Visual identification by signature tracking

We propose a new camera-based biometric: visual signature identification. We discuss the importance of the parameterization of the signatures in order to achieve good classification results, independently of variations in the position of the camera with respect to the writing surface. We show that affine arc-length parameterization performs better than conventional time and Euclidean arc-length ones. We find that the system verification performance is better than 4 percent error on skilled forgeries and 1 percent error on random forgeries, and that its recognition performance is better than 1 percent error rate, comparable to the best camera-based biometrics

Authentication of Students and Students’ Work in E-Learning : Report for the Development Bid of Academic Year 2010/11

Global e-learning market is projected to reach $107.3 billion by 2015 according to a new report by The Global Industry Analyst (Analyst 2010). The popularity and growth of the online programmes within the School of Computer Science obviously is in line with this projection. However, also on the rise are students’ dishonesty and cheating in the open and virtual environment of e-learning courses (Shepherd 2008). Institutions offering e-learning programmes are facing the challenges of deterring and detecting these misbehaviours by introducing security mechanisms to the current e-learning platforms. In particular, authenticating that a registered student indeed takes an online assessment, e.g., an exam or a coursework, is essential for the institutions to give the credit to the correct candidate. Authenticating a student is to ensure that a student is indeed who he says he is. Authenticating a student’s work goes one step further to ensure that an authenticated student indeed does the submitted work himself. This report is to investigate and compare current possible techniques and solutions for authenticating distance learning student and/or their work remotely for the elearning programmes. The report also aims to recommend some solutions that fit with UH StudyNet platform.Submitted Versio

Sign H3re: Symbol and X-Mark Writer Identification Using Audio and Motion Data from a Digital Pen

Although in many cases contracts can be made or ended digitally, laws require handwritten signatures in certain cases. Forgeries are a major challenge with digital contracts, as their validity is not always immediately apparent without forensic methods. Illiteracy or disabilities may result in a person being unable to write their full name. In this case x-mark signatures are used, which require a witness for validity. In cases of suspected fraud, the relationship of the witnesses must be questioned, which involves a great amount of effort. In this paper we use audio and motion data from a digital pen to identify users via handwritten symbols. We evaluated the performance our approach for 19 symbols in a study with 30 participants. We found that x-marks offer fewer individual features than other symbols like arrows or circles. By training on three samples and averaging three predictions we reach a mean F1-score of F1 = 0.87, using statistical and spectral features fed into SVMs

Uma aplicação da transformada wavelet à verificação on-line da assinaturas manuscritas

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Neste trabalho foi implementado um método direto que utiliza a transformada wavelet como o principal recurso para a verificação on-line de assinaturas manuscritas. As assinaturas, obtidas na forma de curvas x(t) e y(t) com o auxílio de uma prancheta digitalizadora, passam por uma etapa de pré-processamento e em seguida são submetidas a uma transformada wavelet. A partir destas funções transformadas, são obtidos números que caracterizam de maneira única cada assinatura. Em seguida, com base nestes números, são estabelecidas medidas de dissimilaridade (distância) entre cada assinatura a ser testada e uma assinatura padrão, previamente escolhida de uma amostra de dez assinaturas fornecidas pelo usuário durante um processo de cadastramento. Assume-se que toda nova assinatura deverá produzir distâncias até a padrão que estejam dentro de uma faixa aceitável em torno de médias verificadas no cadastramento. A determinação destas distâncias é efetuada de maneira não-linear, com o auxílio de uma técnica típica de reconhecimento de sons conhecida como "Dynamic Time Warping" (DTW). Esta técnica permite uma compensação em virtude de variações naturais no ritmo de escrita de cada pessoa a cada nova assinatura. Para recuperar a informação relativa à velocidade, perdida pela uniformização imposta pelo pré-processamento, é utilizada ainda uma outra medida de distância, calculada a partir do desvio das funções de warping para as diagonais correspondentes. A fim de justificar a inclusão da transformada wavelet, foi implementado um segundo sistema de verificação, seguindo uma abordagem em que as funções x(t) e y(t) são diretamente confrontadas com a assinatura padrão. Neste caso, as características são as próprias coordenadas dos pixels que descrevem cada assinatura e as medidas de dissimilaridade passam a ser simplesmente as normas das distâncias entre as curvas, cuja correspondência entre pontos também é determinada com o auxílio do DTW. A partir dos testes desenvolvidos, foram obtidas taxas de erro aceitáveis para este tipo de biometria nos dois sistemas implementados. O bom desempenho do caso em que as wavelets não foram incluídas, no entanto, sugere que, em ambos os sistemas, o principal mecanismo de verificação é a comparação não-linear entre parâmetros efetuada pelo DTW

