Gravitational Search For Designing A Fuzzy Rule-Based Classifiers For Handwritten Signature Verification

Handwritten signatures are used in authentication systems as a universal biometric identifier. Signature authenticity verification requires building and training a classifier. This paper describes a new approach to the verification of handwritten signatures by dynamic characteristics with a fuzzy rule-based classifier. It is suggested to use the metaheuristic Gravitational Search Algorithm for the selection of the relevant features and tuning fuzzy rule parameters. The efficiency of the approach was tested with an original dataset; the type II errors in finding the signature authenticity did not exceed 0.5% for the worst model and 0.08% for the best model

Generación Sintética de Secuencias Temporales a través de Redes Neuronales Profundas

Máster Universitario en Ingeniería de TelecomunicaciónGracias a los algoritmos de Aprendinzaje Automático, como son las redes neuronales profundas, se ha producido un gran avance en el estudio de secuencias temporales. Dentro de la biometría, uno de los campos más importantes para verificar la identidad de un usuario es su firma y escritura manuscrita. Estos rasgos son difíciles de estudiar debido a la escasez de sus datos y variabilidad. Un individuo nunca realiza su firma dos veces de igual manera, aun así existen diferentes características que permiten distinguir a cada individuo. Uno de los grandes inconvenientes que muestra este ámbito, especialmente la firma manuscrita, es la escasez de datos que existe debido a los problemas legales y al elevado coste del proceso de captura de los mismos. En este trabajo se propone el estudio y desarrollo de sistemas para la generación sintética de firma y escritura dinámica, con el objetivo de solventar la escasez de datos en este campo. El método propuesto está basado en la última tecnología disponible en el ámbito de las redes neuronales profundas y consta de dos módulos principales: el módulo de segmentación a nivel de trazos y el módulo de síntesis. En primer lugar, el módulo de segmentación a nivel de trazos particiona las secuencias temporales de la firma y escritura en tramos de menor número de muestras, adecuando así los datos para el siguiente módulo. En segundo lugar, el módulo de síntesis consta de un Variational Autoencoder (VAE) que realiza la tarea de síntesis de firma y escritura manuscrita on-line. Se trata de un sistema entrenado a nivel de trazos. Una de las mayores ventajas que presenta el modelo es su impersonalidad, es decir, el modelo entrenado es adaptable para cualquier usuario y cualquier situación de firma y escritura manuscrita on-line. A su vez, al ser entrenado a nivel de trazos permite la síntesis de nuevas muestras con un gran nivel de detalle y variabilidad. El modelo de síntesis ha sido probado en dos escenarios de escritura manuscrita: contraseñas y firmas on-line obteniendo muy buenos resultados tanto a nivel visual como de funciones temporales. Por último, se ha demostrado la gran utilidad del método propuesto en escenarios con escasez de datos, mejorando las tasas de rendimiento de los sistemas automáticos de firma manuscrita on-lin