摘要
随着信息技术的快速发展，生物特征识别技术因其便捷性和安全性在身份认证领域得到广泛应用，而在线签名验证作为其中重要一环，近年来受到越来越多的关注。
传统的在线签名验证方法主要依赖于人工设计特征，然而，这些方法往往难以全面捕捉签名的动态信息和个体书写习惯。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的在线签名验证方法取得了显著进展，但这些方法通常需要大量的连续签名数据进行训练，而实际应用中，获取大量的连续签名数据往往比较困难。
为了解决这一问题，本文提出了一种将离散签名数据连续化的方法，并探讨了不同连续化方法的效果分析方法。
通过对离散签名数据进行连续化处理，可以有效扩充训练数据集，提高深度学习模型的泛化能力，从而提升在线签名验证系统的性能。
关键词：在线签名验证；离散签名数据；连续化；深度学习；效果分析
近年来，随着信息技术的飞速发展和全球网络化的不断推进，身份认证在保障信息安全和电子商务交易安全等方面扮演着越来越重要的角色。
传统的基于用户名和密码的身份认证方式存在易遗忘、易破解等安全隐患，已难以满足日益增长的安全需求。
与传统的身份认证方式相比，生物特征识别技术利用人体固有的生理或行为特征进行身份验证，具有不易遗忘、防伪性能好等优点，近年来在身份认证领域得到越来越广泛的应用。
在线签名验证作为生物特征识别技术的重要分支之一，具有操作便捷、不易伪造等特点，在金融、司法、电子商务等领域具有广泛的应用前景。
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