Création automatique de classes de signatures manuscrites pour l'authentification en ligne

International audienceNous nous intéressons dans ce papier à l'optimisation d'un système d'authentification par signature manuscrite. Celui-ci est basé sur une approche Coarse To Fine et utilise l'algorithme Dynamic Time Warping ainsi qu'un seuil de décision global pour accepter ou rejeter un signataire. L'optimisation proposée réside dans l'utilisation d'un algorithme de classification non supervisée afin de déterminer automatiquement des classes de signatures. Pour chacune des classes, un seuil de décision spécifique est établi. Dans ces travaux, nous nous sommes plus particulièrement attaché à étudier l'impact de la classification sur les performance. Les résultats expérimentaux sur la base SVC montrent que l'on peut améliorer les performances en diminuant le taux d'erreur égale de 14,4%. Cependant la sensibilité de la classification est très grande et la notion de classe unique pour un signataire semble trop restrictive