摩擦电传感器阵列

笔迹识别高安全

自供电信号采集结合深度学习，实现真伪笔迹的精准区分与远程数据访问。

Zhang, Weiqiang · 邓林峰 · Lü, Xiaozhou · Mingxin, Liu · Ren, Zewei · Chen, Sicheng · Zheng, Yuanjin · 姚斌 · Bao, Weinmin · 王中林

InfoMat 2025

技术优势

无需鉴定人

系统自动采集笔迹信号并进行深度学习分析，避免了人工鉴定的主观性和被故意误导的风险。

自供电采集

基于摩擦电效应的传感器阵列在书写过程中自行发电，无需外部电源即可采集手写信号。

单类分类

深度学习模型只需真实签名样本即可训练，能够识别未知伪造笔迹，无需伪造样本数据。

支持远程访问

数据可通过云端远程访问和下载，便于跨地域的笔迹识别与鉴定。

应用场景

• 信息安全：为签名验证提供客观证据，防止伪造签名带来的信息泄露。
• 物联网设备：作为物联网终端传感器，实时采集并上传书写数据用于身份认证。
• 柔性穿戴设备：可集成到手套等穿戴设备中，在自然书写过程中采集力度和轨迹。
• 自供电传感：利用书写动作产生的摩擦电，无需电池即可驱动传感和信号传输。