Grafologia Parte 1- A Grafoscopia
Biometria – Análise da assinatura – Grafoscopia
Assinatura: Método biométrico de identificação pela escrita do nome da pessoa.
Confira!
Nota: A análise de assinaturas deve ser feita por um perito criminalista especializado com curso específico sobre o assunto.
A análise de uma assinatura é dada pelo laudo grafoscópico.
A análise psicológica é feita pela análise grafológica.
Nesta primeira parte desta série de artigos iremos abordar a grafoscopia sob o ponto de vista da análise da assinatura para fins de autenticidade ou de falsificação.
Fonte: Universidade Federal do Rio de Janeiro – COPPE – 2008
Trabalho de Victor Soares Burstyn
Permissão de publicação requerida por e-mail em 01/08/2010.
Biometria: Análise de Assinaturas
Fonte: Biblioteca da Universidade.
Site: http://www.gta.ufrj.br/grad/08_1/assinat/index.html
0. Resumo
Este trabalho pretende contextualizar as técnicas de reconhecimento de padrões em assinaturas manuscritas dentro do universo da biometria. Serão introduzidas, de maneira didática, as noções mais básicas que permeiam este tema.
Os resultados serão abordados de acordo com um olhar crítico e pragmático, buscando comprovar ou reprovar a utilidade dessas técnicas em determinadas áreas de aplicação.
Ao final do estudo, espera-se que todo o teor técnico tenha sido esclarecido e que reflexões sobre as aplicações dessa tecnologia tenham sido devidamente excitadas.
1. Índice
2. Introdução à Biometria
3. Conceitos Fundamentais
3.a) Dentro do Grafismo: A Grafoscopia e seus Elementos
3.b) Os Indícios de Falsificações
3.c) Dentro do Grafismo: A Grafologia
4. Passos Técnicos para a Verificação de Assinaturas
4.a) Pré-Processamento
4.b) Segmentação
4.c) Extração de Primitivas
4.d) Similaridade entre Primitivas
4.e) A Decisão com Base nas Similaridades
5. Comparação entre os Resultados de cada Referência Bibliográfica & Áreas de Aplicação
6. Os "Prós" e "Contras" do Reconhecimento de Assinaturas
7. Cinco Perguntas & Respostas
8. Referências Bibliográficas
Para saber mais, clique em Mais informações, abaixo.
2. Introdução à Biometria
"A biometria é a utilização de características biológicas (face, íris, impressão digital) ou tratamento comportamental (assinatura e voz) para a verificação da identidade do indivíduo.
Autenticação biométrica é entendida como uma alternativa, mais confiável, aos sistemas de segurança baseados em senha, pois é relativamente difícil de ser falsificada, roubada ou obtida." [1] [2]
A assinatura, dentro desse entendimento, pertence a uma classe única e diferenciada. Ao contrário da face, da íris, da retina, da impressão digital ou mesmo da voz, uma assinatura manuscrita não possui qualquer vínculo físico à biologia do seu autor. Há apenas uma relação exclusivamente comportamental e, de certa forma, cultural ligando essa espécie de código ao seu usuário.
3. Conceitos Fundamentais
Por conta dessa prerrogativa da autenticação de uma assinatura, determinadas ciências associadas aos maneirismos e às tendências de escrita precisam ser introduzidas e estudadas. As noções deste capítulo serão fundamentais para a apresentação das técnicas atualmente existentes, pois esclarecem os fatores usados como embasamento por elas.Estas técnicas, por sua vez, mimetizam o processo de decisão do técnico forense especialista na análise de assinaturas.
Vale lembrar que o profissional responsável por efetuar a análise confiável e não automática de um assinatura manuscrita é, por tradição, um perito da área criminalista, que possui um treinamento especial e o reconhecimento legal da credibilidade de seus laudos. Dessa maneira, para que os sistemas de reconhecimento de assinaturas pudessem evoluir ao estágio moderno, os critérios de trabalho de tais profissionais precisaram ser estudados e simulados usando técnicas de computação e de processamento de imagens.
Finalmente, para os conceitos apresentados neste capítulo, serão estudadas duas grandes áreas do Grafismo, que sempre foram de grande valor para a definição dos laudos dos peritos: a Grafoscopia, responsável por estabelecer a origem do documento; e a Grafologia, responsável por discernir a psique do autor.
