Uma Ferramenta Computacional Forense para Verificação de Autenticidade de Assinaturas Manuscritas Através de Processamento Digital de Imagens e Redes Neurais Artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Deivison Pinheiro Franco
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Nágila Magalhães Cardoso
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Brazilian Journal of Forensic Sciences, Medical Law and Bioethics
DOI: 10.17063/bjfs3(4)y2014303
Texto Completo: https://www.ipebj.com.br/bjfs/index.php/bjfs/article/view/519
Resumo: Este artigo tem como objetivo propor uma ferramenta computacional forense capaz de verificar a autenticidade de assinaturas manuscritas de forma automatizada, a fim de auxiliar e otimizar esse processo e funcionar como um instrumento de apoio à decisão. A metodologia desta proposta baseou-se na utilização de técnicas de processamento digital de imagens e de redes neurais através do algoritmo de aprendizagem de backpropagation com as abordagens 500 e 901. Os resultados demonstraram um percentual médio de erro de 20% na primeira e de 5,83% na segunda, sendo que o desempenho de um profissional treinado para verificar autenticidade de assinaturas apresenta, em média, 6,67% de erro. Dessa forma, pôde-se observar a eficiência da ferramenta proposta, bem como a diferença e evolução das abordagens através da relevância dos resultados.
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description Este artigo tem como objetivo propor uma ferramenta computacional forense capaz de verificar a autenticidade de assinaturas manuscritas de forma automatizada, a fim de auxiliar e otimizar esse processo e funcionar como um instrumento de apoio à decisão. A metodologia desta proposta baseou-se na utilização de técnicas de processamento digital de imagens e de redes neurais através do algoritmo de aprendizagem de backpropagation com as abordagens 500 e 901. Os resultados demonstraram um percentual médio de erro de 20% na primeira e de 5,83% na segunda, sendo que o desempenho de um profissional treinado para verificar autenticidade de assinaturas apresenta, em média, 6,67% de erro. Dessa forma, pôde-se observar a eficiência da ferramenta proposta, bem como a diferença e evolução das abordagens através da relevância dos resultados.
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