Разработка и анализ признаковой модели динамической рукописной подписи

Аннотация

Лёнина К.Н., Анисимова Э.С.

Дата поступления статьи: 15.11.2024

В данной работе представлена разработка и анализ признаковой модели динамической рукописной подписи для повышения эффективности распознавания. Признаковая модель основана на извлечении как глобальных признаков (длина подписи, средний угол между векторами подписи, размах динамических характеристик, коэффициент пропорциональности, средняя скорость ввода), так и локальных (координаты пера, сила нажатия, азимут, угол наклона). Для формирования эталона подписи, учитывающего вариативность её написания, используется метод потенциалов. Экспериментальная оценка проводилась на базе подписей MCYT_Signature_100, содержащей 2500 подлинных и 2500 поддельных образцов. В работе определены оптимальные значения степени компактности для каждого признака, что позволило учесть вариативность написания подписи и повысить точность распознавания. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной признаковой модели и её перспективность для биометрических систем аутентификации, что представляет практический интерес для специалистов в области информационной безопасности.

Ключевые слова: распознавание лиц, глубокое обучение, нейронные сети, идентификация пользователей, архитектура модели, обучение модели, интеграция модели, облачные сервисы, безопасность, биометрические технологии

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

.