Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer Science: Hand Written Signature Verification based on Geometric and Grid Features

 

Hand Written Signature Verification based on Geometric and Grid Features

Baraa Kareem Abd, Nada A.Z. Abdullah and Qaswaa Khaled Abood

University of Baghdad, College of Science, Computer Science department, Baghdad, Iraq

Abstract

     The fact that the signature is widely used as a means of personal verification emphasizes the need for an automatic verification system. Verification can be performed either Offline or Online based on the application. Offline systems work on the scanned image of a signature. In this paper an Offline Verification of handwritten signatures which use set of simple shape based geometric features. The features used are Mean, Occupancy Ratio, Normalized Area, Center of Gravity, Pixel density, Standard Deviation and the Density Ratio. Before extracting the features, preprocessing of a scanned image is necessary to isolate the signature part and to remove any spurious noise present. Features Extracted for whole signature first, then extracted for every part after dividing the signature into four sections. For verification, statistical verification techniques are used (Euclidean Distance, Hellinger Distance and Square Chord Distance). The system is trained on three datasets of signatures. The first and the second datasets have English signatures while the third one is collected from people; it contains Arabic and English signatures. The system has been tested on every dataset. The experimental results show that the Euclidean Distance has the average accuracy of 94.42, the Hellinger Distance has the average accuracy of 95.27 and the Square Chord Distance has the average accuracy of 93.14. That result for whole the image and the following average accuracy for image using grid the Euclidean Distance has the average accuracy of 93.54, the Hellinger Distance has the average accuracy of 95.87, and the Square Chord Distance has the average accuracy of 95.93.

برنامج التحقق من التواقيع المكتوبة بخط اليد باستخدام الخصائص الهندسية

براء كريم عبد ،وندا عبدالزهرة عبدالله* ، وقصواء خالد عبود

جامعة بغداد , كلية العلوم ,قسم علوم الحاسبات, بغداد , العراق

المستخلص

يستخدم التوقيع كوسيلة للتحقق من هوية الشخص عليه نحتاج لنظام للتحقق من صحة التواقيع . التحقق يتم اما بصورة مباشرة او غير مباشرة . فنظام التحقق غير المباشر يعمل على صور للتواقيع . في هذا البحث اقترح نظام للتحقق من صحة التواقيع يعتمد استخراج الخصائص الهندسية للتوقيع. الخصائص الهندسية المستخدمة هي : المتوسط الحسابي, النسبة التي يشغلها التوقيع , نسبة الكثافة , مركز الثقل , كثافة البيكسل , الانحراف المعياري واخيرا نسبة العرض الى الارتفاع . وقبل استخراج هذه الخصائص يجب تجهيز الصورة من خلال عمل بعض الامور منها ازالة الضوضاء من الصورة , تحويلها الى الابيض والاسود , وازالة اي حواف غير مرغوب بها وما الى ذلك من امور لتكون جاهزة لاستخراج الخصائص منها. الخصائص استخلصت للصورة كاملة ومن ثم جزئت الصورة الى اربع اجزاء واستخلصت خصائص كل جزء . واما بالنسبة للتحقق من صحة التوقيع فسوف يتم ذلك عن طريق استخدام ثلاثة طرق احصائية هي Euclidean Distance, Hellinger DistanceSquare Chord Distance .فيتم تدريب النظام باستخدام ثلاث مجاميع بيانات من التواقيع مجموعتي البيانات الاولى والثانية تواقيع انكليزية اما بالنسبة للثالثة فتم جمعها من اشخاص وهي عبارة عن تواقيع عربية وانكليزية . واخيرا استخلصنا نتائج الدقة لل Eucliden distance 94.42 ولل Hellinger Distance هي 95.27 ولل Square Chord Distance هي 93.14 هذا في حالة استخلاص الخصائص للتوقيع مرة واحدة. و نتائج الدقة لل Eucliden distance  هي 93.54 ولل Hellinger Distance هي 95.87 ولل Square Chord Distance هي 95.93 هذا في حالة استخلاص الخصائص بعد تقسيم التوقيع الى اربعة اجزاء .استنتجنا من هذه ان النتائج تعتمد على البيانات المختبرة فنلاحظ ان لمجاميع البيانات الاولى Hellinger Distance هي الافضل وهكذا كما وضح سابقا في نتائج الدقة .

 

alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.