The Antiquities Act, National Monuments, and the Regional Economy

Large, landscape-scale national monuments have long been controversial. It has been claimed that large monuments harm local economies by restricting growth of the grazing, timber, mining, and energy industries. Others have asserted that large monuments aid economic growth by reducing reliance on volatile commodity markets and fostering tourism growth. In this study, we use a synthetic control approach to measure the average causal effect of nine national monument designations on county-level per capita income. We find no evidence that monument designation affected per capita income in any of 20 counties hosting nine large (\u3e50,000 acres) national monuments established under the Antiquities Act (six monuments) or by legislative action (three monuments). The broad economic claims of both advocates and critics of large national monuments have little empirical support. The absence of a designation effect for large national monuments is likely due to the attributes of federal land and the legal constraints under which it is managed

Information Search and Financial Markets Under COVID-19

The discovery and sudden spread of the novel coronavirus (COVID-19) exposed individuals to a great uncertainty about the potential health and economic ramifications of the virus, which triggered a surge in demand for information about COVID-19. To understand financial market implications of individuals’ behavior upon such uncertainty, we explore the relationship between Google search queries related to COVID-19—information search that reflects one’s level of concern or risk perception—and the performance of major financial indices. The empirical analysis based on the Bayesian inference of a structural vector autoregressive model shows that one unit increase in the popularity of COVID-19-related global search queries, after controlling for COVID-19 cases, results in 0.038 – 0.069% of a cumulative decline in global financial indices after one day and 0.054 – 0.150% of a cumulative decline after one week

Распределение значений локальной кривизны как структурный признак для off-line верификации рукописной подписи

In the paper, a new feature for describing a digital image of a handwritten signature based on the frequency distribution of the values of the local curvature of the signature contours, is proposed. The calculation of this feature on the binary image of a signature is described in detail. A normalized histogram of distributions of local curvature values for 40 bins is formed. The frequency values recorded as a 40-dimensional vector are called the local curvature code of the signature.During verification, the proximity of signature pairs is determined by correlation between curvature codes and LBP codes described by the authors in [23]. To perform the signature verification procedure, a two-dimensional feature space is constructed containing images of the proximity of signature pairs. When verifying a signature with N authentic signatures of the same person, N(N-1)/2 patterns of the proximity of pairs of genuine signatures and N images of pairs of proximity of the analyzed signature with genuine signatures are presented in the feature space. The Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier.Experimental studies were carried out on digitized images of genuine and fake signatures from two databases. The accuracy of automatic verification of signatures on the publicly available CEDAR database was 99,77 % and on TUIT was 88,62 %.В работе предложен новый признак описания цифрового изображения рукописной подписи на базе частотного распределения значений локальной кривизны контуров этой подписи. Подробно описывается вычисление этого признака на бинарном изображении подписи. Формируется нормализованная гистограмма распределений значений локальной кривизны для 40 интервалов. Частотные значения, записанные в виде 40-мерного вектора, названы кодом локальной кривизны подписи.При верификации близость двух подписей определяется корреляцией между кодами кривизны и LBP-кодами, описанными авторами в работе [23]. Для выполнения процедуры верификации подписи строится двумерное признаковое пространство, содержащее образы корреляционной близости пар подписей. При верификации подписи с N подлинными подписями этого же человека в признаковом пространстве представлено N(N-1)/2 образов близости пар подлинных подписей и N образов пар близости анализируемой подписи с подлинными. В качестве классификатора используется машина опорных векторов (SVM).Экспериментальные исследования выполнены на оцифрованных изображениях подлинных и фальшивых подписей из двух баз. Точность автоматической верификации подписей на общедоступной базе CEDAR составила 99,77 %, а на базе TUIT 88,62 %

Предварительная обработка изображений рукописных подписей для последующего распознавания

In the process of handwritten signature recognition, preprocessing is an important step before calculation its informative features. Signatures of any person always have some differences, in addition, they can be of different colors, sizes and orientations. After signature digitization, their images may contain some noise. The purpose of signature image preprocessing is to obtain the most invariant representation of the digital image of a person's signature, which will allow us to identify him or define that the signature is forged.This paper describes a sequence of transformations necessary to perform preprocessing of the signature image and form its representation of a single orientation and size. It is assumed that there are no graphic elements in the image that are not related to the signature and the background is relatively uniform. The transformations under consideration sequentially perform binarization of the signature image, its filtering, rotation, cropping of the circumscribed rectangle and scaling to a fixed size.The described preprocessing procedures were applied to a number of available digital signature image databases, such as CEDAR, BHSig260-Bengali, BHSig260-Hindi. Experiments on signature recognition confirm that the presented approach to the signature image preprocessing leads to increasing of the recognition accuracy.В процессе распознавания рукописной подписи предварительная обработка подписи является важным этапом перед выявлением информативных признаков. Подписи одного человека всегда имеют некоторые отличия, кроме того они могут быть разного цвета, разного размера и ориентации. После оцифровки подписей их изображения могут содержать некоторый шум. Цель предварительной обработки изображения подписи – получение максимально инвариантного представления цифрового изображения подписи человека, которое позволит его идентифицировать, либо установить, что подпись подделана.В данной работе описана последовательность преобразований, необходимых для выполнения предварительной обработки изображения подписи и формирования ее представления единой ориентации и размера. Предполагается что на изображении отсутствуют графические элементы, не относящиеся к подписи и фон относительно однородный. Рассматриваемые преобразования последовательно выполняют бинаризацию изображения подписи, его фильтрацию, поворот, вырезание описывающего прямоугольника и масштабирование до определенного размера. Описанная процедура предварительной обработке была применена к ряду доступных баз цифровых изображений подписей, таких как CEDAR, BHSig260-Bengali, BHSig260-Hindi. Эксперименты подтверждают, что описанный подход к предварительной обработке изображений подписи позволяет повысить точность результатов  распознавания подписи

