Thesis (MSc)--Stellenbosch University, 2011. / ENGLISH ABSTRACT: An off-line signature verification system attempts to authenticate the identity
of an individual by examining his/her handwritten signature, after it has
been successfully extracted from, for example, a cheque, a debit or credit card
transaction slip, or any other legal document. The questioned signature is typically
compared to a model trained from known positive samples, after which
the system attempts to label said signature as genuine or fraudulent.
Classifier fusion is the process of combining individual classifiers, in order to
construct a single classifier that is more accurate, albeit computationally more
complex, than its constituent parts. A combined classifier therefore consists
of an ensemble of base classifiers that are combined using a specific fusion
strategy.
In this dissertation a novel off-line signature verification system, using a
multi-hypothesis approach and classifier fusion, is proposed. Each base classifier
is constructed from a hidden Markov model (HMM) that is trained from
features extracted from local regions of the signature (local features), as well as
from the signature as a whole (global features). To achieve this, each signature
is zoned into a number of overlapping circular retinas, from which said features
are extracted by implementing the discrete Radon transform. A global retina,
that encompasses the entire signature, is also considered.
Since the proposed system attempts to detect high-quality (skilled) forgeries,
it is unreasonable to assume that samples of these forgeries will be available
for each new writer (client) enrolled into the system. The system is therefore
constrained in the sense that only positive training samples, obtained
from each writer during enrolment, are available. It is however reasonable to
assume that both positive and negative samples are available for a representative
subset of so-called guinea-pig writers (for example, bank employees). These signatures constitute a convenient optimisation set that is used to select
the most proficient ensemble. A signature, that is claimed to belong to
a legitimate client (member of the general public), is therefore rejected or accepted
based on the majority vote decision of the base classifiers within the
most proficient ensemble.
When evaluated on a data set containing high-quality imitations, the inclusion
of local features, together with classifier combination, significantly increases
system performance. An equal error rate of 8.6% is achieved, which
compares favorably to an achieved equal error rate of 12.9% (an improvement
of 33.3%) when only global features are considered.
Since there is no standard international off-line signature verification data
set available, most systems proposed in the literature are evaluated on data
sets that differ from the one employed in this dissertation. A direct comparison
of results is therefore not possible. However, since the proposed system
utilises significantly different features and/or modelling techniques than those
employed in the above-mentioned systems, it is very likely that a superior combined
system can be obtained by combining the proposed system with any of
the aforementioned systems. Furthermore, when evaluated on the same data
set, the proposed system is shown to be significantly superior to three other
systems recently proposed in the literature. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die doel van ’n statiese handtekening-verifikasiestelsel is om die identiteit
van ’n individu te bekragtig deur sy/haar handgeskrewe handtekening te analiseer,
nadat dit suksesvol vanaf byvoorbeeld ’n tjek,’n debiet- of kredietkaattransaksiestrokie,
of enige ander wettige dokument onttrek is. Die bevraagtekende
handtekening word tipies vergelyk met ’n model wat afgerig is met bekende
positiewe voorbeelde, waarna die stelsel poog om die handtekening as eg
of vervals te klassifiseer.
Klassifiseerder-fusie is die proses waardeer individuele klassifiseerders gekombineer
word, ten einde ’n enkele klassifiseerder te konstrueer, wat meer akkuraat,
maar meer berekeningsintensief as sy samestellende dele is. ’n Gekombineerde
klassifiseerder bestaan derhalwe uit ’n ensemble van basis-klassifiseerders,
wat gekombineer word met behulp van ’n spesifieke fusie-strategie.
In hierdie projek word ’n nuwe statiese handtekening-verifikasiestelsel, wat
van ’n multi-hipotese benadering en klassifiseerder-fusie gebruik maak, voorgestel.
Elke basis-klassifiseerder word vanuit ’n verskuilde Markov-model (HMM)
gekonstrueer, wat afgerig word met kenmerke wat vanuit lokale gebiede in die
handtekening (lokale kenmerke), sowel as vanuit die handtekening in geheel
(globale kenmerke), onttrek is. Ten einde dit te bewerkstellig, word elke
handtekening in ’n aantal oorvleulende sirkulêre retinas gesoneer, waaruit kenmerke
onttrek word deur die diskrete Radon-transform te implementeer. ’n
Globale retina, wat die hele handtekening in beslag neem, word ook beskou.
Aangesien die voorgestelde stelsel poog om hoë-kwaliteit vervalsings op te
spoor, is dit onredelik om te verwag dat voorbeelde van hierdie handtekeninge
beskikbaar sal wees vir elke nuwe skrywer (kliënt) wat vir die stelsel registreer.
Die stelsel is derhalwe beperk in die sin dat slegs positiewe afrigvoorbeelde, wat
bekom is van elke skrywer tydens registrasie, beskikbaar is. Dit is egter redelik om aan te neem dat beide positiewe en negatiewe voorbeelde beskikbaar sal
wees vir ’n verteenwoordigende subversameling van sogenaamde proefkonynskrywers,
byvoorbeeld bankpersoneel. Hierdie handtekeninge verteenwoordig
’n gereieflike optimeringstel, wat gebruik kan word om die mees bekwame ensemble
te selekteer. ’n Handtekening, wat na bewering aan ’n wettige kliënt
(lid van die algemene publiek) behoort, word dus verwerp of aanvaar op grond
van die meerderheidstem-besluit van die basis-klassifiseerders in die mees bekwame
ensemble.
Wanneer die voorgestelde stelsel op ’n datastel, wat hoë-kwaliteit vervalsings
bevat, ge-evalueer word, verhoog die insluiting van lokale kenmerke en
klassifiseerder-fusie die prestasie van die stelsel beduidend. ’n Gelyke foutkoers
van 8.6% word behaal, wat gunstig vergelyk met ’n gelyke foutkoers van 12.9%
(’n verbetering van 33.3%) wanneer slegs globale kenmerke gebruik word.
Aangesien daar geen standard internasionale statiese handtekening-verifikasiestelsel
bestaan nie, word die meeste stelsels, wat in die literatuur voorgestel
word, op ander datastelle ge-evalueer as die datastel wat in dié projek gebruik
word. ’n Direkte vergelyking van resultate is dus nie moontlik nie. Desnieteenstaande,
aangesien die voorgestelde stelsel beduidend ander kenmerke
en/of modeleringstegnieke as dié wat in bogenoemde stelsels ingespan word gebruik,
is dit hoogs waarskynlik dat ’n superieure gekombineerde stelsel verkry
kan word deur die voorgestelde stelsel met enige van bogenoemde stelsels te
kombineer. Voorts word aangetoon dat, wanneer op dieselfde datastel geevalueerword,
die voorgestelde stelstel beduidend beter vaar as drie ander
stelsels wat onlangs in die literatuur voorgestel is.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/6903 |
| Date | 03 1900 |
| Creators | Panton, Mark Stuart |
| Contributors | Coetzer, J., Stellenbosch University. Faculty of Science. Dept. of Mathematical Sciences. |
| Publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | en_ZA |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Thesis |
| Format | 128 p. : ill. |
| Rights | Stellenbosch University |
Page generated in 0.0024 seconds