DYNAMICZNA IDENTYFIKACJA PODPISU ODRĘCZNEGO PRZY UŻYCIU PULSUJĄCEJ SIECI NEURONOWEJ
Vladislav Kutsman
kutsmanvlad@gmail.com1TOV "Ulf-Finans", Kyiv, Ukraine, 2 Vinnytsia National Technical University, Computer Sciences Department, Vinnytsia, Ukraine (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0001-5256-9651
Oleh Kolesnytskyj
Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0003-0336-4910
Abstrakt
W artykule zaproponowano metodę dynamicznej identyfikacji podpisów opartą na pulsującej sieci neuronowej. Wykorzystywane są trzy parametry dynamiczne podpisu l(t), xy(t), p(t), które są niezmienne względem kąta nachylenia podpisu, a po ich normalizacji – także do skali przestrzennej i czasowej podpisu. Te dynamiczne parametry są podawane do sieci neuronowej w celu rozpoznania jednocześnie jako szeregi czasowe bez uprzedniej konwersji na wektor cech statycznych, co z jednej strony upraszcza metodę ze względu na brak skomplikowanych procedur konwersji obliczeniowej, a z drugiej ręka zapobiega utracie przydatnych informacji – zwiększa dokładność i wiarygodność identyfikacji i rozpoznawania podpisów (zwłaszcza w rozpoznawaniu podpisów sfałszowanych, które są silnie skorelowane z autentycznymi). Zastosowana sieć neuronowa typu spiking ma prostą procedurę treningu, przy czym nie wszystkie neurony sieci są trenowane, a jedynie te wyjściowe. Jeśli konieczne jest dodanie nowych sygnatur, nie jest konieczne trenowanie całej sieci, ale wystarczy dodać kilka neuronów wyjściowych i uczyć tylko te połączenia. W wyniku eksperymentu programowego zaproponowanego systemu otrzymano EER = 3,9% przy identyfikacji sfałszowanych podpisów i EER = 0,17% przy identyfikacji fałszerstw losowych.
Słowa kluczowe:
identyfikacja podpisu online, sieć neuronowa typu spiking, niezmienne parametry dynamiczne, rozpoznawanie podpisuBibliografia
Al-Banhawy N. H., Mohsen H., Ghali N. I.: Signature identification and verification systems: a comparative study on the online and offline techniques. Future Computing and Informatics Journal 5(1), 2020, article 3 [https://digitalcommons.aaru.edu.jo/fcij/vol5/iss1/3]
Google Scholar
Babita P.: Online Signature Recognition Using Neural Network. Journal of Electrical & Electronics 4(3), 2015, 1.
Google Scholar
Diaz M., Ferrer M. A., Impedovo D., Malik M. I., Pirlo G., Plamondon R.: A Perspective Analysis of Handwritten Signature Technology. ACM Comput. Surv. 51(6), 2019, article 117.
DOI: https://doi.org/10.1145/3274658
Google Scholar
Doroshenko T. Y., Kostyuchenko E. Y: The authentication system based on dynamic handwritten signature. TUSUR 2(32), 2014, 219–223.
Google Scholar
Fierrez J., Galbally J., et al.: BiosecurID: A Multimodal Biometric Database. Pattern Analysis and Applications 13(2), 2010, 235–246.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10044-009-0151-4
Google Scholar
Fierrez J., Ortega-Garcia J., Ramos D., Gonzalez-Rodriguez J.: Hmm-Based On-Line Signature Verification: Feature Extraction And Signature Modeling. Pattern Recognition Letters 28(16), 2007, 2325–2334.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2007.07.012
Google Scholar
Gerstner W., Kistler W.: Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity. Cambridge University Press, Cambridge 2002. [http://doi.org/10.1017/CBO9780511815706].
DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511815706
Google Scholar
Hamadly I., Khaleel A., Munim A., Hassan H. E., Mohamed H. K.: Online Signature Recognition And Verification Using (SURF) Algorithm With SVM Kernels. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector 13(49), 2018, 1332–1344.