Новый признак для описания изображений рукописной подписи на базе локальных бинарных шаблонов

Objectives. The problem of describing the invariant features of a digital image of handwritten signature that describes the distribution of its local features is considered. The formation of fundamentally new approach to the calculation of such features is described.Methods. Digital image processing methods are used. First an image is converted into a binary representation, then its morphological and median filtering is performed. Then using the method of principal components, the image is rotated to give the signature a horizontal orientation. A rectangle describing the signature is cut out, then it is scaled to the template of a certain size. In the article the template of 300×150 pixels was used. Then the border of the signature is formed. Local binary patterns are calculated from its binary contour, i.e. each pixel is assigned a number from 0 to 255, which describes the location of the edge pixels in 3×3 neighborhood of each pixel. A histogram of calculated patterns for 256 intervals is formed. The first and last intervals are discarded because they correspond to all black and white pixels in the neighborhood and are not informative. The remaining 254 numbers of the array form new local features of the signature.Results. The studies were performed on the bases of digitized signatures TUIT and CEDAR containing true and fake signatures of 80 persons. The accuracy of correct verification of signatures on these bases was about 78 % and 70 %.Conclusion. The possibility of using the proposed possibilities for solving the problems of verifying the authenticity of handwritten signatures has been experimentally confirmed.Цели. Рассматривается задача описания инвариантных признаков цифрового изображения рукописной подписи, представляющих распределение ее локальных особенностей. Подробно описывается формирование принципиально нового подхода к вычислению таких признаков.Методы. Используются методы обработки цифровых изображений. Сначала изображение преобразуется в бинарное представление, затем выполняется его морфологическая и медианная фильтрация. Далее с помощью метода главных компонент осуществляется поворот изображения для придания подписи горизонтальной ориентации. Вырезается описывающий подпись прямоугольник и масштабируется в шаблон определенного размера (в статье использовался шаблон размером 300×150 пикселов). После этого формируется граница подписи. По ее бинарному контуру вычисляются локальные бинарные шаблоны, т. е. каждому пикселу ставится в соответствие число от 0 до 255, которое описывает расположение контурных пикселов в окрестности 3×3 каждого пиксела. Формируется гистограмма вычисленных шаблонов для 256 интервалов. Первый и последний интервалы отбрасываются, так как они соответствуют всем черным и белым пикселам в окрестности и не являются информативными. Оставшиеся 254 числа представляют собой массив новых локальных признаков подписи.Результаты. Исследования выполнены на базах оцифрованных подписей TUIT и CEDAR, содержащих истинные и поддельные подписи 80 человек. Точность корректной верификации подписей на этих базах составила порядка 78 и 70 %.Заключение. Экспериментально подтверждена возможность применения предложенного признака для решения задач верификации подлинности рукописной подписи

Off-line верификация рукописной подписи с применением сверточной нейронной сети

This article is devoted to the development of a method for detecting forgery of handwritten signatures. The signature still remains one of the most common methods of identification. The signature on financial and other documents can be forged, so detecting forgery is an urgent task. This is the task of binary classification: to determine whether the signature is genuine or fake.The article describes the results of recognition of handwritten signatures made on paper. A database of handwritten signatures of 10 people was used for experiments. For each person, 10 genuine and 10 forgery signatures made by other people were collected. The signatures were digitized as color images with a resolution of 850×550 pixels. Then a binary representation of each signature was formed. Three variants of reducing signatures to sizes were used for classification: 128×128, 256×256 and 512×512 pixels. These images served as the source data for the convolutional neural network.As a result of testing the proposed approach, the average accuracy of the correct classification was achieved on medium-sized images and is equal to 93.33%.Данная статья посвящена разработке метода обнаружения подделки рукописных подписей. Подпись до сих пор остается одним из самым распространенных методов идентификации личности. Подпись на финансовых и других документах может быть подделана, поэтому выявление подделки является актуальной задачей. Это задача бинарной классификации: определить является подпись подлинной или фальшивой.В статье описываются результаты распознавания рукописных подписей, выполненных на бумажном носителе. Для экспериментов использовалась база рукописных подписей 10 человек. Для каждого человека было собрано 10 подлинных и 10 поддельных подписей, выполненных другими людьми. Подписи были оцифрованы в виде цветных изображений с разрешением 850×550 пикселей. Затем формировалось бинарное представление каждой подписи. Для классификации использовались три варианта уменьшения подписей до размеров: 128×128, 256×256 и 512×512 пикселей. Эти изображения служили исходными данными для сверточной нейронной сети.В результате тестирования предлагаемого подхода средняя точность корректной классификации достигнута на изображениях среднего размера и равняется 93,33%