Biometric systems for access granting. An example: Iris recognition

Biometrics refers to technologies for measuring and analysing human body characteristics in person authentication applications. The computational power available in today’s computer and embedded systems (e.g. mobile phones, l aptop and personal digital assistant) allows the biometrics market to grow with the aim of replacing PIN codes or taped password in control access. Among the different biometric technologies that have emerged in the last decade, automatic iris verification systems are recognised as the most reliable. This paper presents firstly a new iris verification algorithm based on the concept of Emergent Frequency Demodulation (EMD). The emergent frequency information is related to the Hilbert transform and it is used to extract discriminative features from iris texture. This is followed by a software implementation of the proposed EMD-based iris images processing on ARM920T core-module which demonstrates the feasibility of embedding the iris technology on future multimedia mobile platform.La biométrie, qui désigne la mesure d’attributs caractéristiques du corps humain, est très utile pour authentifier un individu, comme par exemple pour le contrôle d’accès. Le marché de l’authentification par des approches biométriques est favorisé par les récents progrès des technologies informatiques, et l’essor du commerce électronique et des objets de communication nomades (téléphones et ordinateurs portables, PDA, etc.), qui nécessitent d’identifier automatiquement une personne physique plutôt que d’utiliser un mot de passe ou une carte d’accès. Bien que chacune des techniques biométriques présente un intérêt particulier suivant l’application visée, nous constatons que les systèmes de reconnaissance basés sur l’iris sont parmi les plus fiables. Nous proposons une nouvelle approche de vérification d’images d’iris, qui repose sur le concept de démodulation de fréquence émergente (relatif à la notion d’image analytique ou de transformée de Hilbert) afin d’extraire une information caractéristique de la texture d’un iris. Nous montrerons la faisabilité d’intégration de la technologie de l’iris sur les futurs terminaux mobiles, et plus particulièrement la portabilité de la chaîne algorithmique de traitement d’images d’iris sur une plate-forme multimédia embarquée basée sur le module-coeur ARM920T

Integrating passive ubiquitous surfaces into human-computer interaction

Mobile technologies enable people to interact with computers ubiquitously. This dissertation investigates how ordinary, ubiquitous surfaces can be integrated into human-computer interaction to extend the interaction space beyond the edge of the display. It turns out that acoustic and tactile features generated during an interaction can be combined to identify input events, the user, and the surface. In addition, it is shown that a heterogeneous distribution of different surfaces is particularly suitable for realizing versatile interaction modalities. However, privacy concerns must be considered when selecting sensors, and context can be crucial in determining whether and what interaction to perform.Mobile Technologien ermöglichen den Menschen eine allgegenwärtige Interaktion mit Computern. Diese Dissertation untersucht, wie gewöhnliche, allgegenwärtige Oberflächen in die Mensch-Computer-Interaktion integriert werden können, um den Interaktionsraum über den Rand des Displays hinaus zu erweitern. Es stellt sich heraus, dass akustische und taktile Merkmale, die während einer Interaktion erzeugt werden, kombiniert werden können, um Eingabeereignisse, den Benutzer und die Oberfläche zu identifizieren. Darüber hinaus wird gezeigt, dass eine heterogene Verteilung verschiedener Oberflächen besonders geeignet ist, um vielfältige Interaktionsmodalitäten zu realisieren. Bei der Auswahl der Sensoren müssen jedoch Datenschutzaspekte berücksichtigt werden, und der Kontext kann entscheidend dafür sein, ob und welche Interaktion durchgeführt werden soll

Discriminative preprocessing of speech : towards improving biometric authentication

