在线手写签名验证作为基于生物特征的身份识别技术的一种，因其唯一性、非侵犯性、易接受性等特点越来越受到人们的重视。它对采集设备的要求不高，适合普及和广泛使用，同时不易伪造，也不会丢失、遗忘、泄密。 演化计算是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法，由问题的候选解组成一个种群，然后通过随机变化和选择等算子进行演化。它的优点在于，只应用“适应值”信息，而不需要应用目标函数的具体值以及其他辅助信息，因此特别适合对于没有明确表达式的函数进行优化和峰值分析。 由于签名具有随意性，且将签名用函数表示十分复杂，因此，目前很难提出一个较好的评判签名相似度的准则因此将演化计算的方法引入到在线签名中来，正好符合了在线签名本身的特点，也是一个全新的尝试。给出了一种新的签名相似度评判方法，以此作为准则来比较测试签名和参考签名的相似程度，并在其基础上建立了数学模型。 实现了动态分割匹配方法，即只对测试签名进行分段，然后以一定宽度的搜索窗在参考签名上进行动态搜索匹配，从而实现对参考签名的分割。在曲线段的动态匹配过程中，利用了基于演化计算的匹配算法，引入了基于相似性的邻域搜索策略和利用适应值对个体进行分级的搜索策略，提高了算法的搜索效率和收敛速度。 构造了在线签名库。组织试验室内部人员进行签名采集，获得了有效签名共2000个，分别来自20个不同的测试者。真实签名库由真实签名构成。为了更好地检测该算法的有效性，构造了伪造签名库，由随机伪造签名、定时伪造签名和熟练伪造签名构成，分析了几种伪造签名构造过程中的参数不同取值对匹配结果的影响。 最后利用算法对采集到的有效签名进行了真实签名与真实签名、伪造签名与真实签名之间的匹配，并对算法匹配过程中的参数进行了较为全面的取值和结果分析。最终的实验统计结果初步表明了该算法的有效性。