3.a) Dentro do Grafismo: A Grafoscopia e Seus Elementos
"A grafoscopia tradicional foi desenvolvida com o objetivo de esclarecer questões criminais. Tratando-se de um campo da criminalística, ela tem sido conceituada como a área cuja finalidade é a verificação da autenticidade da autoria de um documento, a partir de características gráficas utilizadas na elaboração do mesmo" [1] [2]
A seguir, serão abordados os fatores técnicos que embasam os exames das identidades gráficas, divididos em "Genéricos" e "Genéticos".
- A primeira classe se ramifica em "calibre", "espaçamento", "proporção", "comportamento pauta", "comportamento base", "valores angulares", "valores curvilíneos" e "inclinação axial";
- A segunda, entretanto, se ramifica em "dinâmicos" ("pressão" e "progressão") e "trajetos" ("ataques", "desenvolvimentos", "remates" e "mínimos gráficos").
O Calibre
Figura 1: Assinatura de calibre reduzido (a) e de alto calibre (b) (removida de [2])
Trata-se da proporção da escrita com as dimensões gráficas disponíveis.
O Espaçamento
Figura 2: Assinatura com dois espaçamentos, entre nome e sobrenome, e sobrenome e sobrenome (removida de [2])
Diz respeito a um salto no curso da escrita, entre combinações de letras ou seqüências dela.
O Alinhamento Referente À Linha Base
Figura 3: Assinatura inclinada em documento sem pauta (removida de [2])
Diz respeito à capacidade do autor de desenvolver sua escrita alinhada a uma linha guia real ou imaginária.
A Inclinação Axial
Figura 4: Assinaturas com inclinação à direita (a) e à esquerda (b), respectivamente(removida de [2])
Trata-se do ângulo de rotação da escrita em relação ao eixo vertical, sendo o eixo horizontal ilustrado por uma linha de base imaginária. Todavia, vale lembrar que são relativamente comuns os casos em que o escritor demonstra um misto dessa inclinação. Se essa variação for algo habitual e recorrente, tal fator, ainda que mutável, pode ser usado como característica única e identificadora do autor.
Pela razão citada, mesmo não sendo uma característica absolutamente identificadora, a análise da inclinação axial pode confirmar se o autor é destro ou canhoto - uma vez que a inclinação axial tende ao lado de maior presteza.
Os Segmentos Angulares e Os Segmentos Curvilíneos
Figura 5: Assinaturas com exemplo de segmentos angulares (a) e curvilíneos (b)(removida de [2])
Enquanto os segmentos curvilíneos formam ângulos que mudam suavemente de direção - dado seu formato arredondado -, os segmentos angulares, por sua vez, formam ângulos que mudam abruptamente de direção.
Os Mínimos Gráficos
Figura 6: Assinatura com exemplo de mínimos gráficos (removida de [2])
Os chamados "mínimos gráficos" são compostos pelo conjunto de pequenos símbolos ("pingo nos 'i's", vírgulas, pontos finais, acentos grave e agudo, til, circunflexo, hífen e cedilha), muitas vezes bem característicos de pessoa a pessoa, de escrita a escrita.
A Velocidade
Figura 7: Exemplos de assinatura rápida (a) e lenta (b) (removida de [2])
A velocidade da escrita é freqüentemente uma característica essencial para a autenticação do seu autor. Tal colocação será explorada em detalhes no tópico seguinte, sobre os indícios de falsificações.
Dica! "Um movimento rápido do objeto de escrita é muito mais difícil de ser duplicado por um falsificador" [2]
Rápida
Lenta
- Traçado tenso, sem temor;
- Alongamento na finalização dos traços;
- Falta de legibilidade.
- Vacilação e tremor, escritura mais angular;
- Cruzamento dos 't's em posição correta;
- Parada e recomeço abrupto (clave);
- A escrita é feita de letras individuais e legíveis;
- Movimento pode apresentar ornamentos.
Inícios e Paradas Abruptas
Figura 7: Exemplo de assinatura original (a) e forjada (b) (removida de [2])
É fácil imaginar que, em uma assinatura produzida por um autor genuíno, seu início e seu término são caracterizados por linhas rápidas e seguras, por um traçado firme. Entretanto, quando existe a reprodução de uma assinatura alheia, essa velocidade não consegue ser atingida, uma vez que a falsificação não é um ato tão automático e requer reflexão.
