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O～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.