DOI: https://doi.org/10.21608/auej.2018.18939
Google Scholar
Houmani N., Garcia-Salicetti S., Dorizzi B.: On assessing the robustness of pen coordinates, pen pressure and pen inclination to time variability with personal entropy. IEEE 3rd Int. Conf. on Biometrics: Theory, Applications, and Systems 2009, 1–6.
DOI: https://doi.org/10.1109/BTAS.2009.5339074
Google Scholar
Kolesnytskij O. K., Samra Muavija Hassan Hamo: A method for recognizing multidimensional time series using pulsed neural networks. Information technology and computer engineering 2(6), 2006, 86–93.
Google Scholar
Kolesnytskyj O. K., Bokotsey I. V., Yaremchuk S. S.: Optoelectronic Implementation of Pulsed Neurons and Neural Networks Using Bispin-Devices. Optical Memory & Neural Networks (Information Optics) 19(2), 2010, 154–165.
DOI: https://doi.org/10.3103/S1060992X10020062
Google Scholar
Kolesnytskyj O. K., Kutsman V. V., Skorupski K., Arshidinova M.: Neurocomputer architecture based on spiking neural network and its optoelectronic implementation. Proc. SPIE 11176, 2019, 1117609 [http://doi.org/10.1117/12.2536607].
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2536607
Google Scholar
Kutsman V. V., Kolesnytskyj O. K., Denysov I. K.: Investigation of intrapersonal and interpersonal variability of dynamic signature parameters in the process of their identification, Optoelectronic Information-Power Technologies 39(2), 2020, 5–15.
DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2020-40-2-5-15
Google Scholar
Kutsman V. V., Kolesnytskyj O. K.: Signature verification and recognition as a multiparametric process based on a spiking neural network. Information technologies and computer engineering 50(1), 2021, 36–44 [http://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-50-1-36-44].
DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-50-1-36-44
Google Scholar
Maass W.: Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models. Neural Networks 10, 1997, 1659–1671.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0893-6080(97)00011-7
Google Scholar
Nilchiyan M. R., Yusof R. B.: Improved Wavelet-Based Online Signature Verification Scheme Considering Pen Scenario Information. IEEE 1st International Conference on Artificial Intelligence, Modelling and Simulation 2013, 8–13.
DOI: https://doi.org/10.1109/AIMS.2013.10
Google Scholar
Ortega-Garcia J., Fierrez J., et al.: MCYT Baseline Corpus: A Bimodal Biometric Database. IEEE Proc. Vision, Image and Signal Processing 150(6), 2003, 395–401.
DOI: https://doi.org/10.1049/ip-vis:20031078
Google Scholar
Patil B. V., Patil P. R.: An Efficient DTW Algorithm For Online Signature Verification. IEEE International Conference on Advances in Communication and Computing Technology (ICACCT) 2018, 1–5.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICACCT.2018.8529614
Google Scholar
Pavlidis I., Papanikolopoulos N. P., Mavuduru R.: Signature Identification Through The Use Of Deformable Structures. Signal Processing 71(2), 1998, 187–201.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(98)00144-3
Google Scholar
Tolosana R., Vera-Rodriguez R., Fierrez J., Ortega-Garcia J.: DeepSign: Deep On-Line Signature Verification. arXiv preprint arXiv: 2002.10119, 2020.
Google Scholar
Vlachos M., Kollios G., Gunopulos D.: Discovering similar multidimensional trajectories. Proceedings 18th International Conference on Data Engineering 2002, 673–684.
Google Scholar
Autorzy
Vladislav Kutsmankutsmanvlad@gmail.com
1TOV "Ulf-Finans", Kyiv, Ukraine, 2 Vinnytsia National Technical University, Computer Sciences Department, Vinnytsia, Ukraine Ukraina
http://orcid.org/0000-0001-5256-9651
Autorzy
Oleh KolesnytskyjVinnytsia National Technical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0003-0336-4910
Statystyki
Abstract views: 319PDF downloads: 183
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.