Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Escola, João Paulo Lemos
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/
Resumo: A biometria é o processo de reconhecimento dos seres vivos baseado em suas características fisiológicas ou comportamentais. Existem atualmente diversos métodos biométricos e a assinatura em papel é uma das técnicas de mensuração comportamental mais antigas. Por meio do processamento de sinais de áudio, é possível realizar o reconhecimento de padrões dos ruídos emitidos pela caneta ao assinar. Com o objetivo de aumentar o grau de sucesso ao validar a assinatura realizada por uma pessoa, este trabalho propõe uma técnica baseada em um algoritmo que combina Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de áudio do ruído emitido pela caneta ao assinar sobre uma superfície rígida. Os testes realizados com uma base de dados de assinaturas reais, testando diversos filtros wavelet, demonstram a eficácia da técnica proposta.
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spelling Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficosRecognition of signatures based on their calligraphic noiseWaveletsWaveletsArtificial intelligenceBiometriaBiometricsInteligência artificialMáquinas de vetores de suporteProcessamento de sinaisSignal processingSupport vector machinesA biometria é o processo de reconhecimento dos seres vivos baseado em suas características fisiológicas ou comportamentais. Existem atualmente diversos métodos biométricos e a assinatura em papel é uma das técnicas de mensuração comportamental mais antigas. Por meio do processamento de sinais de áudio, é possível realizar o reconhecimento de padrões dos ruídos emitidos pela caneta ao assinar. Com o objetivo de aumentar o grau de sucesso ao validar a assinatura realizada por uma pessoa, este trabalho propõe uma técnica baseada em um algoritmo que combina Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de áudio do ruído emitido pela caneta ao assinar sobre uma superfície rígida. Os testes realizados com uma base de dados de assinaturas reais, testando diversos filtros wavelet, demonstram a eficácia da técnica proposta.Biometrics is the process of recognition of human beings based on their physiological or behavioral characteristics. There are, currently, several methods and biometric signatures on papers is one of the oldest techniques for measuring behavioral characteristics. By digital processing the audio signals, it is possible to recognize noise emitted by pens when signing. To increase the degree of success, this work propõe a technique based on an algorithm that combines two Support Vector Machines (SVMs), trained using a semi-supervised learning procedure, fed by a set of parameters obtained using the Discrete Wavelet Transform of the audio signals produced by the noise emitted by the pen when signing on a hard surface. Tests conducted with a database of signatures, trying many wavelet filters, demonstrate the real effectiveness of the proposed approach.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGuido, Rodrigo CapobiancoEscola, João Paulo Lemos2014-02-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042014-161454/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:47Zoai:teses.usp.br:tde-09042014-161454Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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