而且这种选择落入本发明的范 围。
【主权项】
1. 一种验证提供的签名的真实性的方法，所述方法包括步骤： 接收一组采样数据点，每个采样数据点与沿所述签名的不同位置关联； 采用预存储用户配置文件中包含的一组预定特征节点来识别该组采样数据点中的一 组特征节点； 确定每个识别的特征节点是否处于相应预定特征节点的预定阈值范围内；以及 在特征节点处于所述预定阈值范围内时产生正验证。2. 根据权利要求1所述的方法，其中每个采样数据点包括由时间坐标值表示的时间分 量，而且所述接收步骤包括针对每个采样数据点： 通过比较与采样数据点和邻接布置的采样数据点分别关联的时间坐标值，计算该采样 数据点与邻接布置的采样数据点之间的时间间隔； 确定所述时间间隔是否处于预定时间间隔阈值内；以及 当计算的时间间隔超过预定时间间隔阈值时对处于采样数据点和邻接布置的采样数 据点之间的一个或多个其它数据点的位置和时间坐标进行内插，内插的位置被选择成使得 采样数据点和与所述一个或多个其它数据点关联的内插的时间坐标之间的时间间隔处于 预定时间间隔阈值内。3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中所述接收步骤包括： 计算采样数据点和邻接布置的采样数据点之间的分离距离； 确定所述采样数据点和邻接布置的采样数据点之间的分离距离是否处于预定距离间 隔阈值内；以及 当计算的分离距离超过预定距离间隔阈值时，对处于所述采样数据点和邻接布置的采 样数据点之间的一个或多个其它数据点的位置进行内插，由此使得与所述一个或多个其它 数据点关联的采样的和内插的位置之间的分离距离处于预定距离间隔阈值内。4. 根据任意前述权利要求所述的方法，其中所述识别步骤包括获取所述预存储用户配 置文件中包含的该组预定特征节点，以及利用优化匹配从该组采样数据点中识别出与每个 预定特征节点最相关的采样数据点。5. 根据任意前述权利要求所述的方法，其中与签名的可见部分和每个特征节点关联的 每个采样数据点由包括时间分量和空间分量的矢量表示，其中空间分量表示矢量沿签名的 相对位置。6. 根据权利要求4或者从属于权利要求4时的权利要求5所述的方法，其中优化匹配包 括： 从该组预定特征节点中选择第一预定特征节点； 计算选择的第一预定特征节点与该组采样数据点中包含的每个采样数据点之间的矢 量点积值； 将与最大矢量点积值关联的采样数据点识别为与第一预定特征节点最相关的数据点， 以及将采样数据点指定为该组识别的特征节点中包含的特征节点；以及 针对每个预定特征节点重复之前的步骤。7. 根据权利要求6所述的方法，其中最相关的采样数据点是沿与预定特征节点的方向 基本相同的方向定向的数据点，由此分别与预定特征节点和采样数据点关联的这两个矢量 之间的发散角被最小化。8. 根据权利要求7所述的方法，其中优化匹配包括采用匹配函数Mj来识别与预定特征 节点最相关的采样数据点，所述匹配函数是三个可微函数F(0j)、G(dj，dj+lWPQ(rj*djW9 函数，其中适用下述定义： 是在与预定特征节点关联的矢量以及与采样数据点关联的矢量之间形成的角度； rj是与预定特征节点关联的矢量的标量分量； dj是与采样数据点关联的矢量的标量分量； dj+Ι是与邻接采样数据点关联的矢量的标量分量； F(0j)和G(dj，dj+1)是正数而且具有正值上限；以及 Q(rj*dj)是凸函数，其被选择成在单调增大的同时其导数单调减小至0。9. 根据权利要求8所述的方法，其中所述匹配函数Mj正比于函数F(0j)、G(dj，dj+lWPQ (r j*d j)的乘积，由此 Mj = F(0j)*G(dj，dj+l)*Q(rj*dj)。10. 根据任意前述权利要求所述的方法，进一步包括： 选择识别的特征节点中的第一个特征节点； 计算选择的第一个特征节点相对于一个或多个邻接布置的识别的特征节点的几何关 系； 所述确定步骤包括验证是否每个计算的几何关系都处于预存储用户配置文件中包含 的预定阈值范围内；而且其中 在一个或多个计算的几何关系处于所述预定阈值范围内时产生正验证结果。11. 根据权利要求10所述的方法，其中计算识别的特征节点与两个邻接的依次布置的 识别的特征节点中的每一个之间的几何关系，从而定义与识别的特征节点关联的两个不同 的几何关系。12. 根据权利要求10所述的方法，其中计算识别的特征节点与七个邻接的依次布置的 识别的特征节点中的每一个之间的几何关系，从而定义与识别的特征节点关联的七个不同 的几何关系。13. 根据权利要求10、11或12中的任意一个所述的方法，其中识别的特征节点m的数量 小于或等于采样数据点η的数量的一半： m < η/2〇14. 根据权利要求10、11或12中的任意一个所述的方法，其中识别的特征节点m的数量 小于或等于采样数据点η的数量的四分之一： m < η/4〇15. 