摘要
离线签名识别作为生物特征识别领域的重要分支，在金融安全、电子商务等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，离线签名识别技术取得了显著进展。
本文首先介绍了离线签名识别的相关概念，包括签名采集、预处理、特征提取、分类识别等环节，并阐述了其研究意义和应用价值。
其次，对基于传统方法和深度学习的离线签名识别方法进行了综述，详细介绍了不同方法的优缺点、适用场景以及最新研究成果。
然后，对离线签名识别技术的应用领域进行了概括，包括金融、电子商务、身份认证等方面。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势，如多模态融合、小样本学习等方向。
关键词：离线签名识别；特征提取；深度学习；模式识别；生物特征识别
1.1研究背景与意义
随着信息技术的快速发展，人们对身份认证的需求日益增长，传统的身份认证方式如密码、钥匙等已经难以满足安全性和便捷性的要求。
生物特征识别技术因其独特性、稳定性等优点，逐渐成为身份认证领域的研究热点，其中，签名作为一种传统的身份认证方式，具有易于获取、不易遗忘等特点，在金融、司法等领域得到广泛应用。
离线签名识别，又称静态签名识别，是指通过计算机对扫描或拍摄的签名图像进行分析，判断其真伪的技术。
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