El reconocimiento de firmas es un ejemplo de biometría del comportamiento que identifica a una persona en función de su letra. Se puede operar de dos formas diferentes:
Estático: en este modo, los usuarios escriben su firma en papel y, una vez finalizada la escritura, se digitaliza a través de un escáner óptico o una cámara para convertir la imagen de la firma en bits. [1] El sistema biométrico luego reconoce la firma analizando su forma. Este grupo también se conoce como "fuera de línea". [2]
Dinámico: en este modo, los usuarios escriben su firma en una tableta digitalizadora , que adquiere la firma en tiempo real. Otra posibilidad es la adquisición mediante PDA operadas con lápiz. Algunos sistemas también funcionan en teléfonos inteligentes o tabletas con una pantalla capacitiva, donde los usuarios pueden firmar con un dedo o un lápiz apropiado. El reconocimiento dinámico también se conoce como "en línea". La información dinámica generalmente consta de la siguiente información: [2]
- coordenada espacial x (t)
- coordenada espacial y (t)
- presión p (t)
- azimut az (t)
- inclinación en (t)
- pluma arriba / abajo
Lo último en reconocimiento de firmas se puede encontrar en la última gran competencia internacional. [3]
Las técnicas de reconocimiento de patrones más populares aplicadas para el reconocimiento de firmas son la deformación temporal dinámica , los modelos de Markov ocultos y la cuantificación vectorial . También existen combinaciones de diferentes técnicas. [4]
Técnicas relacionadas
Recientemente, también se ha propuesto un enfoque biométrico escrito a mano. [5] En este caso, se reconoce al usuario analizando su texto escrito a mano (ver también Reconocimiento biométrico manuscrito ).
Bases de datos
Existen varias bases de datos públicas, siendo las más populares SVC, [6] y MCYT. [7]
Referencias
- ^ Ismail, MA; Gad, Samia (octubre de 2000). "Reconocimiento y verificación de firmas árabes fuera de línea" . Reconocimiento de patrones . 33 (10): 1727-1740. doi : 10.1016 / s0031-3203 (99) 00047-3 . ISSN 0031-3203 .
- ^ a b "Explicador: reconocimiento de firmas | Actualización biométrica" . www.biometricupdate.com . 2016-01-11 . Consultado el 3 de abril de 2021 .
- ^ Houmani, Nesmaa; A. Mayoue; S. García-Salicetti; B. Dorizzi; MI Khalil; M. Mostafa; H. Abbas; ZT Kardkovàcs; D. Muramatsu; B. Yanikoglu; A. Kholmatov; M. Martínez-Díaz; J. Fierrez; J. Ortega García; J. Roure Alcobé; J. Fábregas; M. Faundez-Zanuy; JM Pascual-Gaspar; V. Cardeñoso-Payo; C. Vivaracho-Pascual (marzo de 2012). "Campaña de evaluación de firmas BioSecure (BSEC'2009): Evaluación de algoritmos de firma online en función de la calidad de las firmas". Reconocimiento de patrones . 45 (3): 993–1003. doi : 10.1016 / j.patcog.2011.08.008 .
- ^ Faundez-Zanuy, Marcos (2007). "Reconocimiento de firmas en línea basado en VQ-DTW". Reconocimiento de patrones . 40 (3): 981–992. doi : 10.1016 / j.patcog.2006.06.007 .
- ^ Chapran, J. (2006). "Identificación biométrica del escritor: clasificación y análisis de características". Revista Internacional de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial . 20 (4): 483–503. doi : 10.1142 / s0218001406004831 .
- ^ Yeung, DH; Xiong, Y .; George, S .; Kashi, R .; Matsumoto, T .; Rigoll, G. (2004). "SVC2004: Primer concurso internacional de verificación de firmas". Apuntes de conferencias en informática . LNCS-3072. 3072 : 16-22. doi : 10.1007 / 978-3-540-25948-0_3 . ISBN 978-3-540-22146-3.
- ^ Ortega-García, Javier; J. Fierrez; D. Simon; J. González; M. Faúndez-Zanuy; V. Espinosa; A. Satue; I. Hernaez; J.-J. Igarza; C. Vivaracho; D. Escudero; Q.-I. Moro (2003). "Corpus de línea de base MCYT: una base de datos biométrica bimodal". Actas de la IEE: procesamiento de imágenes, imágenes y señales . 150 (6): 395–401. doi : 10.1049 / ip-vis: 20031078 .