stringtranslate.com

Распознавание подписи

Пример формы подписи.
Пример динамической информации подписи. Рассматривая информацию о давлении, можно увидеть, что пользователь поднял ручку 3 раза в середине подписи (области с давлением, равным нулю).

Распознавание подписи — пример поведенческой биометрии , которая идентифицирует человека по его почерку. Его можно использовать двумя способами:

Статический: В этом режиме пользователи пишут свою подпись на бумаге, а после завершения написания она оцифровывается с помощью оптического сканера или камеры, чтобы превратить изображение подписи в биты. [1] Затем биометрическая система распознает подпись, анализируя ее форму. Эта группа также известна как «офлайн». [2]

Динамический: В этом режиме пользователи пишут свою подпись на цифровом планшете , который получает подпись в реальном времени. Другая возможность — получение с помощью КПК со стилусом. Некоторые системы также работают на смартфонах или планшетах с емкостным экраном, где пользователи могут подписывать, используя палец или соответствующую ручку. Динамическое распознавание также известно как «онлайн». Динамическая информация обычно состоит из следующей информации: [2]

Современное распознавание подписей можно увидеть в последнем крупном международном конкурсе. [3]

Наиболее популярными методами распознавания образов, применяемыми для распознавания подписей, являются динамическое искажение времени , скрытые марковские модели и векторное квантование . Существуют также комбинации различных методов. [4]

Связанные методы

Недавно был предложен также подход с использованием биометрии рукописного текста. [5] В этом случае пользователь распознается путем анализа его рукописного текста (см. также биометрическое распознавание рукописного текста ).

Базы данных

Существует несколько общедоступных баз данных, наиболее популярными из которых являются SVC, [6] и MCYT. [7]

Ссылки

  1. ^ Исмаил, МА; Гад, Самия (октябрь 2000 г.). «Распознавание и проверка арабской подписи в автономном режиме». Pattern Recognition . 33 (10): 1727–1740. Bibcode : 2000PatRe..33.1727I. doi : 10.1016/s0031-3203(99)00047-3. ISSN  0031-3203.
  2. ^ ab "Explainer: Распознавание подписи | Биометрическое обновление". www.biometricupdate.com . 2016-01-11 . Получено 2021-04-03 .
  3. ^ Хумани, Несмаа; А. Мэйуэ; С. Гарсиа-Саличетти; Б. Дорицци; М.И. Халил; М. Мостафа; Х. Аббас; З.Т. Кардковач; Д. Мурамацу; Б. Яникоглу; А. Холматов; М. Мартинес-Диас; Х. Фьеррес; Х. Ортега-Гарсия; Ж. Рур Алькобе; Дж. Фабрегас; М. Фаундес-Зануй; Ж. М. Паскуаль-Гаспар; В. Карденьозо-Пайо; К. Виварачо-Паскуаль (март 2012 г.). «Кампания по оценке подписей BioSecure (BSEC'2009): Оценка алгоритмов онлайн-подписей в зависимости от качества подписей». Распознавание образов . 45 (3): 993–1003. Bibcode : 2012PatRe..45..993H. doi : 10.1016/j.patcog.2011.08.008. S2CID  17863249.
  4. ^ Faundez-Zanuy, Marcos (2007). "Онлайн-распознавание подписей на основе VQ-DTW". Pattern Recognition . 40 (3): 981–992. Bibcode : 2007PatRe..40..981F. doi : 10.1016/j.patcog.2006.06.007.
  5. ^ 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.
  6. ^ Yeung, DH; Xiong, Y.; George, S.; Kashi, R.; Matsumoto, T.; Rigoll, G. (2004). "SVC2004: Первый международный конкурс по проверке подписей". Биометрическая аутентификация . Конспект лекций по информатике. Том 3072. С. 16–22. doi :10.1007/978-3-540-25948-0_3. ISBN 978-3-540-22146-3.
  7. ^ Ортега-Гарсия, Хавьер; Х. Фьеррес; Д. Саймон; Дж. Гонсалес; М. Фаундес-Сануй; В. Эспиноза; А. Сатуэ; И. Эрнаэс; Ж.-Ж. Игарза; К. Виварачо; Д. Эскудеро; В.-И. Моро (2003). «Базовый корпус MCYT: бимодальная биометрическая база данных». Слушания IEE - Видение, изображение и обработка сигналов . 150 (6): 395–401. doi : 10.1049/ip-vis: 20031078.