Elevação do Objeto de Escrita
Figura 8: Exemplo de assinatura original (a) e forjada (b) (removida de [2])
Trata-se de uma distorção pouco perceptível, porém relevante.
Tremor
Figura 9: Exemplo de assinatura original (a) e forjada (b) (removida de [2])
Novamente, as assinaturas genuínas são caracterizadas pela destreza de quem as desenvolveu, uma vez que existe um processo exaustivo de repetição que a torna automática. Desse modo, o traçado de uma não-falsificação conta com um aspecto firme e seguro.
Pressão
Figura 10: Exemplo de assinatura original (a) e forjada (b) (removida de [2])
"É uma característica pseudodinâmica que geralmente não está presente nos locais em que o traçado é rápido, como ocorre nas assinaturas genuínas. Nestes casos, a linha de tinta permanece constante em densidade e apresenta como resultado uma pressão constante " [2]
As características para detectar uma falsificação descritas até o momento dizem respeito ao instante de vacilação que o falsificador requer para pensar, acarretando em uma diferença de velocidade entre a assinatura original - que é automática - e a forjada.
Correções
Figura 11: Exemplo de assinatura original (a) e forjada (b) (removida de [2])
Correções podem fazer parte do maneirismo do autor original, como uma manifestação de capricho reincidente. Todavia, caso aconteça como forma de conserto, com a finalidade de retificar a forma de uma letra, por exemplo, pode ser um forte indicativo de forja.
Nota-se que não é mais a velocidade o objeto de análise, mas sim a precisão na execução ou mesmo a coerência do falsificador com os maneirismos e caprichos individuais do autor real.
Muito importante! Vale frisar: "A mera presença destes indicadores não significa que a assinatura em análise não seja genuína, mas deverá contribuir na determinação global de autenticidade" [2]
3.c) Dentro do Grafismo: A Grafologia
"É o estudo da escrita visando a determinação da psique do escritor. Existem várias escolas grafológicas. Nesse trabalho são tratadas somente as que possam subsidiar os estudos em verificação de assinaturas. Para tanto, serão comentados somente os movimentos com abordagem científica, ou seja, o movimento clássico que se baseia na mímica e o movimento moderno psicanalítico, que se orienta por símbolos" [1][2]
A pertinência da Grafologia dentro do universo da autentificação de assinaturas parte da seguinte premissa: é possível usar a psique e as patologias dos autores como elementos identificadores e individuais. Apenas a título de menção, é possível "esmiuçar" a psique de um autor através da determinação de: senso estético, sexo, sinais de superioridade e inferioridade, etc.
Todos os sinais avaliados pela escola mímica e simbólica possuem correspondente naqueles elementos já apresentados em 3.a), referentes à Grafoscopia. Em outras palavras: o conjunto de aspectos gráficos usados na Grafoscopia - e previamente explicados - contém o conjunto de aspectos gráficos usados como base para a Grafologia.
A fim de não tornar a leitura repetitiva, tediosa e exaustiva, será apresentada uma tabela que traça o paralelo entre os elementos Grafológicos e os Grafoscópicos já estudados. Durante a leitura desta tabela, vale apenas ter em mente que o que muda é a abordagem: ao invés de tal elemento gráfico ser usado para definir a origem do documento, ele é usado para descobrir características psicológicas do autor, como senso estético, auto-estima, entre outros.
Figura 12: Tabela comparativa "Grafoscopia versus Grafologia" (removida de [2]) Nesta tabela também são considerados os elementos gráficos computacionais usados para avaliar os respectivos conceitos Grafoscópicos e Grafológicos. Deve-se notar que surgem restrições experimentais quando se pára para pensar sobre essas primitivas computacionais. A terceira coluna, portanto, é de extrema importância para o reconhecimento de assinaturas em um algoritmo computacional.
A título de exemplo: os chamados "mínimos gráficos" (ou os "pingos nos 'i's, os acentos, etc") possuem dimensões bastante reduzidas. Dessa maneira, quando são digitalizados, correm o risco de serem eliminados ou mesmo distorcidos no processo. Justamente por causa dessa imprecisão na representação "pixelada", torna-se uma opção mais segura e estável desconsiderar esse critério Grafoscópico em particular. A perda de informação é pequena para efeitos práticos, já que existem muitos outros critérios para a verificação global e que, no caso, são experimentalmente mais confiáveis. Podemos, portanto, "nos dar ao luxo" de desconsiderar os "mínimos gráficos".
