ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Automated Offline Arabic Signa...>الوصف

Automated Offline Arabic Signature Verification System Using Multiple Features Fusion for Forensic Applications

العنوان بلغة أخرى: نظام تحقق آلي من التواقيع العربية باستخدام مجموعة من المميزات والخصائص الخطية المدمجة للتطبيقات الجنائية
المصدر: المجلة العربية لعلوم الأدلة الجنائية والطب الشرعي
الناشر: جامعة نايف العربية للعلوم الأمنية - الجمعية العربية لعلوم الأدلة الجنائية والطب الشرعي
المؤلف الرئيسي: Darwish, Saad M. (Author)
مؤلفين آخرين: El Nour, Ashraf M. (Co-Author)
المجلد/العدد: مج1, ع4
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2016
الشهر: يوليو
الصفحات: 424 - 437
DOI: 10.12816/0033136
ISSN: 1658-6786
رقم MD: 848399
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, IslamicInfo
مواضيع:
الأدلة الجنائية | التواقيع العربية | الاثبات الجنائى | الطب الشرعي
كلمات المؤلف المفتاحية:
الأدلة الجنائية | التواقيع العربية | نظام التحقق | الخصائص الخطية المدمجة | استخراج الخصائص | المنطق الضبابي | Forensic Science | Offline Signature | Verification | Fusion | Features Extraction | Arabic Signature
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

16

حفظ في:
المستخلص: يعد توقيع الأنسان من أكثر القياسات البيومترية شيوعا وانتشارا ويتميز بالمصداقية القانونية وبأنه وسيلة آمنة في التحقق والتعرف على الهوية الشخصية في العديد من التطبيقات الاقتصادية والتجارية والشرعية، إن الهدف من نظام التحقق من التواقيع هو تصنيف التواقيع إلى صحيحة ومزورة، والتي تكون في الغالب مصاحبه إلى التباين لذات الشخص الواحد أو التباين بين أشخاص مختلفين. وعلى خلاف اللغات الأخرى نجد أن اللغة العربية لها خصائص فريدة ومميزه مثل التشكيل، أدوات الربط، الحروف المتداخلة. ونظرا لغياب الخصائص الخطية الديناميكية أثناء عملية التوقيع فإنه من الصعوبة الحصول على درجة دقة عالية من التحقق. وتعالج هذه الورقة البحثية هذه المشكلة بتقديم طريقة جديدة للتحقق من التواقيع العربية غير المتزامنة. والمفتاح الرئيسي يكون باستخدام مجموعة من المميزات والخصائص الخطية المدمجة مع النموذج الضبابي والتي تستخرج مختلف السمات الخطية للتواقيع المختلفة وذلك من أجل تحسين دقة التحقق. وتتميز هذه الدراسة عن الدراسات السابقة والتي تكيف المنطق الضبابي لاستخراج الميزات والخصائص الخطية لمعالجة عملية عدم التيقن في وصف خصائص التواقيع، بأن النظام المقترح يجلب المنطق الضبابي كذلك توصف درجة التشابه للمميزات الخطية للتواقيع وذلك لمعالجة الغموض في التواقيع المتشابهة، واتخاذ قرار بشأنها بمعرفة خبراء التزييف والتزوير. وتوضح التجارب المستنتجة كفاءة النظام المقترح حيث أثبتت النتائج التجريبية الأداء الجيد لنظام التحقق وقدرته على تقليل معدل قبول ورفض الخطأ.

The signature of a person is one of the most popular and legally accepted behavioral biometrics that provides a secure means for verification and personal identification in many applications such as financial, commercial and legal transactions. The objective of the signature verification system is to classify between genuine and forged signatures that are often associated with intrapersonal and interpersonal variability. Unlike other languages, Arabic has unique features; it contains diacritics, ligatures, and overlapping. Because of lacking any form of dynamic information during the Arabic signature's writing process, it will be more difficult to obtain higher verification accuracy. This paper addresses the above difficulty by introducing a novel offline Arabic signature verification algorithm. The key point is using multiple feature fusion with fuzzy modeling to capture different aspects of a signature individually in order to improve the verification accuracy. State-of-the-art techniques adopt the fuzzy set to describe the properties of the extracted features to handle a signature's uncertainty; this work also employs the fuzzy variables to describe the degree of similarity of the signature's features to deal with the ambiguity of questioned document examiner judgment of signature similarity. It is concluded from the experimental results that the verification system performs well and has the ability to reduce both False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR).
ISSN: 1658-6786

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.