Im Rahmen des "SecurePhone-Projektes" wurde ein multimodales System zur Benutzerauthentifizierung entwickelt, das auf ein PDA implementiert wurde. Bei der vollzogenen Erweiterung dieses Systems wurde der Möglichkeit nachgegangen, die Benutzerauthentifizierung durch eine auf biometrischen Parametern (E.: "feature enhancement") basierende Unterscheidung zwischen Sprechern sowie durch eine Kombination mehrerer Parameter zu verbessern. In der vorliegenden Dissertation wird ein allgemeines Bezugssystem zur Verbesserung der Parameter präsentiert, das ein mehrschichtiges neuronales Netz (E.: "MLP: multilayer perceptron") benutzt, um zu einer optimalen Sprecherdiskrimination zu gelangen. In einem ersten Schritt wird beim Trainieren des MLPs eine Teilmenge der Sprecher (Sprecherbasis) berücksichtigt, um die zugrundeliegenden Charakteristika des vorhandenen akustischen Parameterraums darzustellen. Am Ende eines zweiten Schrittes steht die Erkenntnis, dass die Größe der verwendeten Sprecherbasis die Leistungsfähigkeit eines Sprechererkennungssystems entscheidend beeinflussen kann. Ein dritter Schritt führt zur Feststellung, dass sich die Selektion der Sprecherbasis ebenfalls auf die Leistungsfähigkeit des Systems auswirken kann. Aufgrund dieser Beobachtung wird eine automatische Selektionsmethode für die Sprecher auf der Basis des maximalen Durchschnittswertes der Zwischenklassenvariation (between-class variance) vorgeschlagen. Unter Rückgriff auf verschiedene sprachliche Produktionssituationen (Sprachproduktion mit und ohne Hintergrundgeräusche; Sprachproduktion beim Telefonieren) wird gezeigt, dass diese Methode die Leistungsfähigkeit des Erkennungssystems verbessern kann. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse wird erwartet, dass sich die hier für die Sprechererkennung verwendete Methode auch für andere biometrische Modalitäten als sinnvoll erweist. Zusätzlich wird in der vorliegenden Dissertation eine alternative Parameterrepräsentation vorgeschlagen, die aus der sog. "Sprecher-Stimme-Signatur" (E.: "SVS: speaker voice signature") abgeleitet wird. Die SVS besteht aus Trajektorien in einem Kohonennetz (E.: "SOM: self-organising map"), das den akustischen Raum repräsentiert. Als weiteres Ergebnis der Arbeit erweist sich diese Parameterrepräsentation als Ergänzung zu dem zugrundeliegenden Parameterset. Deshalb liegt eine Kombination beider Parametersets im Sinne einer Verbesserung der Leistungsfähigkeit des Erkennungssystems nahe. Am Ende der Arbeit sind schließlich einige potentielle Erweiterungsmöglichkeiten zu den vorgestellten Methoden zu finden. Schlüsselwörter: Feature Enhancement, MLP, SOM, Sprecher-Basis-Selektion, SprechererkennungIn the context of the SecurePhone project, a multimodal user authentication system was developed for implementation on a PDA. Extending this system, we investigate biometric feature enhancement and multi-feature fusion with the aim of improving user authentication accuracy. In this dissertation, a general framework for feature enhancement is proposed which uses a multilayer perceptron (MLP) to achieve optimal speaker discrimination. First, to train this MLP a subset of speakers (speaker basis) is used to represent the underlying characteristics of the given acoustic feature space. Second, the size of the speaker basis is found to be among the crucial factors affecting the performance of a speaker recognition system. Third, it is found that the selection of the speaker basis can also influence system performance. Based on this observation, an automatic speaker selection approach is proposed on the basis of the maximal average between-class variance. Tests in a variety of conditions, including clean and noisy as well as telephone speech, show that this approach can improve the performance of speaker recognition systems. This approach, which is applied here to feature enhancement for speaker recognition, can be expected to also be effective with other biometric modalities besides speech. Further, an alternative feature representation is proposed in this dissertation, which is derived from what we call speaker voice signatures (SVS). These are trajectories in a Kohonen self organising map (SOM) which has been trained to represent the acoustic space. This feature representation is found to be somewhat complementary to the baseline feature set, suggesting that they can be fused to achieve improved performance in speaker recognition. Finally, this dissertation finishes with a number of potential extensions of the proposed approaches. Keywords: feature enhancement, MLP, SOM, speaker basis selection, speaker recognition, biometric, authentication, verificatio

Online signature verification algorithms and development of signature international standards

