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