Recopilación y uso de datos masivos en sistemas de verificación de firma manuscrita dinámica
Author
Barco Terrones, RubénEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2018-06Subjects
Sistema biométrico; verificación; firma on-line; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En este Trabajo Fin de Grado se genera una base de datos de firmas manuscritas on-line de
una magnitud mayor a las existentes en el estado del arte y que recoge los escenarios de captura
de firma on-line más utilizados en la actualidad, tales como el uso de diferentes dispositivos
de captura y útiles de escritura. Dicha base de datos se ha formado a partir de la unificación
de algunas de las bases de datos ás utilizadas en el ámbito de investigación. Ha sido necesario
para ello realizar una etapa de preprocesado y organización de la memoria utilizando una nueva
nomenclatura que permita su fácil uso en trabajos futuros. A su vez, se han estudiado, implementado
y evaluado sistemas de reconocimiento biométrico de firma dinámica basados en Redes
Neuronales Recurrentes (RRN).
Como punto de partida, se ha realizado un estudio inicial del estado del arte en el ámbito
de verificación de firma manuscrita on-line. Al mismo tiempo, se ha profundizado en las técnicas
basadas en RNN y en su aplicación en firma manuscrita con arquitecturas siamesas y
bidireccionales.
Una vez entendido el estado del arte desde un punto de vista teórico, el siguiente paso ha
consistido en definir y programar el diseño de la base de datos. Esta base de datos cuenta con
un número de usuarios elevado con el que se pueden obtener unos resultados fiables. En ella
se recogen varios escenarios como la multi-sesión, variabilidad del útil de escritura, diferentes
dispositivos de captura, etc. Cada usuario tiene un número determinado de firmas genuinas y
falsificaciones.
La parte experimental se ha llevado a cabo en tres etapas. En primer lugar se ha evaluado
el sistema propuesto basado en RNN utilizando la nueva base de datos BiDA MDI-Sign para
el escenario de captura con el stylus, mejorando los resultados obtenidos en trabajos anteriores.
En la segunda etapa se ha realizado un análisis de los resultados obtenidos por nuestro sistema
propuesto en función de la complejidad de la rma. Por último, se ha estudiado el escenario de
firma realizada con el dedo, siendo un estudio novedoso y de gran relevancia en los escenarios
actuales.
Finalmente, se presentan las conclusiones extraídas a lo largo de este trabajo, así como los
posibles enfoques de trabajo futuro.
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