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针对离线签名可利用的信息比较少，使用单一签名特征进行鉴别正确率不够高的情况，提出了一种基于多特征的离线签名鉴别方法.首先分别提取同一签名的ET1DT12特征和矩特征，将得到的两种特征组合形成新的高维特征，然后利用RBF神经网络进行训练和鉴别。实验结果表明该方法可以有效的提高离线签名鉴别的正确率。