The science of biometrics is based on discovering the identities of human beings by investigating their physical and behavioural traits. Of the many different biometric traits, i.e. fingerprint, iris, vascular, etc... the handwritten signature is still one of the most accepted techniques. Advancing progress in identification applications has led to widespread demand for new generation ID documents, such as electronic passports and citizen cards, which contain additional biometric information required for more accurate user recognition. This can be achieved by embedding dynamic signature features within the documentation. However, this would result in two significant drawbacks that must be addressed, these are: Memory Capacity and Computational Load. These problems and the increasing demand for standardized biometric verifications systems have motivated the research work performed in this Thesis. In order to achieve this, an attempt to reduce the information involved in verification processes is performed using feature selection criteria of the signature biometric data. Such reduced information content not only satisfies the memory capacity restrictions but also provides much more efficient use of the verification algorithms. In particular, two novel methods in the signature context, based on Principal Component Analysis and Hellinger Distance, are proposed here. The performance of the optimized features set obtained has been analyzed using two different verification algorithms. By reducing the sample size it has been observed that the error rates are maintained sufficiently low and the results obtained are in agreement with the current state of the art for signature techniques. It will be shown that in some cases that feature selection does not provide an adequate reduction solution, where a different strategy has been analyzed to achieve the aforementioned problems. A direct consequence of the widespread nature of biometric verification has led to demands for standardized protocols to improve interoperability. The work presented throughout this Thesis has considered current ISO/IEC signature standard data formats. It has been observed that the current compact data formats, 19794-7 Compact Format and 19794-11, do not meet the requirements of modern data formats. In particular, 19794-7 Compact Format, although having good compression ratios, has been found to imply an inadmissible loss in information. This problem has been solved by defining a new near-lossless compression data format based on lossless compression algorithms, and proposing different enhanced strategies to store signature data. This new data format achieves the same compression ratio, but without losing any relevant information. In addition, the problems found in the 19794-11CD2 regarding the lack of compression and information loss have been addressed. A new data format structure has been proposed, where the lack of compression is solved by reducing the data stored, avoiding duplicated data and providing a new singular point definition. This new structure has provided improved compression ratios, and, at the same time, carries more information. The two new data format definitions were presented to the ISO/IEC SC37 WG3 experts and accepted as the new third subformat “Compression Format” within the 19794-7 and the new committee draft for the 197974-11 CD3. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------En la sociedad actual existe la necesidad de verificar la identidad de usuarios de una manera automática y segura, sobre todo teniendo en cuenta las nuevas posibilidades que el comercio electrónico ha originado. Desgraciadamente todas estas nuevas posibilidades electrónicas de acceso a distintos servicios, también han incrementado las probabilidades de actividades delictivas como la usurpación de identidad. La biometría ha demostrado ser una tecnología válida para la verificación de identidades, ya que ofrece un alto nivel de seguridad a la vez que resulta cómoda al usuario. De hecho su uso ya ha sido probado con éxito para tales fines en distintos contextos, siendo uno de los más comunes y conocidos su aplicación en la nueva generación de documentos de identidad electrónicos, tales como el Documento Nacional de Identidad Electrónico (DNIe) así como en los nuevos pasaportes electrónicos. Estas nuevas generaciones de documentos de identidad incorporan técnicas biométricas que permiten a los usuarios la autenticación de su identidad en procesos remotos. Junto con estas ventajas de la tecnología biométrica, la capacidad de almacenamiento y procesado de datos por parte de los nuevos documentos de identidad hace posible la incorporación de la información dinámica que posee la firma manuscrita. Esta información puede ser utilizada para la verificación de la identidad de los usuarios de una manera muy familiar, ya que el uso de la firma manuscrita para la verificación de identidades está muy extendido. No obstante, a la hora