Об инвариантности цифрового описания рукописной подписи

The article presents results of our experiments carried out to study the invariance of the digital description of the image of a handwritten signature presented on paper. The description is built on the basis of a normalized image of the signature, digitized in the visible range of the electromagnetic spectrum by a scanner, with subsequent calculation of the distribution of its local features. The variability of this representation of the signature under different conditions simulating a change in its color, orientation on paper, line thickness and dimensions has been experimentally studied. It is shown that the digital description of the handwritten signature image, previously proposed by the authors, is sufficiently invariant with respect to the listed conditions for its execution to perform the off-line signature verification procedure. В статье представлены результаты экспериментов, выполненных с целью исследования инвариантности цифрового описания изображения рукописной подписи, представленной на бумажном носителе. Описание строится на базе нормализованного изображения подписи, оцифрованного в видимом диапазоне электромагнитного спектра сканером, с последующим вычислением распределения ее локальных особенностей. Экспериментально исследована изменчивость данного представления подписи относительно разных условий, имитирующих изменение ее цвета, ориентации на бумаге, толщины линии и размеров. Показано, что цифровое описание изображения рукописной подписи, ранее предложенное авторами, достаточно инвариантно относительно перечисленных условий ее исполнения для выполнения процедуры верификации рукописной подписи

ESSAYS ON ENVIRONMENTAL REGULATION AND APPLIED MICROECONOMICS

In the first chapter, I analyze a common property resource located between two countries in the presence of two forms of bilateral externalities: the tragedy of the commons, and the environmental pollution resulting from the depletion of the resource. I show that both the non-cooperative and cooperative forms of regulation produce two distinct effects on firm profits: a negative effect, due to increase in marginal cost of production; and a positive effect, owing to the mitigation of Cournot overproduction. The magnitude of these two effects depends not only on the type of regulatory instrument, but also on the rate of resource extraction and the environmental damage in each country. I identify conditions under which the positive effect of regulation dominates its negative effect, thus increasing firm profits and incentivizing them to support the introduction of regulation.In the second chapter, I investigate the production decisions of firms with asymmetric production costs and environmental damages, and how their profits are affected by environmental regulation. I demonstrate that emission fees entail a negative effect on firms’ profits, since they increase unit production costs. However, fees can also produce a positive effect for a relatively inefficient firm, given that environmental regulation mitigates its cost disadvantage. If such a disadvantage is sufficiently large, I show that the positive effect dominates, thus leading this firm to actually favor the introduction of environmental policy, while the relatively efficient firm to oppose regulation. Furthermore, I show that such support can originate from polluting companies.In the third chapter, I examine the size distribution and the growth process of national carbon dioxide (CO2) emissions on a sample of 210 countries/territories for the period 2000-2010. The analysis demonstrates that the Pareto tails-lognormal distribution, which models lower and upper tails with Pareto and middle range with lognormal and endogenously identifies the transition points, fits the size distribution of CO2 emissions better than other distributions. The parametric analysis reveals that the upper-tail of CO2 emissions is characterized by Zipf’s law. The results from non-parametric and parametric analysis establish that the growth process of CO2 emissions follows Gibrat’s law

Multicountry Appropriation of the Commons, Externalities, and Firm Preferences for Regulation

This paper analyzes a common property resource (such as oil field or water reservoir) shared by two countries in the presence of two forms of bilateral externalities: the tragedy of the commons, and the environmental damage resulting from the exploitation of the resource. We demonstrate that both cooperative and non-cooperative forms of regulation produce a negative effect on firms' profits, as they increase firms' unit production costs. However, regulation can also entail a positive effect on profits, given that it mitigates industry overproduction. We show that the magnitude of these two effects depends not only on the type of regulatory instrument, but also on the rate of resource extraction and the environmental damage in each country. We identify conditions under which the positive effect of regulation dominates its negative effect, thus increasing firms' profits and ultimately incentivizing them to support the introduction of regulation, either at the national or international level

Writer-Dependent Approach to Off-line Signature Verification

Results of a new approach to off-line signature verification are presented. The approach is writer-dependent. To verify a signature, only 15≥N≥5 genuine signatures of the person are used. The signature images are pre-processed and normalized into a contour representation. We then compute two new signature features: the distribution of LBP values and local curvature of contours in the binary signature image. For a signature submitted for analysis, N genuine signatures of this person are randomly selected and a one-class SVM classifier is developed. Accuracy of our approach in verification of all 2640 signatures from the public CEDAR database was 99.77%. All fake signatures were correctly recognized even with N=5 genuine signatures used to build the classifier