根据任意前述权利要求所述的方法，包括： 以可变采样率采样提供的签名，使得该组接收到的采样数据点中包含的采样数据点的 至少一部分与不同采样率关联。16. 根据权利要求15所述的方法，其中所述方法包括： 根据该组采样数据点产生哈希值； 将产生的哈希值与一组预存储的哈希值进行比较以确定是否产生的哈希值是唯一的； 而且其中 在产生的哈希值是唯一的时产生正验证结果。17. 根据权利要求15或16所述的方法，其中所述采样步骤包括标准化提供的签名。18. 根据任意前述权利要求所述的方法，其中所述方法包括： 计算每个识别的节点之间的流逝的时间间隔； 确定计算的时间流逝值是否处于预存储用户配置文件中包含的预定阈值范围内；以及 在计算的时间流逝值处于预定阈值范围内时产生正验证结果。19. 根据任意前述权利要求所述的方法，其中所述方法包括： 采用与每个特征节点关联的空间坐标和时间坐标，针对每个识别的特征节点计算速度 矢量； 确定每个计算的速度矢量是否处于预存储用户配置文件中包含的预定阈值范围内；以 及 在计算的速度矢量处于预定阈值范围内时产生正验证结果。20. 根据任意前述权利要求所述的方法，其中所述方法包括： 采用与每个特征节点关联的空间坐标和时间坐标，针对每个识别的特征节点计算加速 度矢量； 确定每个计算的加速度矢量是否处于预存储用户配置文件中包含的预定阈值范围内； 以及 在计算的加速度矢量处于预定阈值范围内时产生正验证结果。21. 根据任意前述权利要求所述的方法，包括： 计算与该组采样数据点中包含的邻接采样数据点之间存在线段关联的一阶和二阶导 数； 根据计算的一阶和二阶导数来定义提供的签名的几何复杂度；以及 在定义的几何复杂度低于最小预定必要几何复杂度阈值时拒绝接收的签名。22. 根据任意前述权利要求所述的方法，包括： 保留导致正验证结果的特征节点值的记录，所述特征节点值被关联至与相同签名的不 同拷贝关联的多个不同的接收到的采样数据点组； 针对相同签名的每个不同的提供的拷贝计算特征节点值和相应预定特征节点之间的 统计方差；以及 将相应预定特征节点的预定阈值范围修改成与计算的统计方差一致。23. 根据权利要求22所述的方法，其中利用导致与在一个时间段内提供的相同签名的 不同拷贝关联的正验证结果的特征节点值来计算统计方差。24. 根据任意前述权利要求所述的方法，用于授权两个远程布置的实体之间的交易。25. -种用于验证提供的签名的真实性的系统，所述系统包括： 输入装置，其被配置成接收一组采样数据点，每个采样数据点与沿所述签名的不同位 置关联； 处理器，其被配置成： 采用预存储用户配置文件中包含的一组预定特征节点来识别该组采样数据点中的一 组特征节点； 确定每个识别的特征节点是否处于相应预定特征节点的预定阈值范围内；以及 在特征节点处于所述预定阈值范围内时产生正验证。26. 根据权利要求25所述的系统，其中所述处理器被配置成获取所述预存储用户配置 文件中包含的该组预定特征节点，以及利用优化匹配从该组采样数据点中识别出与每个预 定特征节点最相关的采样数据点。27. 根据权利要求26所述的系统，其中所述处理器被配置成执行下述优化匹配步骤： 从该组预定特征节点中选择第一预定特征节点； 计算选择的第一预定特征节点与该组采样数据点中包含的每个采样数据点之间的矢 量点积值； 将与最大矢量点积值关联的采样数据点识别为与第一预定特征节点最相关的数据点， 以及将采样数据点指定为该组识别的特征节点中包含的特征节点；以及 针对每个预定特征节点重复之前的步骤。28. 根据权利要求27所述的系统，其中所述处理器被配置成将最相关的采样数据点识 别为数据点沿与预定特征节点的方向基本相同的方向定向的数据点，由此分别与特征节点 和采样数据点关联的这两个矢量之间的发散角被最小化。29. 根据权利要求28所述的系统，其中所述处理器被配置成采用匹配函数Mj来识别与 预定特征节点最相关的采样数据点，所述匹配函数是三个可微函数F(0j)、G(dj，dj+lWPQ (rj*dj)的函数，其中适用下述定义： 是在与预定特征节点关联的矢量以及与采样数据点关联的矢量之间形成的角度； rj是与预定特征节点关联的矢量的标量分量； dj是与采样数据点关联的矢量的标量分量； dj+Ι是与邻接采样数据点关联的矢量的标量分量； F(0j)和G(dj，dj+1)是正数而且具有正值上限；以及 Q(rj*dj)是凸函数，其被选择成在单调增大的同时其导数单调减小至0。30. 根据权利要求29所述的系统，其中所述处理器被配置成采用的所述匹配函数Mj正 比于函数？(0」）、6((1」，(1」+1)和以幻*(1」）的乘积，由此 Mj = F(0j)*G(dj，dj+l)*Q(rj*dj)。31. 根据权利要求25至30之一所述的系统，包括操作耦接至输入的内插器，其被配置成 对一个或多个数据点进行内插。32. 