Towards robust writer verification by correcting unnatural slant

Slant is a salient feature of Western handwriting and it is considered to be an important writer-specific feature. In disguised handwriting however, slant is often modified. It was tested whether slant is indeed an important factor and it was tested whether the distorting effect of deliberate slant change can be countered by a simple shear transform. This was done in two off-line writer verification experiments in image processing conditions of slant elimination and slant correction. The experiments were performed using three features based on statistical pattern recognition, including the state-of-the-art features Fraglets and Hinge. A new public dataset was created and used, containing natural and slanted handwriting by 47 writers. A striking result is that the average natural slant value is much less important for biometric systems than is usually assumed: eliminating slant yields just a 1-5% performance loss. A second result is that the effects of deliberate slant change cannot be fully countered by a simple shear transform: it raises performance on the distorted handwriting from 53-68% to 64-90%, but this is still lower than normal operation on natural handwriting: 97-100%. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved

Searching for Dead Sea Scribes:a study on using Artificial Intelligence and palaeography for writer identification in correlation with spelling and scribal practices, codicology, handwriting quality, and literary classification systems for Dead Sea Scrolls

My study explores the Dead Sea Scrolls through the lens of individual scribes. Specifically, the practices of individual scribes responsible for penningtwo or more of the Oumran manuscripts. It utilises innovative digital palaeographic methods alongside traditional palaeographic approaches for scribalidentification. It gathers previously un-gathered data on the handwriting, spelling practices, codicological features and literary content of individual scribes. The study explores how this data on scribes both supports and challenges various aspects of theories in the field of Dead Sea Scroll studies, which accept a a sectarian origin for the Qumran manuscripts

Identificação e verificação de escritores usando características texturais e dissimilaridade

Resumo: A verificação e identificação de escritores são atividades relacionadas a ciências forense, na qual possuem a função de auxiliar na identificação ou constatação de fraudes de documentos manuscritos. A tarefa de verificar ou identificar escritores através de sua escrita manuscrita disposta em papel torna-se árdua devido as semelhanças existentes entre a escrita de diferentes escritores e também devido a variabilidade da escrita de uma mesma pessoa. Inserido neste contexto, este trabalho discute o uso de descritores de textura para o processo de verificação e identificação de escritores. Três diferentes descritores de textura foram avaliados para elaboração desta tese, GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix), LBP (Local Binary Pattern) e LPQ Local Phase Quantization. Além disso, empregamos um esquema de classificação baseado na representação da dissimilaridade, o qual tem contribuído para o sucesso em problemas de verificação de escritores. Inicialmente tratamos de algumas questões, como o desempenho dos descritores e parâmetros do sistema escritor-independente. Observamos outras questões importantes relacionadas com a representação dissimilaridade, tais como o impacto do numero de referencias utilizadas para verificação e identificação de escritores, e o número de escritores empregados no conjunto de treinamento. A partir destes primeiros experimentos, foi possível verificar que o número de escritores no conjunto de treinamento impactava menos que se supunha no desempenho do sistema. Para verificar todos estes objetivos, realizamos experimentos com duas diferentes bases de dados: BFL (Brazilian Forensic Letter Database) e IAM (Institut fur Informatik und angewandte Mathematik), as quais são manuscritas em diferentes línguas e contendo números de escritores díspares. Em sequencia, comparamos a abordagem baseada na dissimilaridade com outras estratégias escritor-dependente. Em uma segunda etapa de experimentos avaliamos o impacto de diferentes estilos de escrita, assim como: texto-dependente, texto-independente, caixa alta e falsificação (escrita dissimulada). Para isso, utilizamos a base Firemaker a qual e a única base pública a possuir estes quatro diferentes estilos. Por fim avaliamos a abordagem de seleção de escritores a qual tem por finalidade selecionar escritores para geração de modelos robustos. Através de uma serie de experimentos, percebemos que ambos os descritores de textura LBP e LPQ são capazes de superar os resultados anteriores descritos na literatura para o problema de verificação por cerca de 5 pontos percentuais. Para o problema de identificação de escritores, o uso do descritor LPQ foi capaz de alcançar melhores taxas de acertos globais, 96,7 % e 99,2 % para as bases BFL e IAM, respectivamente. Com relação aos diferentes estilos de escrita, notamos que a abordagem apresenta-se robusta para diferentes estilos incluindo a falsificação, apresentando desempenho superior aos descritos em literatura. Por fim, utilizando a abordagem de seleção de escritores, foi possível alcançar desempenho igual ou superior utilizando cerca de 50% dos escritores disponíveis no conjunto de treinamento