1,678 research outputs found
Offline Handwritten Signature Verification - Literature Review
The area of Handwritten Signature Verification has been broadly researched in
the last decades, but remains an open research problem. The objective of
signature verification systems is to discriminate if a given signature is
genuine (produced by the claimed individual), or a forgery (produced by an
impostor). This has demonstrated to be a challenging task, in particular in the
offline (static) scenario, that uses images of scanned signatures, where the
dynamic information about the signing process is not available. Many
advancements have been proposed in the literature in the last 5-10 years, most
notably the application of Deep Learning methods to learn feature
representations from signature images. In this paper, we present how the
problem has been handled in the past few decades, analyze the recent
advancements in the field, and the potential directions for future research.Comment: Accepted to the International Conference on Image Processing Theory,
Tools and Applications (IPTA 2017
Multiple generation of Bengali static signatures
Handwritten signature datasets are really necessary for the purpose of developing and training automatic signature verification systems. It is desired that all samples in a signature dataset should exhibit both inter-personal and intra-personal variability. A possibility to model this reality seems to be obtained through the synthesis of signatures. In this paper we propose a method based on motor equivalence model theory to generate static Bengali signatures. This theory divides the human action to write mainly into cognitive and motor levels. Due to difference between scripts, we have redesigned our previous synthesizer [1,2], which generates static Western signatures. The experiments assess whether this method can approach the intra and inter-personal variability of the Bengali-100 Static Signature DB from a performance-based validation. The similarities reported in the experimental results proof the ability of the synthesizer to generate signature images in this script
Classification and Verification of Online Handwritten Signatures with Time Causal Information Theory Quantifiers
We present a new approach for online handwritten signature classification and
verification based on descriptors stemming from Information Theory. The
proposal uses the Shannon Entropy, the Statistical Complexity, and the Fisher
Information evaluated over the Bandt and Pompe symbolization of the horizontal
and vertical coordinates of signatures. These six features are easy and fast to
compute, and they are the input to an One-Class Support Vector Machine
classifier. The results produced surpass state-of-the-art techniques that
employ higher-dimensional feature spaces which often require specialized
software and hardware. We assess the consistency of our proposal with respect
to the size of the training sample, and we also use it to classify the
signatures into meaningful groups.Comment: Submitted to PLOS On
Introduction to Presentation Attacks in Signature Biometrics and Recent Advances
Applications based on biometric authentication have received a lot of
interest in the last years due to the breathtaking results obtained using
personal traits such as face or fingerprint. However, it is important not to
forget that these biometric systems have to withstand different types of
possible attacks. This chapter carries out an analysis of different
Presentation Attack (PA) scenarios for on-line handwritten signature
verification. The main contributions of this chapter are: i) an updated
overview of representative methods for Presentation Attack Detection (PAD) in
signature biometrics; ii) a description of the different levels of PAs existing
in on-line signature verification regarding the amount of information available
to the impostor, as well as the training, effort, and ability to perform the
forgeries; and iii) an evaluation of the system performance in signature
biometrics under different scenarios considering recent publicly available
signature databases, DeepSignDB and SVC2021_EvalDB. This work is in line with
recent efforts in the Common Criteria standardization community towards
security evaluation of biometric systems.Comment: Chapter of the Handbook of Biometric Anti-Spoofing (Third Edition
Symmetric Inkball Alignment with Loopy Models
Alignment tasks generally seek to establish a spatial correspondence between two versions of a text, for example between a set of manuscript images and their transcript. This paper examines a different form of alignment problem, namely pixel-scale alignment between two renditions of a handwritten word or phrase. Using loopy inkball graph models, the proposed technique finds spatial correspondences between two text images such that similar parts map to each other. The method has applications to word spotting and signature verification, and can provide analytical tools for the study of handwriting variation
