Técnicas usadas para el reconocimiento de firmas

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2.4 Parascript

Sistemas integrales de verificación de la firma analizar dos áreas diferentes de la firma de un individuo: las características específicas de una imagen estática de su firma y las características específicas del proceso de firma.

El primer tipo incluye aplicaciones que tratan con la imagen estática de dos dimensiones de la firma resultante de una acción de la firma que ya ha tenido lugar. Sistemas que analizan sólo los datos estáticos de una imagen de la firma se llama fuera de línea.

El segundo tipo abarca las aplicaciones que permiten el seguimiento del movimiento en el proceso de firma en el momento de la presentación. En consecuencia, los sistemas que tratan la firma de una serie de movimientos y puede ser utilizado con tanto a nivel local o transacciones a distancia se originó se llama on-line o dinámica.

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MULLER

- Reconocimiento de Formas.

- Objetivos y enfoque

Para llevar a cabo un reconocimiento de formas es necesario realizar un modelado del proceso de razonamiento, además se debe tener en cuenta que existe una imposibilidad intrínseca de alcanzar resultados exactos.

El modelado del proceso de percepción es difícil de formalizar (es raro que un“experto” pueda verbalizar sus habilidades). Además requiere una extraordinaria plasticidad: aprendizaje (inconsciente) mediante exposición reiterada de los problemas a resolver (y de sus soluciones).

Para el procesamiento de la percepción existen dos posibles enfoques :

- Inteligencia Artificial: Énfasis en el razonamiento, la lógica y la cognición.

- Reconocimiento de Formas: Énfasis en la percepción y el aprendizaje, aspectos simples del razonamiento.

Este proyecto tiene un diseño y una estructura basado en el enfoque de los sistemas de reconocimiento de formas, con una fase de preproceso, una segunda de extracción de características y una interpretación de los resultados mediante un clasificador y un aprendizaje que dan lugar a la respuesta .

- Diagrama de bloques de un sistema de reconocimiento

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- Diseño de un sistema de reconocimiento de formas

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4.4. Preproceso

4.4.1. Etapas del proproceso de firmas

Dependiendo del algoritmo que se elija en la selección de características, en la elección del clasificador o en la interpretación de resultados puede ser necesario emplear distintos tipos de preproceso para incrementar el índice de fiabilidad o la velocidad de reconocimiento .

- Captura de la Imagen

Muchas veces al escanear un documento se introducen errores debido a manchas en el cristal, suciedad en el documento, etc. Estas manchas pueden introducir errores a la hora de interpretar la información. En este proyecto, al centrarnos en los trazos más significativos de la firma y desestimar los detalles, el pequeño ruido será obviado por la etapa de extracción de trazos, aunque un preproceso en este sentido serviría para incrementar el rendimiento en etapas posteriores.

La eliminación de ruido gaussiano o ruido uniforme, puede ser tratado con un filtro lineal, con una máscara determinada que elimine los píxeles solitarios o con un filtro no lineal como puede ser el filtro de la mediana que consiste en reemplazar el nivel de gris de cada píxel por la mediana de los valores de grises de los vecinos.

Para escanear las firmas existen múltiples librerías, algunas gratuitas y otras licenciadas, para el manejo de scanners en Java. Todas ofrecen características similares y permiten manejar un scanner bajo el standard TWAIN, claro que con algunas diferencias sustanciales, las cuales son relevantes en momento de seleccionar la correcta para nuestro proyecto.

mms-computing Es una librería Open Source , que además del manejo de scanner para

Windows, implementa Sane (manejo de scanner para Linux), fax, etc.

Está disponible para Java y funciona perfectamente con JRE 1.4.2 o

superior.

JTwain Es licenciada, y permite el manejo del scanner, además de tratamiento

de imágenes TIFF multipágina

Morena Es el sucesor de JavaTwain. También cubre tanto Twain como Sane. Es

una librería licenciada

- Binarizacion de la Imagen

Después de tener la información de la imagen podemos empezar el trabajo con la binarización de la imagen, pasarlo a blanco y negro para poder trabajarla

- Limpieza y Eliminación del ruido

Es un deterioro de la imagen que puede producirse debido a:

1.- Píxeles perdidos en un sensor CCD

2.- Cuando se comprime o transmite la imagen

3.- Inadecuada iluminación de la escena

4.- Escáner de documentos

5.- Sensibilidad inadecuada de las cámaras, etc.

La función que representan al ruido es la siguiente

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- Esqueletizado

Dado que lo que se busca es la dirección y la forma que tiene la firma y no tanto sus pequeños detalles como las pequeñas manchas, signos de puntuación o el grosor del bolígrafo que además, es un factor que puede variar significativamente de una muestra a otra, parece razonable pensar que un adelgazamiento de la firma podría ser de gran ayuda.

La esqueletización o adelgazamiento es una técnica muy usada en el reconocimiento de patrones. Consiste en eliminar píxeles de la imagen hasta que queda un esqueleto de un píxel de grosor. Idealmente, este esqueleto contiene toda la información