根据权利要求31所述的系统，其中接收器被配置成通过比较与采样数据点和邻接 布置的采样数据点分别关联的时间坐标值，计算该采样数据点与邻接布置的采样数据点之 间的时间间隔，而且确定所述时间间隔是否处于预定时间间隔阈值内；以及 所述内插器被配置成在计算的时间间隔超过预定时间间隔阈值时对处于采样数据点 和邻接布置的采样数据点之间的一个或多个其它数据点的位置和时间坐标进行内插，所述 内插器被配置成对内插的位置进行内插以使得采样数据点和与所述一个或多个其它数据 点关联的内插的时间坐标之间的时间间隔处于预定时间间隔阈值内。33. 根据权利要求31所述的系统，其中所述输入被配置成计算采样数据点和邻接布置 的采样数据点之间的分离距离，确定所述采样数据点和邻接布置的采样数据点之间的分离 距离是否处于预定距离间隔阈值内；以及 所述内插器被配置成在计算的分离距离超过预定距离间隔阈值时，对处于所述采样数 据点和邻接布置的采样数据点之间的一个或多个其它数据点的位置进行内插，由此使得与 所述一个或多个其它数据点关联的采样的和内插的位置之间的分离距离处于预定距离间 隔阈值内。34. 根据权利要求25至31之一所述的系统，其中所述认证装置被配置成选择识别的特 征节点中的第一个特征节点，计算选择的第一个特征节点相对于一个或多个邻接布置的识 别的特征节点的几何关系，确定是否每个计算的几何关系都处于预存储用户配置文件中包 含的预定阈值范围内，而且在一个或多个计算的几何关系处于所述预定阈值范围内时产生 正验证结果。35. 根据权利要求25至34之一所述的系统，包括： 与所述输入操作耦接的采样装置，采样装置被配置成以可变采样率采样提供的签名， 使得接收器接收的该组接收到的采样数据点中包含的采样数据点的至少一部分与不同采 样率关联。36. 根据权利要求35所述的系统，其中采样装置被配置成根据该组采样数据点产生哈 希值； 所述处理器被配置成将产生的哈希值与一组预存储的哈希值进行比较以确定是否产 生的哈希值是唯一的，而且在产生的哈希值是唯一的时产生正验证结果。37. 根据权利要求35或36所述的系统，其中采样装置被配置成标准化提供的签名。38. 根据权利要求25至37之一所述的系统，其中所述输入和所述处理器被包含在分离 装置中。39. 根据权利要求38所述的系统，其中所述处理器被包含在与所述输入远离的服务器 内，而且所述服务器通过通信信道操作耦接至所述输入。40. 根据权利要求39所述的系统，其中所述输入包括用于接收签名的触摸板。41. 根据权利要求39所述的系统，其中所述输入包括配置有触摸敏感屏幕的移动电话。42. 根据权利要求39所述的系统，其中所述输入包括个人计算机。43. 根据权利要求39所述的系统，其中所述输入包括平板电脑。44. 根据权利要求25至43之一所述的系统，其中所述系统被用于控制对安全资源的访 问。45. 根据权利要求44所述的系统，其中安全资源是银行账号。46. 根据权利要求44所述的系统，其中安全资源是配置有触摸板的汽车，所述触摸板用 于接收签名。47. 根据权利要求25至43之一所述的系统，其中所述系统被用于控制两个远程布置的 实体之间的交易。48. 根据权利要求47所述的系统，其中所述交易是金融交易。49. 根据权利要求47所述的系统，其中所述两个远程布置的实体包括付款人和收款人。50. 根据权利要求47所述的系统，其中所述系统被布置在与所述两个远程布置的实体 操作耦接的中间设备上。51. -种移动电话，其被配置成执行根据权利要求1至24之一所述的方法。52. -种个人计算机，其被配置成执行根据权利要求1至24之一所述的方法。53. -种平板电脑，其被配置成执行根据权利要求1至24之一所述的方法。54. -种基本上如本文所述的和/或如附图所示的验证提供的签名的真实性的方法。55.-种基本上如本文所述的和/或如附图所示的用于验证提供的签名的真实性的系 统。
【专利摘要】本发明公开了一种验证提供的签名的真实性的方法，包括步骤：接收一组采样数据点，每个采样数据点与沿所述签名的不同位置关联；采样预存储用户配置文件中包含的一组预定特征节点来识别该组采样数据点中的一组特征节点；确定每个识别的特征节点是否处于相应预定特征节点的预定阈值范围内；以及在特征节点处于所述预定阈值范围内时产生正验证。还公开了一种配置成执行该方法的系统。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105518703
【申请号】CN201480027270
【发明人】Y·阿维尼, E·祖查德
【申请人】应用神经技术有限公司
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2014年3月13日
【公告号】EP2973214A1, WO2014140768A1