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以色列本·古里安大学和特拉维夫大学的研究人员开发了一种新系统——使用智能手表设备和软件来验证手写签名，该系统能检测出最熟练的签名伪造。大多数在线签名验证技术依赖专用数字设备（比如平板电脑或智能笔）来捕获、分析及验证签名，而这种新方法使用的是现成的手戴设备中的运动传感器。最近的市场调查显示，六分之一的人已经在佩戴智能手表，到2020年市场预计将达到3.73亿部。该签名验证技术可对付随机和熟练的伪造。随机伪造者没有关于他人的任何信息，使用的是其自己的签名风格。熟练的伪造者经常练习模仿他人的签名，因此其伪造的签名更难于检测。研究团队开发的软件使用从人的手腕的运动收集的运动数据，以在签名过程中识别写字之人。从加速度计和陀螺仪传感器编译的该信息感测旋转运动和方向的变化，并训练机器学习算法，以区分真实和伪造签名。 “我们的假设是，人们采取一种独特的、他人难以模仿的特定签名模式，” 本·古里安大学研究人员称。在研究中，特拉维夫大学的66名学生使用数码笔在平板电脑上记录各自的15个真实签名样本，握笔手上戴着智能手表。然后每个学生研究了其他人的真实签名的跟踪记录，然后每人伪造其中的5个。 “我们让学生进行了随机和熟练伪造签名，证实了我们的系统能够成功区分真实和伪造的签名，精确性非常高，” 研究人员称。 “使用手腕佩戴设备或健身跟踪器可以提供比其他佩戴设备更全面的数据，因为其测量的是用户的手臂、手及所有手指的动作，而非仅仅测量手指或前臂，” 研究人员称。 “我们结合了离线和在线验证方法的优点。和离线方法一样，我们的方法不需要指定的ad-hoc设备来捕获签名。人们几乎可以使用任何手戴设备在纸质文档上书写和收集签名，比如合同、收据或其他非数字化文档。然后，我们的系统像在线验证系统一样操作，以全面捕获签名过程的动态并确认真实性。” 研究人员称。研究人员已经为初始系统申请了专利，这使一般的智能手表变身为签名验证器。他们计划扩展研究，进行更大规模的实验，并将研究同时从智能手表设备和写入数字化仪（例如平板电脑）收集数据的好处，以了解结合来自两个来源的信息是否可以提高准确性。他们还将研究从其他传感器中提取的数据的影响，比如测谎仪中用于测量心率变异性的数据。
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