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El reconocimiento de firma es un ejemplo de biometría conductual que identifica a una persona en función de su escritura. Puede funcionar de dos formas diferentes:
Estático: En este modo, el usuario escribe su firma en un papel y, una vez finalizada la escritura, se digitaliza mediante un escáner óptico o una cámara para convertir la imagen de la firma en bits. [1] El sistema biométrico reconoce entonces la firma analizando su forma. Este grupo también se conoce como "off-line". [2]
Dinámico: En este modo, el usuario escribe su firma en una tableta digitalizadora , que adquiere la firma en tiempo real. Otra posibilidad es la adquisición mediante PDAs operadas con lápiz óptico. Algunos sistemas también funcionan en teléfonos inteligentes o tabletas con pantalla capacitiva, donde el usuario puede firmar utilizando el dedo o un lápiz adecuado. El reconocimiento dinámico también se conoce como "on-line". La información dinámica suele constar de la siguiente información: [2]
- coordenada espacial x(t)
- coordenada espacial y(t)
- presión p(t)
- acimut az(t)
- inclinación en(t)
- pluma arriba/abajo
El estado del arte en reconocimiento de firmas se puede encontrar en la última gran competición internacional. [3]
Las técnicas de reconocimiento de patrones más populares que se aplican para el reconocimiento de firmas son la deformación temporal dinámica , los modelos ocultos de Markov y la cuantificación vectorial . También existen combinaciones de diferentes técnicas. [4]
Técnicas relacionadas
Recientemente, también se ha propuesto un enfoque biométrico manuscrito. [5] En este caso, el usuario es reconocido analizando su texto escrito a mano (ver también Reconocimiento biométrico escrito a mano ).
Bases de datos
Existen varias bases de datos públicas, siendo las más populares SVC, [6] y MCYT. [7]
Referencias
- ^ Ismail, MA; Gad, Samia (octubre de 2000). "Reconocimiento y verificación de firmas árabes fuera de línea". Reconocimiento de patrones . 33 (10): 1727–1740. Código Bibliográfico :2000PatRe..33.1727I. doi :10.1016/s0031-3203(99)00047-3. ISSN 0031-3203.
- ^ ab "Explicación: Reconocimiento de firmas | Actualización biométrica". www.biometricupdate.com . 2016-01-11 . Consultado el 2021-04-03 .
- ^ Houmani, Nesmaa; A. Mayoue; S. García-Salicetti; B. Dorizzi; MI Khalil; M. Mostafa; H. Abbas; ZT Kardkovàcs; D. Muramatsu; B. Yanikoglu; A. Holmátov; M. Martínez-Díaz; J. Férrez; J. Ortega-García; J. Roure Alcobé; J. Fábregas; M. Faúndez-Zanuy; JM Pascual-Gaspar; V. Cardeñoso Payo; C. Vivaracho-Pascual (marzo de 2012). "Campaña de evaluación de firmas BioSecure (BSEC'2009): Evaluación de algoritmos de firma online en función de la calidad de las firmas". Reconocimiento de patrones . 45 (3): 993–1003. Código Bib : 2012PatRe..45..993H. doi :10.1016/j.patcog.2011.08.008.S2CID 17863249 .
- ^ Faundez-Zanuy, Marcos (2007). "Reconocimiento de firmas en línea basado en VQ-DTW". Reconocimiento de patrones . 40 (3): 981–992. Bibcode :2007PatRe..40..981F. doi :10.1016/j.patcog.2006.06.007.
- ^ Chapran, J. (2006). "Identificación biométrica del escritor: análisis de características y clasificación". Revista internacional de reconocimiento de patrones e inteligencia artificial . 20 (4): 483–503. doi :10.1142/s0218001406004831.
- ^ Yeung, DH; Xiong, Y.; George, S.; Kashi, R.; Matsumoto, T.; Rigoll, G. (2004). "SVC2004: Primera competencia internacional de verificación de firmas". Autenticación biométrica . Apuntes de clase en informática. Vol. 3072. págs. 16-22. doi :10.1007/978-3-540-25948-0_3. ISBN 978-3-540-22146-3.
- ^ Ortega-García, Javier; J. Férrez; D. Simón; J. González; M. Faúndez-Zanuy; V. Espinosa; A. Satue; I. Hernáez; J.-J. Igarza; C. Vivaracho; D.Escudero; P.-I. Moro (2003). "Corpus de referencia MCYT: una base de datos biométrica bimodal". Actas de la IEE: procesamiento de visión, imágenes y señales . 150 (6): 395–401. doi :10.1049/ip-vis:20031078.