Verificação de assinaturas manuscritas através de análise de redes complexas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SANTOS, Yan Antonino Costa dos
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/0013000002cr3
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41295
Resumo: MARTÍNEZ, Raydonal Ospina também é conhecido em citações bibliográficas por: OSPINA, Raydonal; OSPINA, R.; OSPINA-MARTINEZ, R.; MARTINEZ, Raydonal; MARTINEZ, R.
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Seis métodos de aprendizado supervisionado são usados como classificador da veracidade da assinatura: Naive Bayes, Árvore de decisão, floresta aleatória, Extreme Gradient Boosting, Máquina de vetores de suporte e Regressão logística. No estudo é utilizado o banco de dados de assinaturas do MCYT-100, que é utilizado em problemas de verificação. A base de dados possui informações da dinâmica de assinatura de 100 indivíduos, sendo que cada assinatura é replicada (25 assinaturas genuínas e 25 falsas) a fim de tornar viável a avaliação da variabilidade do indivíduo. No framework, as assinaturas foram consideradas como os nós de uma rede complexa em que a relação de conexão existente entre duas assinaturas é mensurada através das correlações entre as séries temporais das coordenadas da assinatura que excedem um limiar de comparação. Este estudo consiste na implementação e avaliação de 5 etapas: 1) coleta de dados; 2) pré-processamento dos dados: transformar as coordenadas em séries temporais e usá-las para a formação das redes complexas; 3) extração dos dados: cálculo das métricas das redes complexas; 4) aprendizado de máquina: uso dos métodos de machine learning para a classificação das assinaturas; 5) avaliação do modelo de aprendizado. Os atributos para o modelo foram as medidas topológicas de centralidade de grau e de autovetor, coeficiente de clusterização e porcentagem de vizinhos verdadeiros. A entropia de permutação como quantificador da informação das séries temporais também é usada como um preditor. Para o ajuste do modelo foram selecionadas aleatoriamente 20 assinaturas verdadeiras e 20 falsas por indivíduo. Métricas de erro preditivo foram calculadas usando as 10 assinaturas restantes por indivíduo. Esse processo foi repetido em um esquema Monte Carlo com 100 repetições para obter estimativas médias de ajuste. Algumas métricas para medir os erros de classificação são utilizadas, entre elas o False Rejection Rate (FRR) que identifica a porcentagem de assinaturas verdadeiras que são rejeitadas pelo modelo, o False Acceptance Rate (FAR) como sendo a porcentagem de assinaturas falsas que são aceitas pelo mecanismo de aprendizado e a Average Error Rate (AER) como o erro médio. Neste framework obteve-se uma taxa de falsos positivos de 6,19%, uma taxa de falso negativo de 6,39% e um erro médio de aproximadamente 6,28%. Em geral as métricas de rede de assinaturas verdadeiras diferem bastante de assinaturas falsas.CAPESIn this dissertation, a model for online handwritten signatures verification via complex network analysis is proposed, in which centrality metrics are used as predictor features. Six supervised learning methods are used as a classifier of signature veracity: Naive Bayes, Decision Tree, Random forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, and Logistic Regression. In the study is used the signatures database of the MCYT-100, which is used in verification problems. The database has information on the signature dynamics of 100 individuals, and each signature is replicated (25 genuine signatures and 25 false signatures) in order to make the assessment of the individual's variability feasible. In the framework, signatures were considered as the nodes of a complex network in which the existing connection relationship between two signatures is measured through the correlations between time series of signature coordinates that exceed a comparison threshold. This study consists of the implementation and evaluation of 5 stages: 1) data collection; 2) data pre-processing: transform the coordinates into time series and use them for the formation of complex networks; 3) data extraction: calculation of the metrics of complex networks; 4) machine learning: use of machine learning methods for the classification of signatures; 5) evaluation of the models. The atributes for the model were the topological measures of grade and autovector centrality, cluster coeficiente and percentage of genuine neighbors. Permutation entropy as a quantifier of time series information is also used as a predictor. For the adjustment of the model, 20 genuine signatures and 20 false signatures per individual were randomly selected. Predictive error metrics were calculated using the remaining 10 signatures per individual. This process was repeated in a Monte Carlo scheme with 100 repetitions to obtain average adjustment estimates. Some metrics for measuring classification errors are used, including the False Rejection Rate (FRR), which identifies the percentage of genuine signatures that are rejected by the model, the False Acceptance Rate (FAR) as the percentage of false signatures that are accepted by the learning engine, and the Average Error Rate (AER). In this framework, a false acceptance rate of 6,19% was obtained, a false rejection rate of 6,39% and an average error of approximately 6,28%. In general, network metrics for genuine signatures differ greatly from false signature. Compared to other models in the literature, network metrics are shown to be very promising attributes for signature verification.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de ProducaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia de ProduçãoVerificação de assinaturasAnálise de redes complexasAprendizado de máquinaVerificação de assinaturas manuscritas através de análise de redes complexasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Yan Antonino Costa dos Santos.pdfDISSERTAÇÃO Yan Antonino Costa dos Santos.pdfapplication/pdf2982696https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41295/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Yan%20Antonino%20Costa%20dos%20Santos.pdfb29f0838f8012d7ff6225609d2b5de71MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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