Autenticação de assinatura manuscrita: Histograma de Gradiente Orientado (HGO)

Hodiernamente, mais do que nunca, é muito claro que a segurança de dados é necessária, uma vez que tem a missão de salvaguardar a praxe de atividades, sobretudo no que tange a trabalhos relativos a documentos. Isto posto, é possível perceber que sistemas de autenticações de assinaturas estão sendo amplamente usados nesta era da tecnologia para legitimar as características de um indivíduo.

Todavia, muitos problemas, como a progressão de quantidade de assinaturas forjadas, ainda ocorrem, o que evidencia a necessidade de um sistema de autenticação de assinatura eficiente.

Os olhos humanos podem facilmente ser enganados, mediante breve análise abarcando uma assinatura genuína e uma falsificada. O método tradicional para autenticar uma assinatura em instituições principalmente financeiras é muito moroso. Assim, Ibrahim e Samlan (2020) propõe uma autenticação de assinatura manuscrita offline utilizando a técnica de Histograma de Gradiente Orientado (HGO).

A GROSSO MODO: O Histograma de Gradiente Orientado auxilia na obtenção de uma melhor exposição da imagem, ou seja, um meio utilizado em visão digital para o reconhecimento de objetos, visando entre tudo, contextos de forma e histogramas de orientação de contorno, mas difere em particular pelo uso de uma grade densa.

Tecnicamente, Ibrahim e Samlan (2020) orientam que o HGO é um método de extração de recursos baseado em gradiente.

A princípio, as imagens de assinatura manuscrita offline passarão pelos processos de pré-processamento e aprimoramento de imagem, como binarização, afinamento, remoção de ruído e redimensionamento.

Em seguida, o recurso de forma é extraído usando o HGO que produziu os valores do vetor de recursos. Imagens diferentes terão valores de vetor de recursos diferentes. Esses valores são então usados para medir a semelhança entre as assinaturas genuínas e testadas usando a distância euclidiana (ou distância média: distância entre dois pontos).

Ibrahim e Samlan (2020) explicam que o desempenho da autenticação de assinatura HGO é testado em cinquenta imagens de assinatura de teste usando três valores de limite que são 15, 20 e 30, sendo a aplicação bem-sucedida para uma variedade de imagens de teste. Os pesquisadores relatam que a porcentagem geral demonstrou uma forte precisão que é de 87,5% para o limiar 15 e 20. Portanto, pode-se inferir que a autenticação de assinatura manuscrita off-line proposta usando HGO é considerada bem-sucedida.

No entanto, recomenda-se que as técnicas de extração de recursos mais recentes, como rede neural convolucionária profunda, sejam introduzidas e integradas no futuro.

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