Gaıt-Based Gender Classıfıcatıon Usıng Neutral And Non-Neutral Gaıt Sequences
Nötr veya Nötr Olmayan Ardaşık Yürüyüş Tarzlarından Davranış-bağımlı Cinsiyet Klasifikasyonu Biometrik sistem bireyle özleĢik en çok göze çarpan bir özellik veya niteliğe dayalı bir vasıf kullanılarak bireyin tanımlanmasını sağlar. Biometric tanımlayıcılar genellikle davranıĢsal özelliklere karĢı fizyolojik özellikler olarak kategorize edilir. Fizyolojik özellikler Ģahsın parmak izi, avuç içi damarlar, yüz tanıma gibi vücudun yapısal özellikleriyle ilgili olmasına karĢın, Ģahsın davranıĢsal özellikleri yürüme tarzı, imzası ve sesiyle ilgili vasıflarıdır. YürüyüĢ tarzı biometrik tanımlama yöntemi ile kiĢilerin erkek veya kadın olduğunun tanımlamasında kullanılacağı gibi kiĢilerin yürüyüĢ tarzları, yetkisiz kiĢilerin ve cinsiyetlerin belirlenmesi, ve yürüme veya yürümeye bağlı anormalliklerin tespiti gibi farklı uygulama alanlarında kullanılabilir. Bu tezde, kiĢilerin yürüyüĢ özelliklerine göre cinsiyet sınıflandırması yapan bir yöntem önerilmiĢtir. Nötr yürüyüĢ dizilerinin yanı sıra palto/manto giyme (CW) ve çanta taĢıma (CB) gibi nötr olmayan yürüyüĢ tarzlarından kaynaklanan tanımlama sorunları araĢtırılmıĢtır. Cinsiyet sınıflandırma amacıyla farklı yürüyüĢ tarzı dizinlerinin araĢtırılması ve denemelerinin yapılması üzerinde durulmuĢtur. Sayısal denemeler Casia B veritabanında mevcut değiĢik yürüyüĢ tarzları üzerinde çok sayıda denek üzerinde yapılmıĢtır. Bu veritabaında 11 farklı görünüm açılarından kaydedilen 124 kiĢi (31 kadın ve 93 erkek) bulunmaktadır. Her bir denek için, 6 nötr (Nu), 2 adet manto/palto giyme (CW) ve 2 adet çanta taĢıma (CB) olmak üzere 10 yürüme dizini bulunmaktadır. Önerilen yöntemin ilk bölümünde bir çerçeveli görüntüden arka planı çıkarma yöntemi kullanarak sırasal çerçeveli görüntüler ile arka planı arasındaki farkın hesaplaması üzerinde durulmuĢtur. Ġkinci bölümde YürüyüĢ Enerjisi (Gait Energy) görüntü özelliklikleri yardımıyla sınıflandırma yöntemi incelenmiĢtir. Son olarak bu çalıĢmada bir sınıflandırma aracı olarak Yürüme Enerjisi Görüntü (Gait Energy Image) ve Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Gait Entropy Enerji Image, GEnEI) yöntemlri uygulanmıĢtır. Wavelet Transformasyon tekniği ve GEnEI yöntemi kullanılarakveritabanından üç farklı yürüyüĢ tarzı özellikli görüntü grubu kurgulanmıĢtır. Bu yürüyüĢ tarzı özellikli görüntü grupları: (i) YaklaĢık Katsayı Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Approximate coefficient Energy Image, AGEnEI), (ii) Diksel Katsayı Rastgele Yürüme Enerji Görüntü (Vertical coefficient Energy Image, VGEnEI), ve (iii) her ikisinin birleĢkesi olan YaklaĢık ve Diksel Katsayı Yürüme Enerji Görüntü (Approximate coefficient Energy Image and Vertical coefficient Energy Image, AVGEnEI). Yukarıda belirtilen görüntüleme iĢlemlerinin iĢlevliliğinin denemesi için k-derece yakın komĢu (k-Neraest Neighboor, k-NN) ve destek vector makinası (Support vector Machine, SVM) olarak bilinen yöntemler önerilmiĢtir. Ayrıca yukarıda belirtilen üç tür enerji görüntü yöntemi birleĢtirme tabanlı karar verme (fuse-based decirion level fusion) yöntemi kullanılarak da denenmiĢtir. Sınıflandırmada k-NN yöntemi ile Nu gait dizinleri için AGEnEI % 97 lik ergitme seviyesini (fusion level), VGEnEI CB dizinleri için 91.4% lik ergitme seviyesini, ve AGEnEI CW dizinleri için %83.4 ergitme seviyesi sonuçları bulunmuĢtur. k=1, 3 ve 5 sayıları ile belirlenen üç ayrı özellik grubu arasında k=1 dikkate değer ergitme seviyesi sonuçları vermiĢtir. Her üç enerji görüntüleme yöntemi (Energy Entropy Image) „Decision-fusion‟ yöntemi ile birleĢtirildiğinde (fused) ergitme dereceleri Nu için %99.8, CB için %92.2 ve for CW için 86.3% dir. Bu sonuçlar her bir özelliğin ayrı ayrı ele alındığı durumunda elede edilen sonuçlardan daha iyi olduğu dikkate değerdir.
Drawing, Handwriting Processing Analysis: New Advances and Challenges
International audienceDrawing and handwriting are communicational skills that are fundamental in geopolitical, ideological and technological evolutions of all time. drawingand handwriting are still useful in defining innovative applications in numerous fields. In this regard, researchers have to solve new problems like those related to the manner in which drawing and handwriting become an efficient way to command various connected objects; or to validate graphomotor skills as evident and objective sources of data useful in the study of human beings, their capabilities and their limits from birth to decline
- …