Nüve Forum

Nüve Forum > akademik > Mühendislik Fakültesi > Biyomedikal Mühendisliği > Biometrie Identity Verification Using On-Line and Off-Line Signature Verification

Biyomedikal Mühendisliği hakkinda Biometrie Identity Verification Using On-Line and Off-Line Signature Verification ile ilgili bilgiler


Biometrie Identity Verification Using On-Line & Off-Line Signature Verification Biometrik doğrulama insanın kişisel özelliklerini (parmak izi, yüz, iris, ses gibi) kullanarak gerçekleştirilen kimlik doğrulama yöntemidir. Günümüz teknolojisinin getirdiği olanaklarla önemi

Cevapla

 

LinkBack Seçenekler Stil
  #1  
Alt 06.03.10, 20:58
Administrator
 
Üyelik tarihi: Aug 2006
İletiler: 21.463
Blog Başlıkları: 13
CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!CiwCiw öyle bir şöhrete sahip ki kendinden önce namı yürüyor!
Standart Biometrie Identity Verification Using On-Line and Off-Line Signature Verification

Biometrie Identity Verification Using On-Line & Off-Line Signature Verification
Biometrik doğrulama insanın kişisel özelliklerini (parmak izi, yüz, iris, ses gibi) kullanarak gerçekleştirilen kimlik doğrulama yöntemidir. Günümüz teknolojisinin getirdiği olanaklarla önemi gün geçtikçe artan biometrik doğrulama, kart veya parola tabanlı güvenlik sistemlerine göre daha pratik (parola hatırlama, kart kaybetme ve çaldırma sorunları yok), aynı zamanda daha güvenlidir (örn. bir parolayı tah¬min etmek bir parmak izini taklit etmekten daha kolaydır). İmza kişinin fiziksel özelliklerine bağlı olmayan, davranışsal bir biometriktir, bundan dolayı imza za¬manla değişebilir ve parmakizi veya iris kadar özebir değildir. Göz irisi veya par-makizi gibi biometrikler kişiye özgü olmalarına karşın, suçlular ile ilişkilendirildikleri ve kişi hakkında sağlık gibi konularda istenmeyen bilgileri açığa çıkardıkları için, bu sistemleri kullanmaya başlayan ülkelerde toplum tarafından kolaylıkla kabul görmemişlerdir. Öte yandan imza, günümüzde hemen her ortamda kimlik doğrulama işlemleri için gerekli bir bilgi olarak görülmektedir.
imza doğrulama statik (off-line) veya dinamik (on-line) imza doğrulama şeklinde iki ana konu olarak değerlendirilmektedir. Kağıt üzerindeki statik bir imzadan, tarama yoluyla sadece imzanın şeklini içeren bir imge elde edilmesine karşın, dokunmaya hassas tabletlere atılan dinamik imzalarda hem imzanın şekli, hem de dinamik özellikleri (hızı, kaç darbede atıldığı, kalemin ne kadar bastırıldığı gibi) elde edilebilir. Statik bir imzanın kopyalanması elde bir örnek varsa oldukça kolay olmasına karşın, dinamik özellikler imzayı daha kişiye özgü kılar ve taklit edilmesini
zorlaştırır. Yine de her iki imza türüne dayah doğrulama sistemlerinin kullanım alanları farklıdır: mesela statik imza doğrulayıcı bir sistem banka çeklerindeki sahteciliklerin yakalanmasında kullanılırken, dinamik imza doğrulama sistemleri özellikle kredi kartındaki sahteciliklerin yakalanmasında kullanılmaktadır. Dinamik imza doğrulama sistemleri ayrıca bina girişlerinde, eliçi ve avuçiçi bilgisayarlarmdaki bilgilerin korunmasında kullanılmaktadır.
Bu çalışmada iki ayrı imza türüne dayalı doğrulama sistemi sunulmaktadır. Her iki sistemde de kullamdpW.vererek sisteme kaydolur. Bu referans imzalarından, kişinin imzalarının özelliklerini ve değişkenliğini karakterize eden öznitelikler çıkarılır ve sistemde bu kullanıcıya özgü değerler olarak saklanır. Her iki sistemin girdi olarak kabul ettikleri imza türleri ve imzalardan çıkarılan öznitelikler farklı olmalarına rağmen, sistemler aynı doğrulama yöntemine dayanmaktadırlar: herhangi bir imza doğrulanacağı zaman, bu imza iddia edilen kişinin bütün referans imzalarıyla karşılaştırılır ve test edilen imzanın referans imzalarına uzaklığı (farklılığı) hesaplanır. Herhangi iki imza arasın¬daki farklılık, farklı uzunluklardaki iki dizinin, linear olmayan bir değişimle gelebile¬cekleri en benzer hallerin uzaklığını hesaplamak için kullanılan "Dynamic Time Warping" algoritması ile bulunur. Daha önce geliştirilmiş imza doğrulama sistem¬lerinde, bu işlemin sonucunda elde edilen minimum uzaklık (test imzasının en yakın referans imzasına uzaklığı) veya test imzasımn şablon referans imzasına uzaklığı, bu kişiye ait ortalama değerlerle karşılaştırılarak, imzanın gerçek mi, taklit mi olduğuna buluşsal yöntemlerle karar verilmekteydi. Önerdiğimiz doğrulama yönteminde bahsi geçen uzaklıklar kendilerine karşılık gelen referans imzalar arasındaki ortalama uzak¬lıklarla normalize edilerek, sahte ve gerçek imzaların birbirinden ayrık oldukları öznitelik uzayı oluşturmaktadırlar. Çalışmamızda imzalardan çıkarılan üç boyutlu öznitelik vektörleri Bayes sımflandırıcı, Destekçi Vektör Makinesi, ve Linear sımflan-dırıcı kullanarak imzaların sahte olup olmadığını tespit etmek için kullanılmışlardır.
Sistemleri denemek için 100 ayrı kişiden toplam 620 dinamik ve 20 kişiden toplam 100 statik deneme imzası (gerçek ve sahte) toplanmıştır. Gerçek taklit imzaları elde etmek zor olduğu için, taklit edeceği imzanın şeklini ve mümkünse imzalama haraketlerini görebilen taklitçilerden nitelikli sahte imzalar alınmıştır. Dinamik imza doğrulama sistemi gerçek imzaların %1.4'ünü yanlışlıkla redederken, sahte imzaların sadece %1.3'ü yanlışlıkla kabul etmiştir. Statik imzayı taklit etmek daha kolay olduğu için, statik imza doğrulama sistemi sahte imzaların %25'ini yanlışlıkla kabul ederken, gerçek imzaların %20'sini yanlışlıkla redetmiştir. Önerilen dinamik doğrulama sistemi var olan sistemlerden daha üstün performans sergilerken, statik doğrulama sistemimizden de bu konudaki uzman kişilerin başarısıyla kıyaslanabilir performans elde edilmiştir.

