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Título: Verificação automática de assinaturas on-line utilizando descritores de Fourier em janelas de tamanho fixo
Autor(es): Carvalho, Wesley Ferdinando Rodrigues de
Orientador(es): Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello
Assunto: Biometria
Assinatura digital
Transformada de Fourier
Data de apresentação: 2015
Data de publicação: 14-Set-2015
Referência: CARVALHO, Wesley Ferdinando Rodrigues de. Verificação automática de assinaturas on-line utilizando descritores de Fourier em janelas de tamanho fixo. 2015. x, 55 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumo: O objetivo deste trabalho é descrever o desenvolvimento da implementação de um sistema que realiza a autenticação de usuários através do uso de assinaturas manuscritas. O sistema proposto é composto por quatro módulos principais: coletor do sinal de entrada, pré-processador, gerador de perfil biométrico da assinatura do usuário e o comparador/ classificador do sinal de entrada. O módulo coletor do sinal de entrada é responsável pela obtenção de amostras do traço das assinaturas, através de um tablet sensível ao toque. O módulo de pré-processamento é responsável pela adaptação ou remoção de variações nos dados de entrada, visando melhorar o desempenho geral do sistema. O módulo de gerador do perfil biométrico da assinatura do usuário extrai características biométricas de um conjunto de assinaturas de referência, sendo que as características são determinadas pelos espectros de frequência obtidos de segmentos de tamanho fixo da assinatura, através da Transformada Rápida de Fourier (do inglês, Fast Fourier Transform (FFT)). Por último, o módulo de comparação e classificação realiza a comparação das características biométricas obtidas da assinatura de teste (assinatura a ser verficada) e do perfil biométrico do usuário (armazenado no sistema), por meio do cálculo da norma Euclidiana entre os segmentos (janelas) correspondentes de cada assinatura. Por seguinte, obtém-se a média das distâncias dessas janelas, a qual será comparada a um valor limiar definido, que serve como parâmetro na tomada de decisão da autenticidade do sinal de entrada. Para a análise da eficácia do sistema foram consideradas as medidas de taxa de aceitação falsa (do inglês False Acceptance Rate (FAR)), taxa de rejeição falsa (do inglês False Rejection Rate (FRR)) e taxa de erro equivalente (do inglês Equal Error Rate (EER)), obtidas a partir de testes submetidos a um conjunto de 5000 assinaturas, dividido em um mesmo número de assinaturas genuínas e forjadas.
Abstract: The objective of this study is to describe the development of the implementation of an system that performs user authentication through the use of handwritten signatures. The proposed system consists of four main modules: input signal collector, preprocessor, user signature biometric profile generator and the comparator/sorter input signal. The input signal from the collector module is responsible for obtaining subscription trace of samples through a pressure sensitive tablet. The pre-processing module is responsible for the adaptation or removal of variations in the input data, to improve the overall system performance. The generator module of biometric profile of a signature belonging a user extracts biometric features of a set of reference signatures, the characteristics of which are determined by the frequency spectra of fixed size segments of the signature by Fast Fourier Transform. Finally, the comparison and classification module performs the comparison of biometric data obtained from the test signature (signature to be verified) and biometric user profile (stored in the system), by calculating the Euclidean norm between the segments (windows) corresponding to each subscription. In the following, we obtain the average of the distances of these windows, which is compared to a defined threshold, that serves as a parameter in making decision of the authenticity of input signal. To analyze the effectiveness of the system were considered measures of false acceptance rate, false rejection rate and equivalent error rate obtained from tests subjected to a set of 5000 signatures, divided into the same number of genuine and forged signatures.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.
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