4. Passos Técnicos para a Verificação de Assinaturas
Retomando o que foi introduzido em 3., a idéia ao se definir os passos técnicos para autentificar uma assinatura é mimetizar o algoritmo humano usado pelo perito. Segundo [2], é possível entender as etapas de verificação de assinaturas do seguinte modo:
Figura 13: O algoritmo humano (a) e o simulado (b) (removida de [2])
Para atender ao algoritmo computacional proposto, deve existir um foco seqüencial nas seguintes etapas:
-
Aquisição de dados - consiste na digitalização das assinaturas, por meio de um scanner tradicional;
-
Pré-processamento - consiste no tratamento da imagem para a posterior extração de suas características (através do alinhamento da assinatura, da limiarização e da esqueletização);
- Segmentação - consiste na divisão da assinatura em partições, com a intenção de avaliar o traçado localmente;
-
Extração de características (primitivas) - consiste na extração dos elementos gráficos computacionais que irão caracterizar a assinatura (de acordo com a tabela da figura 12, serão as primitivas da terceira coluna);
-
Distâncias entre características - consiste na determinação da similaridade entre as características da base de dados genuína e da assinatura em análise, comparando os vetores de ambas;
-
Produção de um modelo - assume-se um grupo de assinaturas que servirão de referência para a comparação;
-
Decisão - define-se, por fim, se a assinatura em análise pertence à classe existente no modelo ou não.
Levando em conta que a aquisição de dados é um processo trivial, pode-se seguir adiante diretamente para o pré-processamento da assinatura digitalizada. Afinal, quando essa espécie de dado é aquirida, ela encontra-se em um estado "bruto" e inadeqüado. A fim de não propagar ruídos para os processos mais refinados de análise gráfica, as seguintes providências são tomadas a priori:
-
Transposição da assinatura para grayscale (escala de tons em cinza) - utilizando-se de dois diferentes métodos ("o método da entropia de Abutaleb" ou "o método de Otsu"), que não cabem ao escopo deste trabalho, a imagem é transposta para níveis de cinza. A escolha por cada um dos métodos depende da primitiva que deseja-se extrair, visto que os resultados em escala de cinza de cada um dos dois podem privilegiar a extração de determinadas características.
Figura 14: Método da entropia de Abutaleb (removida de [7])
Figura 15: Método de Otsu (removida de [6]) -
Operação morfológica de fechamento e abertura - consiste na suavização da imagem, removendo os pontos discrepantes ou preenchendo as concavidades e os buracos menores;
-
Extração do núcleo da imagem por afinamento - consiste em um tratamento para extrair primitivas que não dependem da densidade do traçado, pois o traçado é afinado até sobrar um resto "essencial" da imagem (ou o "núcleo");
-
Centralização e alinhamento à esquerda das imagens - Respectivamente, consiste na correção do centro de gravidade, devido a imprecisões na tomada de dados, e na translação da imagem à margem esquerda, após o ajuste de seu centro de gravidade.
Trata-se da "quebra" da imagem em unidades menores (células), compondo globalmente uma grade (ou grid). Existem inúmeras variações para este tipo de operação, que são testadas empiricamente e cuja eficiência pode variar de acordo com qual primitiva está sendo extraída, buscada.
A título de exemplo, [1] utiliza como base vertical todo o espaço disponível. Entretanto, para o eixo horizontal, o início e o fim da grade delimitam-se pelo início e o fim da assinatura, respectivamente.
Por outro lado, [2] segue a proposta de avaliar, também na horizontal, todo o espaço disponível. Inclusive, em [2]foi testada a segmentação com múltiplas resoluções:
Figura 16: Tabela com as múltiplas resoluções testadas (removida de [2])
Figura 17: Ilustração das resoluções testadas (removida de [2]) Vale ressaltar que as unidades vazias, sem segmentos, também são de relevância, pois podem indicar informações espaciais identificadoras.
