Eficiência da análise multifractal na verificação de assinaturas dinâmicas
Jânio Coutinho Canuto
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP C169e
[Effectiveness of multifractal analysis for online signature verification]
Campinas, SP : [s.n.], 2010.
104 p. : il.
Orientador: Lee Luan Ling
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: A verificação de identidades de forma confiável é cada vez mais necessária em nossa sociedade amplamente interconectada. Nesse contexto, a verificação biométrica é uma proposta alternativa, e mais segura, aos métodos tradicionalmente utilizados, como senhas e cartões. A análise multifractal,...
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Resumo: A verificação de identidades de forma confiável é cada vez mais necessária em nossa sociedade amplamente interconectada. Nesse contexto, a verificação biométrica é uma proposta alternativa, e mais segura, aos métodos tradicionalmente utilizados, como senhas e cartões. A análise multifractal, por sua vez, tem sido usada com sucesso em diversas aplicações de processamento de sinais, além disso, diversos estudos mostram a presença de características multifractais em processos naturais. Este trabalho tem como objetivo analisar os sinais referentes às assinaturas dinâmicas, provenientes de equipamentos como PDAs e tablet-pcs, sob o prisma da teoria multifractal. É estudada a capacidade de discriminação da característica multifractal na detecção de falsificações de assinaturas, tanto quando usadas isoladamente quanto em conjunto com características tradicionais, num contexto de fusão de informação, com resultados equivalentes ao estado da arte deste tema. Além disso, é realizada uma quantificação, através da teoria da informação, desta capacidade discriminatória. Por fim, é apresentada uma aplicação alternativa da informação multifractal no contexto da biometria: a análise de qualidade das amostras
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Abstract: Reliable identity verification is an increasing necessity in our largely networked society. On this topic, biometric verification is a safer alternative to the traditional methods, such as passwords and ID cards. On the other hand, multifractal analysis has been successfully used in a wide...
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Abstract: Reliable identity verification is an increasing necessity in our largely networked society. On this topic, biometric verification is a safer alternative to the traditional methods, such as passwords and ID cards. On the other hand, multifractal analysis has been successfully used in a wide range of signal processing applications; moreover, many works show the occurrence of multifractal traits on biological processes. This work aims at analyzing dynamic signature signals collected through devices such as PDAs and tablet-pcs, from a multifractal perspective. A study of the multifractal features discriminative capabilities on signature forgery detection is realized on two scenarios: when it is the unique feature used by the system, and in tandem with traditional features on an information fusion scheme; with results as good as those found in the state of the art of this area. Furthermore, an information theoretic quantification of the discrimination capability is realized. Finally, an alternative application for such features is presented: the evaluation of samples quality
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