Пример рукописного ввода последовательности цифр. Его динамическая информация показана справа. Интересно подчеркнуть, что движения в воздухе также воспринимаются оцифровывающим планшетом. Эти движения можно идентифицировать, поскольку давление равно нулю.Пример динамической информации почерка.
Биометрическое распознавание рукописного текста — это процесс определения автора данного текста по стилю почерка . Биометрическое распознавание рукописного текста относится к поведенческим биометрическим системам, поскольку оно основано на том, чему научился пользователь.
Статическое и динамическое распознавание
Рукописные биометрические данные можно разделить на две основные категории:
Статический: В этом режиме пользователи пишут на бумаге, оцифровывают ее с помощью оптического сканера или камеры, а биометрическая система распознает текст, анализируя его форму. Эта группа также известна как «офлайн».
Динамический: В этом режиме пользователи пишут на цифровом планшете , который получает текст в реальном времени. Другая возможность — получение с помощью КПК со стилусом. Динамическое распознавание также известно как «онлайн». Динамическая информация для анализа движения рукописного ввода обычно состоит из следующей информации:
пространственная координата x(t)
пространственная координата y(t)
давление p(t)
азимут az(t)
наклон в(т)
Более высокая точность достигается с помощью динамических систем. Существуют некоторые технологические подходы. [1] [2] [3] [4] [5]
Отличие от OCR
Биометрическое распознавание рукописного текста не следует путать с оптическим распознаванием символов (OCR). В то время как целью биометрии рукописного текста является идентификация автора данного текста, целью OCR является распознавание содержания текста независимо от его автора.
Ссылки
^ Чапран, Дж. (2006). «Биометрическая идентификация писателя: анализ и классификация признаков». Международный журнал распознавания образов и искусственного интеллекта . 20 (4): 483–503. doi :10.1142/S0218001406004831.
^ Шомейкер, Л. (2007). «Достижения в области идентификации и проверки авторов». Девятая международная конференция по анализу и распознаванию документов . ICDAR: 1268–1273. Архивировано из оригинала 28.01.2021 . Получено 12.10.2020 .
^ Саид, ХЕС; ТН Тан; КД Бейкер (2000). «Идентификация личности на основе почерка». Pattern Recognition . 33 (2000): 149–160. Bibcode : 2000PatRe..33..149S. CiteSeerX 10.1.1.408.9131 . doi : 10.1016/S0031-3203(99)00006-0.
^ Шлапбах, А.; М. Ливицки; Х. Бунке (2008). «Система идентификации автора для данных онлайн-доски». Распознавание образов . 41 (7): 2381–2397. Bibcode : 2008PatRe..41.2381S. doi : 10.1016/j.patcog.2008.01.006.
^ Сеса-Ногуэрас, Энрик; Маркос Фаундес-Зануй (2012). «Биометрическое распознавание с использованием онлайн-рукописного текста в верхнем регистре». Распознавание образов . 45 (1): 128–144. Bibcode : 2012PatRe..45..128S. doi : 10.1016/j.patcog.2011.06.002.