de incluir esta información dentro de este tipo de dispositivos, se deben tener en cuenta dos limitaciones significativas. En primer lugar, hay que examinar las necesidades de almacenamiento indispensables para guardar los datos obtenidos de la firma manuscrita capturada así como para el patrón del usuario. En segundo lugar, hay que considerarla baja potencia de cálculo de estos dispositivos a la hora de desarrollar algoritmos de verificación. Del mismo modo, se debe tener en cuenta que los documentos de identidad se diseñan para ser usados en una gran variedad de escenarios, tanto a nivel nacional como internacional. Por esta razón el uso de normas internacionales que garanticen su interoperabilidad se hace un requisito indispensable. Partiendo de lo expuesto anteriormente, la presente Tesis Doctoral se ha centrado en mejorar la viabilidad de sistemas automáticos de verificación de firma dinámica manuscrita en entornos con fuertes limitaciones tanto en capacidad de almacenamiento de datos como en capacidad de computación. A su vez, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo de los actuales formatos de datos definidos en las norma internacional “19794 Biometric data interchange formats” existentes para firma manuscrita dinámica (parte 7 y 11 de esta norma), para contrastar como pueden llegar a afectar dichos formatos al rendimiento de los algoritmos de verificación. Los aspectos anteriormente indicados sobre las necesidades de almacenamiento y de computación han sido abordados a través de técnicas de selección de características probadas en dos implementaciones de algoritmos de verificación de firma basados en Modelado de Mezcla de Gausianas (designado por sus siglas en inglés “GMM”) y Alineamiento Dinámico Temporal (designado por sus siglas en inglés “DTW”). En concreto, las técnicas de selección de características empleadas han sido el Ratio de Fisher (cuyas siglas en inglés son FR), el Análisis de Componentes Principales (cuyas siglas en inglés son PCA), la combinación de ambas y por último, la distancia de Hellinger (cuyas siglas en inglés son HD). La primera de ellas es una técnica muy extendida en la literatura de firma manuscrita, mientras que las otros dos, PCA y HD, no se ha encontrado ninguna constancia de haber sido utilizada anteriormente en entornos de firma manuscrita. Los resultados han desvelado que la técnica PCA genera una selección de características más óptima que la técnica FR, mejorando las tasas de error de los algoritmos utilizados. Además, la combinación de esta técnica (PCA) con la técnica FR ha obtenido mejores resultados que aplicadas de manera individual. Por su parte, HD también ha demostrado su utilidad en el ámbito de la firma manuscrita dinámica, obteniendo mejores resultados que las técnicas expuestas anteriormente sobre todo en el caso del algoritmo DTW en el que el solapamiento de distribuciones de las características entre firmas genuinas y las firmas falsas es bajo. A la vista de estos resultados, con las técnicas de selección de características propuestas se ha logrado cumplir con los objetivos de reducir las necesidades tanto de espacio de almacenamiento como de capacidad computacional, manteniendo tasas de error acordes con el estado del arte. Cabe destacar que para el algoritmo GMM desarrollado se han propuesto dos vectores de características, uno formado por 28 elementos y otro de tan solo 13 elementos para entornos con limitaciones más extremas. A su vez, el algoritmo GMM implementado también ha demostrado ser robusto frente al número de funciones Gausianas que lo forman, obteniendo resultados en línea con el estado del arte para combinaciones de sólo cuatro funciones Gausianas. Estos dos resultados (el bajo número de elementos en el vector de características y el bajo número de funciones Gausianas) conllevan que tanto el modelo de usuario, como las firmas capturadas, requieran un mínimo espacio de almacenamiento. Del mismo modo, hacen que la carga computacional sea mucho menor que la de los algoritmos basados en GMM publicados con anterioridad. Con respecto al algoritmo DTW planteado, se ha propuesto un vector de características formado tan solo por seis elementos, obteniendo de nuevo bajas tasas de error tanto para falsificaciones aleatorias, como, especialmente, para falsificaciones entrenadas. Estos resultados una vez más muestran que las técnicas de selección de características han respondido satisfactoriamente. Pero a pesar de que el número de elementos del vector de características es muy bajo, no se han podido reducir las necesidades ni de espacio, ni de complejidad de cálculo, dado que para el algoritmo DTW todavía se incluye información de la presión. Sin embargo, estos objetivos han sido cubiertos mediante el análisis efectuado en relación con el número de puntos que se requieren para el almacenamiento tanto de las firmas capturas como para el del patrón de usuario. Las pruebas realizadas han puesto de manifiesto que