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本论文首先回顾了传统的个人身份认证技术，然后针对脱机签名的计算机自动鉴别问题进行了一些探索和研究，所完成的工作主要包括以下几个方面：
1)分析了脱机签名鉴别问题的主要难点，总结了国内国际在此领域研究的进展和成果，提出了现存的主要问题和不足；
2)在对前人所做工作的大量调研的基础上，提出了将形状、纹理、笔划三类特征相结合的方法。使特征提取不再局限于一个单一角度，而是多方面综合考虑；
3)在研究离散粒子群算法的基础上，引入了文化算法，使二者相结合形成文化离散粒子群算法(CDPSO)，用以优化特征参数；
4)针对神经网络的特点，研究了组合神经网络分类器的性能，并将组合分类器应用于签名鉴别；
5)完成了一个基于CDPSO优化特征参数和组合神经网络分类的中文脱机签名鉴别认证系统，通过实验证明了本方法的可行性与有效性。