Verificación de Firmas Usando Transformada de Gabor

• C. Cruz ^[1] ; R. Reyes ^[1] ; M. Nakano ^[1] ; H.M. Pérez ^[1]
  1. [1] Inst. Politécnico Nacional, México
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 15, Nº. 3, 2004, págs. 53-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Signature Verification using the Gabor Transform
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• Resumen
  • español

    Este artículo se propone un sistema de verificación estática de firmas con alta capacidad de detección de falsificaciones. En la etapa de extracción de características se obtienen los coeficientes de la transformada de Gabor en cada región de la firma, extrayéndose la posición del coeficiente sobresaliente de cada región. Estas proporcionan información local acerca de la frecuencia y orientación de la textura de una firma. Usando las características extraídas, el sistema entrena una red neuronal de retropropagación con una arquitectura de 9-9-2 para cada firmante. La eficiencia del sistema propuesto se evaluó usando 30 firmas auténticas y 20 firmas falsificadas por expertos para cada firmante. De los resultados obtenidos por simulación, se concluye que el sistema propuesto presenta una verificación global con 90% de acierto, con una menor complejidad computacional.

  • English

    This paper proposes an off-line signature verification system with fairly good detection capacity against expert forgeries. The feature extraction stage of the proposed system, estimates the coefficients of the Gabor Transform in each local region of the signature image, and extracts the positions of relevant coefficients. These provide local information about frequency and orientation of the signature image texture. Using the extracted features, the proposed system adapts a back-propagation multiplayer neural network with 9-9-2 architecture for each signer. The proposed system was evaluated using 30 genuine signatures and 20 expert forgeries for each signer. The computer simulation results show a 90% overall success, with a lower computational complexity.