4.c) Extração de Primitivas
"Projetar bons extratores de características para sistemas verificadores de assinaturas, ainda é um grande obstáculo, dada a complexidade do problema" [2]
Retomando novamente a tabela da figura 12, voltamos à idéia de que é necessária uma série de primitivas computacionais para poder avaliar os conceitos Grafoscópicos e Grafológicos abstratos que indicam a individualidade de cada autor de assinatura. Afinal, é na figura 12 que é feita a correspondência entre os aspectos do Grafismo usados pelos peritos e os recursos digitais que uma imagem "pixelada" oferece.
Pela tabela, a série de primitivas é a seguinte: densidade de pixels, centro de gravidade, pontos de pressão, início e fim abruptos, segmentos com tremor, inclinação axial e curvatura.
Densidade de Pixels
Figura 18: Extração da primitiva "densidade de pixels" (removida de [2])
A técnica para extrair esta característica é um tanto quanto intuitiva. Ela consiste na obtenção de cada célula e, dentro da mesma, da contagem de quantos pixels pretos existem sobre toda a área (m, n) da célula. A imagem precisa estar limiarizada em preto ou branco, ou seja, de forma binária.
Centro de Gravidade
Figura 19: Extração da primitiva "centro de gravidade" (removida de [2])
A técnica para extrair esta característica é seguida de três passos: (a) divide-se a imagem limiarizada em preto ou branco pela grade; (b) para cada célula, calcula-se o seu centro de massa, considerando para isso a distribuição dospixels pretos em relação ao seu canto superior esquerdo; (c) finalmente, calcula-se a distância do centro de massa em relação a essa "origem", normalizando o valor através de um divisão pelo maior centro de massa possível, ou seja, o valor da diagonal da célula (m, n).
Pontos de Pressão
Figura 20: Extração da primitiva "pontos de pressão" (removida de [2])
Para buscar os pontos de pressão, é preciso definir valores de pressão locais para cada célula, a partir de uma imagem limiarizada em tons de cinza (grayscale).
Para tal, o seguinte raciocínio é executado: primeiramente, calcula-se a média dos níveis de cinza para cada célula, somando os valores de cada pixel não-branco e depois dividindo o resultado pela quantidade de pixels não-brancos existentes na área (m,n) da célula; nessa soma, por convenção define-se o preto como 255 e o branco como 0, para ser possível avaliar os maiores índices de pressão como sendo os maiores números; a partir desse limiar de pressão, por fim, extraímos o valor de pressão local da célula, dividindo o resultado por 255 (a fim de obter um resultado normalizado entre 0 e 1).
Início e Fim Abruptos
Figura 21: Extração da primitiva "início e fim abruptos" (removida de [2])
Neste processo, seguem os passos adiantes:
- É feita a limiarização em tons de cinza (grayscale) segundo o método de Otsu [6];
-
A imagem, então, é esqueletizada - ou seja: sua espessura é afinada à grossura de um pixel, mantendo suas propriedades de forma mais essenciais;
- A imagem é transposta para uma grade (ou grid);
-
Percorrendo cada célula, identifica-se os pontos de início e fim de segmento. Para tal, basta avaliar, dentro de cada célula, os pixels que têm apenas um vizinho, dentre os oito possíveis. Afinal, na estrutura esqueletizada, qualquer pixel que não seja uma extremidade terá mais de um vizinho, entre os oito ao seu redor;
-
A imagem que indica os extremos encontrados (no caso, figura 21(c)) é então desenhada em sobreposição à imagem original;
-
Por fim, através da imagem final e da técnica já descrita no item anterior, é possível computar a pressão de cada região e assumir quais inícios e finais são abruptos.
Segmentos com Temor
Figura 22: Extração da primitiva "segmentos com temor " (removida de [2])
Nesta técnica, seguem os passos adiantes:
-
Primeiramente, aplica-se a limiarização em escala de cinza (grayscale) usando o "método de Abutaleb" [7], uma vez que este método torna os segmentos mais espessos e expressivos, gerando melhores resultados para a extração desta primitiva particularmente;
- Para medir o nível de tensão do traçado, escolhe-se o maior segmento da assinatura;
-
Nesse segmento mais significativo, é aplicada a esqueletização (lembrando que a aplicação do "método de Abutaleb" anteriormente garante uma esqueletização mais apropriada para a detecção do nível de tensão);
-
Como evidenciado na figura 22 (b), é calculado o número de transições direcionais ao longo do segmento em questão - ou seja: se o próximo pixel conectado estiver alinhado com o anterior, concatena-se um 0 (zero) à seqüência; caso contrário, concatena-se um 1 (um) à seqüência; ao final, o número de transições entre 0's e 1's indicam o número de transições direcionais ao longo do segmento;
-
Este valor é então normalizado através de uma divisão pelo comprimento do segmento (número de pixels conexos percorridos), garantindo um resultado entre 0 (zero) e 1 (um) para o nível de tensão.
