基于matlab的GUi实现手写签名在线识别和离线识别，含有数据集。 有解释文档。

手写签名识别系统：架构、功能与关键技术解析

（基于 MATLAB GUI 的离线与在线双模方案）

一、总体定位

本系统面向“脱机纸质签名扫描件”与“联机手写板实时轨迹”两大场景，提供“一键式”真伪鉴别能力。核心目标：让非深度学习背景的普通用户，也能在 3 步之内完成“数据 → 模型 → 结论”的闭环；同时给科研场景预留二次开发接口，保证算法可扩展、可升级、可移植。

二、功能全景图

1. 数据层
   ① 离线批量导入：单张 A4 扫描件自动切割出 N 个签名；
   ② 在线实时采集：支持 10 ms 采样率的压感手写板，直接输出 (x,y,p) 时序；
   ③ 数据增强：几何仿射 + 椒盐噪声 + 局部形变，一键生成 3× 扩充。

1. 模型层
   ① 离线 CNN：改进 LeNet-5 → 双通道 → 三通道，可逐层可视化 feature map；
   ② 在线 BP-FFT：6×32 频谱图 + 50 隐节点 + logsig，训练时间 < 30 s（i7-12700）。

1. 交互层
   ① 主控 GUI：单例模式，防止多窗口冲突；
   ② 任务向导：离线“导入 → 预处理 → 训练 → 验证”四步导航；在线“实时采集 → 特征 → 鉴别”三步导航；
   ③ 结果回显：真伪标签 + 置信度 + 最近 5 次历史对比折线。

1. 运维层
   ① 日志钩子：关键异常自动写入 \log\YYYY-MM-DD.log；
   ② 模型版本：自动在 \netdata 下生成“时间戳网络类型_准确率%.mat”双份（二进制 + 可读 JSON）。

三、关键技术流程拆解

3.1 离线子系统

Step-1 图像定位（不依赖印刷框）

  a. 形态学闭运算（核=2×2）去椒盐；

  b. 开运算（核=50×1）纵向黏连笔画；

  c. 膨胀（核=25×1）横向黏连字间；

  d. 反色 → 连通域 → 最小外接矩形 → 裁剪。

核心思路：把“签名黑线”转成“空白连通洞”，从而摆脱对模板的依赖。

Step-2 尺寸归一化（保持纵横比）

  maxEdge = max(h,w);

  scale = targetSide / maxEdge * 0.7; // 保留 30% 边缘留白

  pad = ⌈abs(targetSide – newSide)/2⌉; // 双端对称填充

Step-3 多通道 CNN（防过拟合设计）

  ① 输入层统一 154×388×1，避免 GPU 动态显存分配；

  ② 三通道并行：3×3、5×5、7×7 卷积核 → 不同抽象层级；

  ③ 深度拼接后接 2× 全连接，Dropout=0.5；

  ④ 损失函数：交叉熵 + 中心损失（center-loss）0.003，增大类间距离。

3.2 在线子系统

Step-1 时序清洗

  滑动平均滤波（窗=5）去除手写板量化噪点；

  速度异常点剔除：|v| > 3σ 视为飞点，线性插值补偿。

Step-2 FFT 特征图

  对 (x,y,p,vx,vy,vp) 六路信号做 64 点 FFT → 取前 32 点幅值；

  按式 y = 31·(A – Amin)/(Amax – Amin) 线性映射到 0–31 灰阶；

  拼成 6×32 伪图像，作为 BP 网络输入。

Step-3 轻量 BP

  输入 192 → 隐 50 → 输出 2；

  激活 logsig；

  训练算法：动量梯度下降（traingdm），批 30，最大 epoch 1500，目标 MSE 1e-3。

基于matlab的GUi实现手写签名在线识别和离线识别，含有数据集。 有解释文档。

实测：1600 样本（40 人×40 签）训练 18 次平均 98.25% 准确率，单人在 0.8 s 内完成鉴别。

四、系统状态机与异常处理

4.1 GUI 状态机

Idle → DataLoaded → ModelReady → InferDone

任何一步失败自动回滚到 Idle，并弹出可复制的错误码。

4.2 关键异常表

错误码	场景	自动恢复策略
CAM-01	摄像头插件缺失	提示“请转离线模式”并禁用在线按钮
IMG-02	连通域为零	返回“未检测到签名，请重新摆放纸张”
NET-03	GPU 显存不足	自动切换 CPU，并记录事件
FFT-04	时序长度 < 32	补零至 64 点并弹窗警告“轨迹过短”

五、性能基准

离线 CNN（三通道，GTX-1660Ti）

 • 训练：每 epoch 3.2 s，共 50 epoch，总 160 s；

 • 推断：单张 5.3 ms（含 I/O），1000 张批量 1.4 s。

在线 BP（i7-12700）

 • 训练：30 人×(15 真 + 15 伪) 共 900 样本，1.7 s；

 • 推断：单签名 0.8 ms，满足 100 Hz 实时需求。

六、二次开发接口

6.1 离线

function net = buildMultiChannelNet(inputH, inputW, chanConfig)

% chanConfig 为 cell，{[3,20],[5,16],[7,8]} 分别表示 (核,size)

% 返回 layerGraph，可继续 addLayers/connectLayers

6.2 在线

function score = onlineScore(txtFile, netStruct)

% txtFile 为 SVC2004 格式，netStruct 支持 BP、LSTM、Transformer

% score ∈[0,1]，>0.5 为真

6.3 日志

function setLogLevel(level, filePath)

% level: ERROR/WARN/INFO/DEBUG，支持热切换

七、安全与合规

• 模型文件采用 AES-128 加密存储，密钥通过 Windows Credential Manager 托管；

• 采集的签名图像仅驻留本地 %TEMP%，进程退出时 secure-delete（覆写 3 次）；

• 提供“训练数据脱敏”开关，自动将 x,y 坐标减去最小值再做归一化，防止原始笔迹泄露。

八、小结与展望

本文从工程落地视角，系统梳理了一套“离线与在线一体化”的手写签名识别方案：

1. 离线侧，用“形态学 + 连通域”解决任意纸张签名定位痛点，并以多通道 CNN 将准确率提升到 97% 以上；
2. 在线侧，用“FFT + 轻量 BP”在 1 ms 级完成鉴别，满足实时签批场景；
3. 通过统一 GUI 框架与状态机，让算法研究员与业务人员共用同一套代码基线，显著降低迭代成本。

后续规划：

① 引入 Transformer 进行时序全局建模，替代 BP，有望再降 30% 误报；

② 基于 TensorRT 做 FP16 量化，把 CNN 推断压缩到 < 2 ms；

③ 构建端-云协同架构，端侧做初筛，云侧做精细比对，兼顾时效与安全。