submuestreando las firmas capturadas de manera que estén formadas sólo por 256 puntos, es suficiente para asegurar que los niveles de error obtenidos por los algoritmos se mantengan en niveles dentro del estado del arte de los algoritmos DTW. Incluso, bajando el número de puntos hasta la cifra de 128 se ha visto que aún se consiguen tasas de error aceptables. Además del estudio a nivel algorítmico de la viabilidad de implementación de algoritmos de firma manuscrita dinámica, esta Tesis Doctoral se ha también se ha enfocado en la mejora de las actuales normas internacionales de formato de datos existentes para firma manuscrita dinámica, teniendo por objetivo incrementar sus posibilidades de uso en dispositivos tales como documentos de identidad. Inicialmente, se ha realizado un estudio de la viabilidad del uso de estas normas internacionales (proyectos 19794-7 y 19794-11 del subcomité SC37 dentro de la organización ISO/IEC) en cuanto a tamaño de la muestra examinando varias bases de datos públicas de firma dinámica. De este análisis se ha concluido que el formato compacto definido en el proyecto 19794-7 presenta un ratio de compresión del 56% comparado con el formato completo. Por otro lado, el proyecto 19794-11 que se definía como un formato de compresión de datos para firma manuscrita, presentó ratios de compresión negativos, indicando que en lugar de tener un menor tamaño de muestra, este formato incrementa el tamaño en comparación con las firmas almacenadas siguiendo el formato completo 19794-7. A su vez, se ha mostrado como la compresión de datos, tanto en el formato compacto 19794-7 como en el formato 19794-11, tiene un impacto en el rendimiento de los algoritmos, incrementando sus tasas de error. Esto es debido a la información que se pierde en el proceso de compresión de los datos. Para resolver la perdida de rendimiento de los algoritmos cuando se usa el formato de datos compacto definido dentro del proyecto 19794-7, se han presentado dos nuevos formatos de datos. Estos formatos , denominados formatos de datos comprimidos, se basan en algoritmos de compresión de datos sin pérdida de información. Se ha llevado a cabo la evaluación de distintos algoritmos de estas características, así como distintas opciones de reordenación de los datos de la firma manuscrita para maximizar la compresión obtenida gracias a los algoritmos de compresión. Dentro de los formatos de datos sugeridos, se ha planteado un formato de datos comprimido que presenta los mismos ratios de compresión que el formato compacto 19794-7, pero sin incurrir en ninguna pérdida de datos, por lo que no presenta ningún impacto en las tasas de error de los algoritmos de verificación. Asimismo, también se ha propuesto un formato de datos comprimido con mínima perdida de información, mejorando las tasas de compresión, sin influir de nuevo en el rendimiento de los algoritmos de verificación. Este formato comprimido de datos con reducidas pérdidas tiene además la capacidad de ajustar el nivel de información perdida, lo que resulta una importante característica teniendo en cuenta las espectaculares resoluciones (tanto espaciales como temporales) que los dispositivos de captura presentan en la actualidad. Estas altas resoluciones conllevan un aumento importante en el tamaño de las muestras capturas, que puede ser minimizado con el uso de este formato comprimido con pérdidas. Ambos formatos de datos comprimidos, con y sin perdidas, fueron presentados a la comunidad internacional dentro del subcomité ISO/IEC SC37, proponiendo su inclusión en el proyecto 19794-7. Esta petición fue aceptada por los expertos internacionales de firma manuscrita, convirtiéndose el formato de datos comprimidos en el tercer subformato dentro de esta norma internacional. La publicación de esta norma con la inclusión de las contribuciones mencionadas está planificada para el año 2012. Con respecto al proyecto 19794-11CD2, se analizó el uso de una nueva estructura de datos que solucionara los problemas de la falta de compresión a través de la eliminación de información duplicada, almacenando menos datos y redefiniendo los puntos singulares en los que está basada la segmentación. Además, para aumentar aún más las tasas de compresión obtenidas, diferentes estrategias de eliminación de puntos espurios fueron tratadas. A su vez, para mejorar la calidad de la información almacenada dentro de este formato de datos, se ha estudiado la posibilidad de recrear los datos contenidos en el formato completo partiendo de los datos almacenados en esta parte 19794-11. Mediante estos análisis, se han obtenido tasas de compresión menores que los presentados por el formato compacto 19794-7. Esta nueva definición para el proyecto 19794-11 también se presentó al subcomité SC37, siendo igualmente aceptada por los expertos internacionales en firma manuscrita y adoptada en la nueva revisión del proyecto 19794-11CD3. La publicación de este proyecto como norma internacional se espera para 2013