作为身份鉴别的一种手段，手写签名在现实环境中大量使用，如合同的签署、票据的确认等。伴随信息处理技术的发展，从上个世纪六十年代至今，研究人员在离线中文手写签名的自动鉴别方面开展了大量研究工作，取得了一定的进展，但仍面临一些问题，如鉴别对象的普适性和鉴别特征的稳定性问题均没得到很好解决。因此，进一步深入开展离线中文手写签名的研究具有重要的理论意义和现实意义。　　在基于传统关键点对离线中文签名骨架进行分段的基础上，针对其不足，设计了一个基于拐点对分段进行二次分段的算法，实现了对分段的更精细划分。通过深入分析分段的特点，分别提取了分段的位置特征和分段的轨迹特征，获得了离线中文签名的特征信息，构建了分段特征向量以及基于分段特征向量的组合而形成的中文签名特征向量。　　基于中文签名特征向量，通过对离线中文签名之间的差异进行分析，构造二分图，并定义分段轨迹距离作为二分图边的权值，然后分别定义了分段质心欧氏距离、分段长度比和分段夹角余弦并制定了相应规则对二分图权值矩阵进行了修正，利用二分图匹配获取了签名分段匹配信息，并根据这些信息制定了相应的离线中文签名自动鉴别规则。基于所构建的带权二分图和制定的鉴别规则，给出了一个利用二分图匹配实现离线中文签名自动鉴别的算法，并对算法的复杂度进行了分析。　　借助仿真实验，对基于二分图匹配的离线中文签名自动鉴别算法进行了测试与验证。实验结果表明，基于二分图匹配的离线中文签名自动鉴别算法可以以较高的准确率识别真实签名，同时对于伪签名具有较低的错误接受率，验证了基于二分图匹配的自动鉴别算法用于离线中文签名自动鉴别的可行性和有效性。