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脱机手写签名鉴别的主要困难在于有效特征的提取，因此本文主要围绕提取能反映签名本质的特征进行了相关研究。在具体解决签名鉴别时，一方面要考虑签名的静态特征，另一方面寻找动态特征。重点研究了静态特征。提取静态特征时，利用伪Zernike矩的尺度及位移不变性，计算签名图像的0～10阶伪Zernike矩来组成特征向量。在此基础上，对基于上述两种不同特征的加权欧氏距离分类器进行性能比较，并找到了一个有效的数据融合方案。