系統首先進行初始化，用戶選擇“創建簽名”，然后開始在觸摸屏上書寫簽名。系統接收下位機傳送的數據，先進行存儲，收到的數據從起始碼到結束碼之間是有效的。因為AD7879內部為12位ADC，且每個采樣點需要采集四次數據(X、Y、Z1、Z2)，所以每個采樣點對應8 Byte的信息。上位機程序可以順次讀出所有有效點，根據式(1)，式(2)可以計算出采樣點在屏幕上的相對位置，乘以顯示的像素大小就可以得到該點顯示的坐標，又根據式(3)可以計算出該點處書寫壓力的相對值。循環讀取各個采樣點，并逐點描繪在空白圖片上，就可以得到書寫的字形顯示圖片A。為形象表現顯示效果，設計中把壓力特征映射成了像素點的顏色信息，深顏色表示壓力大，淺顏色表示壓力小。
創建簽名之后可以進行驗證簽名，用戶選擇驗證簽名，并開始在觸摸屏上書寫，之后數據采集和處理的過程與創建簽名的方法相同，得到圖片B。然后，將輸入的簽名與初始創建的簽名進行對比，對比的過程如下。
(1)消除誤差點。實驗發現，觸摸屏采集到的數據中，有些采樣點是由系統隨機誤差造成的，其在屏幕上顯示為一些雜散的孤點，在驗證之前需要消除這些誤差點。
(2)對正，對齊字形。首先將書寫的字跡比劃對應起來，這主要是尋找書寫筆跡中的特征點，包括提筆點、落筆點和轉折點，并形成特征標記。
(3)分割字符。根據上一步所做的標記，以特征點為間隔，把字跡分為若干段，將之與創建的原始簽名數據進行對比。如果段數不同，則驗證失敗，發送重新驗證提示。否則，進行下一步對比。
(4)壓力對比。求出每個特征點附近的平均壓力之差。每個轉折點處的曲率之和以及每段采樣點序列的均方差，若這些結果均沒有超過設定的閾值，則認證通過，否則認證失敗。這些閾值都是通過實驗中反復對比得到。這個閾值也可以根據用戶需求設定。用戶所需的安全等級越高，那么設定的閾值就越高。

4 結果與討論
通過本系統的硬件平臺，采集了書寫的壓力信息，可以分析出不同的人書寫的壓力有明顯的區別。如圖6中是書寫“梅”字的筆勁變化情況。因為每次提筆的時候壓力會變得很小，所以在圖中可以看到波形中有11個尖峰，對應的是書寫的11次提筆，可以根據尖峰把書寫的比劃分割出來。每次書寫時的速度不完全，所以每一筆的采樣數也不一樣，經過插值算法將每一筆的采樣數歸一化到相同，才能在圖像中看到采樣點一一對應的效果。

圖中灰線為同一個人書寫時采集到的壓力變化，深灰線和黑線為另外兩個人書寫的壓力變化，同一個人的書寫壓力變化趨勢和壓力的絕對大小都很接近，能夠與不同人的書寫區分開來，說明本系統的設計思路是合理的。

5 結束語
本文介紹了一種基于筆勁識別的身份驗證系統，重點在于對以往單純以書寫的字形來識別身份的方式的改進，在相對成熟的筆跡識別技術基礎上，輔以對書寫筆勁的對比，可以更加精確地識別用戶的身份，而且書寫的筆勁在外觀上是很難察覺的，故很難被模仿。本系統使用LabVIEW編寫上位機，充分簡化了開發流程。另外本文中的書寫筆勁的采集是直接基于觸摸屏的，不用外加任何傳感器和特殊的壓力采集設備，簡單易行，只要稍加改裝，此方案可以被廣泛使用在其他以觸摸屏為主的設備上。經過實際測試，本系統對特定用戶的識別率較高，但是存在一定的拒絕認證率。這就需要進一步改進算法，以進一步提高準確率。在實際應用中，本方法應結合筆跡識別，提高認證的準確度。