Biometrics is the utilization of biological characteristics (face, iris, fingerprint) or behavioral traits (signature, voice) for identity verification of an individual. Biomet-ric authentication is gaining popularity as a more trustable alternative to password-based security systems as it is relatively hard to be forgotten, stolen, or guessed.
Signature is a behavioral biometric: it is not based on the physical properties, such as fingerprint or face, of the individual, but behavioral ones. As such, one's signature may change over time and it is not nearly as unique or difficult to forge as iris patterns or fingerprints, however signature's widespread acceptance by the pub¬lic, make it more suitable for certain lower-security authentication needs. Signature verification is split into two according to the available data in the input. Off-line signature verification takes as input the image of a signature and is useful in au¬tomatic verification of signatures found on bank checks and documents. On-line signature verification uses signatures that are captured by pressure-sensitive tablets and could be used in real time applications like credit card transactions or resource accesses.
In this work we present two complete systems for on-line and off-line signature verification. During registration to either of the systems the user has to submit a number of reference signatures which are cross aligned to extract statistics describ¬ing the variation in the user's signatures. Both systems have similar verification methodology and differ only in data acquisition and feature extraction modules. A test signature's authenticity is established by first aligning it with each reference signature of the claimed user, resulting in a number of dissimilarity scores: distances to nearest, farthest and template reference signatures. In previous systems, only one of these distances, typically the distance to the nearest reference signature or the distance to a template signature, was chosen, in an ad-hoc manner, to classify the signature as genuine or forgery. Here we propose a fifetfaAMfc utilize all of these dis¬tances, treating them as features in a two-class class? pattern classification techniques. The distances arc first nordwtt three dimensional space where genuine and forgery signature distributions are well separated. We experimented with the Bayes classifier, Support Vector Machines, and a linear classifier used in conjunction with Principal Component Analysis, to classify a given signature into one of the two classes (forgery or genuine).
Test data sets of 620 on-line and 100 off-line signatures were constructed to evaluate performances of the two systems. Since it is very difficult to obtain real forgeries, we obtained skilled forgeries which are supplied by forgers who had access to signature data to practice before forging. The online system has a 1.4% error in rejecting forgeries, while rejecting only 1.3% of genuine signatures. As an omine signature is easier to forge, the offline system's performance is lower: a 25% error in rejecting forgery signatures and 20% error in rejecting genuine signatures. The results for the online system show significant improvement over the state-of-the-art results, and the results for the offline system are comparable with the performance of experienced human examiners.
2.JPG
Assist. Prof. Ayşe Berrin Yanıkoğlu (Thesis Supervisor)
Prof. Aytül Erçil
Assist. Prof. Hakan Erdoğan
Eklenmiş Dosya
Dosya tipi: pdf 10.1.1.94.5253.pdf (519,9 KB (Kilobyte), 5x kez indirilmiştir)
__________________
NEVART AKADEMİ
www.nevart.net
Güzel Sanatlar Fakültesi/Lisesi Yetenek Sınavlarına Hazırlık Kursu
Resim Yağlı Boya Hobi Kursu
Hızlı ve Etkili Okuma Kursu
Çocuklar için Hızlı Okuma Kursu
Çocuklar için Resim Kursu
Disleksi Eğitimi
Okuma Güçlüğü
Alıntı ile Cevapla
Cevapla

Tags
biometrie, identity, off-line, on-line, signature, verification

Seçenekler
Stil

Yetkileriniz
You may not post new threads
You may not post replies
You may not post attachments
You may not edit your posts

BB code is Açık
[IMG] Kodları Açık
HTML-KodlarıKapalı
Trackbacks are Açık
Pingbacks are Açık
Refbacks are Açık



Bütün zaman ayarları WEZ +2 olarak düzenlenmiştir. Şu anki saat: 20:17 .