Verificación de Firmas Usando Transformada de Gabor
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 sobres...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2004
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oai:scielo:S0718-076420040003000082005-09-13Verificación de Firmas Usando Transformada de GaborCruz,CReyes,RNakano,MPérez,H.M. off-line signature verification Gabor transform neural networks pattern recognition 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 computacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.15 n.3 20042004-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642004000300008es10.4067/S0718-07642004000300008 |
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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 |
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