Det faktum att signaturen i stor utsträckning används som ett medel för personlig kontroll understryker behovet av ett automatiskt kontrollsystem på grund av den olyckliga bieffekten av att lätt missbrukas av dem som skulle låtsas identifiera eller intention av en individ. Det har under de senaste årtiondena gjorts en hel del arbete på området för kontroll av offlinesignaturer. Verifiering kan utföras antingen offline eller online baserat på ansökan. Online-system använder dynamisk information om en signatur som fångas när signaturen görs. Offline-system fungerar på den skannade bilden av en signatur. I detta dokument presenterar vi en metod för offlineverifiering av signaturer med hjälp av en uppsättning enkla formbaserade geometriska egenskaper. De funktioner som används är Area, Centrum för gravitation, Eccentricity, Kurtos och Skewness. Innan funktionerna extraheras, är förbehandling av en skannad bild nödvändig för att isolera signaturdelen och för att ta bort alla falska buller närvarande. Systemet utbildas inledningsvis med hjälp av en databas av signaturer som erhållits från de individer vars signaturer måste autentiseras av systemet. Detaljerna om förbehandling och de egenskaper som beskrivs ovan beskrivs under hela diskussionen. Därefter användes artificiella neurala nätverk (ANN) för att verifiera och klassificera signaturerna: exakt eller smidd, och ett klassificeringsförhållande på cirka 93% erhölls under en tröskel på 90%.Införandedetaljerna och simuleringsresultaten diskuteras i avhandlingen.
Ali Karouni et al REF presenterade online-system baserat på att tillhandahålla dynamisk information om en signatur som fångas vid tidpunkten för undertecknandet.
Offline signature recognition using neural networks approach
{'venue': 'WCIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}