Centro de Gravidade
Figura 23: Extração da primitiva "inclinação axial " (removida de [2])
De acordo com [1], uma análise global da inclinação axial pode induzir a um processo de generalização, induzindo conseqüentemente ao aumento dos erros com falsa aceitação.
Por isso, é importante preservar a inclinação axial como um aspecto local, próprio de cada célula. O processo para a extração dessa característica, em especial, é simples: dentro de cada unidade da imagem limiarizada em preto ou branco e transposta em grade, é feita a contagem de ocorrências das quatro possíveis inclinações descritas pela figura 23 (a). A ocorrência predominante define essa característica localmente, dentro da célula em questão. Trata-se apenas da detecção de um dos quatro padrões - 1, 2, 3 ou 4.
Curvatura
Figura 24: Extração da primitiva "curvatura" (removida de [2])
Nesta técnica, seguem os passos adiantes:
-
Primeiramente, aplica-se a limiarização em escala de cinza (grayscale) usando o "método de Abutaleb" [7] sobre a imagem, a qual é submetida, depois, a uma esqueletização;
-
Com uma busca célula-a-célula na grade, o segmento mais significativo dentro de cada uma delas é identificado;
-
Para cada um desses segmentos mais significativos no interior de cada unidade da grade, percorre-se os pixelsconectados; caso a variação para o próximo ponto do segmento seja no sentido anti-horário, a variação angulardelta a é de 45º; caso a variação para o próximo ponto do segmento seja no sentido horário, a variação angulardelta a é de -45º;
-
Ao final, obtém-se a curvatura total do segmento analisado, sendo esta capaz de variar entre -495º e 495º, ilustrando, por exemplo, uma espiral.
Ao final das detecções da etapa 4.c), são obtidos, precisamente, sete vetores característicos que definem a assinatura analisada, referentes a cada uma das sete primitivas existentes - densidade de pixels, centro de gravidade, pontos de pressão, início e fim abruptos, segmentos com tremor, inclinação axial e curvatura. Entretanto, é preciso considerar um meio eficiente de se medir a similaridade entre tais vetores, levando em conta, ao mesmo tempo, que até as assinaturas produzidas por um mesmo autor terão vetores levemente discrepantes.
Figura 25: O tratamento dos vetores que indicam cada uma das características (primitivas) entre duas assinaturas (removido de [2])
Em [2], são testados três métodos para comparar a similaridade (ou distância) entre dois vetores de características. São eles, respectivamente, o método da distância euclidiana, o método da distância euclidiana quadrática e o métodocity-block:
Empiricamente, o método da distância euclidiana revelou-se o mais eficiente nos testes executados em [2].
4.e) A Decisão com Base nas Similaridades
Para a tomada de decisão final, é utilizado um artifício de inteligência artificial chamado rede neural, que opera em cima do conjunto de similaridades calculadas usando o método da distância euclidiana. Esse conjunto de similaridades é, por sua vez, computado sobre os vetores característicos de cada primitiva.
A rede neural é capaz de aprender, a partir de um conjunto base de assinaturas, quais vetores são próprios do autor genuíno. Desse modo, ela é também capaz de comparar uma nova entrada de vetores com as características genuínas e classificá-la (a entrada) como falsa, verdadeira ou inconclusiva.
"Nas últimas décadas, redes neurais têm sido usadas extensivamente na área de reconhecimento de padrões, em específico na verificação de assinaturas" [2]
5. Comparação Entre os Resultados de Cada Referência Bibliográfica & Áreas de Aplicação
Resultado obtido em [2]: entre ~93,6% e ~90,5% de acerto
Resultado obtido em [4]: 95,3% de acerto
São áreas de aplicação tradicionais, segundo [1]:
- O mercado imobiliário;
- A análise de documentos históricos;
- A análise de assinatura em cheques (mercado bancário).
Prós
-
As assinaturas são os códigos biométricos usados há mais tempo. Dessa forma, a análise de assinaturas manuscritas pode ser vista como uma necessidade, e ainda terá um lugar no "mercado da biometria" por um bom tempo.
-
As assinaturas são os códigos biométricos passíveis de serem enviados para autenticação à distância. Em outras palavras, é possível digitalizar uma assinatura manuscrita com umscanner tradicional; já uma íris, uma retina ou uma impressão digital, não.
-
As variações do grafismo podem provir de motivos normais (como a evolução natural entre infância e maturidade), artificiais (como no ato de tentar forjar uma assinatura de autoria alheia) e também ocasionais. As causas ocasionais, por fim, podem provir de moléstias, dos estados emocionais, de lesões de mão e de outros fatores físicos, constituindo um conjunto de complicadores de difícil solução para a questão da precisão. Em outras palavras, há um risco de se ter uma assinatura não autenticada dado um eventual machucado na mão preferencial de escrita, o que é algo possível e quase comum na vida de uma pessoa.
-
Os resultados estatísticos são insatisfatórios para se confiar em um sistema automático. Há uma taxa de falso negativos e falso positivos muito sigficativa nos métodos vistos - ter até 10% de erro é demais. A solução mais inteligente, proposta em [1], foi partir do princípio de que, em um sistema de verificação off-line, é razoável separar as assinaturas com risco de falso positivo e falso negativo em um grupo "inconclusivo", a ser verificado com mais atenção por uma série de especialistas. Ou seja: nessa hipótese, o reconhecimento foi usado de maneira segura e serviu apenas para minimizar a necessidade de interferência humana no processo.
-
Segundo [2], "é de se esperar que a assinatura de uma pessoa em idade avançada apresente traços mais trêmulos e vacilantes". Para esses casos, acaba sendo mais viável identificar um falsificador por causa do excesso de habilidade na escrita, o que não é exatamente um método infalível e sempre confiável.
P: Diferencie Grafoscopia de Grafologia.
R: Grafoscopia é a área do Grafismo que visa detectar a origem do documento; Grafologia é a área do Grafismo que visa detectar a psique do autor.
P: Cite três das sete primitivas responsáveis por caracterizar uma assinatura.
R: Citar três de: densidade de pixels, centro de gravidade, pontos de pressão, início e fim abruptos, segmentos com tremor, inclinação axial e curvatura.
P: Esquematize o processo de verificação de assinaturas, passando pelas etapas principais.
R: Vide figura 13(b): aquisição dos dados, pré-processamento, segmentação, extração de características, similaridade de vetores-característica, tomada de decisão.
P: Cite dois "prós" dessa tecnologia.
R: Vide item 6.
P: Cite dois "contras" dessa tecnologia.
R: Vide Item 6.
8. Referências Bibliográficas
[1]"A Biometric Identity Verification Using On- Line & Off-Line Signature Verification" (KHOLMATOV, A.; Dissertação de Mestrado, Sabanci University, 2003 – acessada em 06/05/2008).
[2]"Análise de Assinaturas Manuscritas Baseada nos Princípios da Grafoscopia” (SANTOS, Cesar; Dissertação de Mestrado em Informática Aplicada publicada em 2004, Puc-PR – acessada em 15/04/2008) [http://www.ppgia.pucpr.br/teses/DissertacaoPPGIa-CesarSantos-2004.pdf]
[3]"Aplicação de Redes Neurais Artificiais no Reconhecimento On-Line de Assinaturas” (HEINEN, Milton; OSÓRIO, Fernando; SIRC - Simpósio de Informática da Região Centro do RGS, Santa Maria – acessado em 17/04/2008) [http://osorio.wait4.org/oldsite/NeuralSignX/artigos/resumo-workcap.pdf]
[4]"Reconhecimento de Padrões e Redes de Comunicação” (L. L. Lee; DECOM-FEEC-UNICAMP – acessado em 17/04/2008) [http://www.ufrn.br/sites/producao_ct/sec4_8.html]
[5]"Um Sistema Automático de Consulta e Verificação de Assinaturas Estáticas” (M. G. Lizarraga; Dissertação de Mestrado publicada em 1996, FEEC-UNICAMP – acessada em 18/04/2008)
[6]([http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadCategory.do?objectId=138] – acessada em 02/06/2008)
[7]([http://dl.wanfangdata.com.cn/qikan/periodical.articles/dianzixb/dian99/dian9907/990726.htm] – acessada em 02/06/2008)
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