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Previous issue date: 2009 / Esta dissertação oferece contribuições para o problema de verificação de assinaturas off-line
através da utilização de diferentes distâncias e classificadores de apenas uma classe. O uso
de classificadores de uma classe viabiliza a utilização de apenas assinaturas verdadeiras durante
a fase de treinamento do sistema. Isso é vantajoso pois em diversas aplicações reais de
verificação de assinaturas existe uma carência de assinaturas falsas em detrimento do número
de assinaturas verdadeiras. Esse trabalho também realiza uma comparação entre os resultados
dos diferentes classificadores de uma classe escolhidos e de três métodos de extração de características
implementados: Shadow Code, Características Periféricas e Diferenciais Periféricas
e Elementos Estruturais. Afora isso, foram calculadas cinco distâncias utilizando as características
extraídas: dmin, dmax, dcentral , dtemplate e dncentral . Essas distâncias foram normalizadas
de forma a tornar o sistema independente de classe. E posteriormente combinadas usando as
seguintes regras: produto, média, máximo, mínimo e soma.
De forma a avaliar a contribuição de cada etapa no desempenho do sistema, este foi subdividido
em quatro arquiteturas. Para isso, partiu-se de uma arquitetura mais simples, e foram
sendo adicionadas novas etapas a ela. Dessa forma, foi possível identificar que, dentre as extrações
utilizadas neste trabalho, o método Shadow Code obteve um grande destaque. O mesmo
pode ser dito para as distâncias dcentral e dncentral , que apresentaram melhores resultados que
as demais: dmin, dmax e dtemplate. As combinações das distâncias apresentaram resultados discrepantes,
algumas combinações pioraram o desempenho do sistema, enquanto outras provocaram
um efeito positivo. Foram utilizadas duas bases de dados: Base de Dados 1 (base de
dados de assinaturas desenvolvida em pesquisa anterior) e Base de Dados 2 (base de dados
de assinaturas disponibilizada em competição para sistemas de verificação de assinaturas). O
melhor resultado geral do sistema, para a Base de Dados 1, e considerando 10% de falsos positivos,
foi de 93,37% de verdadeiros positivos para as assinaturas falsas aleatórias, 59,18% para
as assinaturas falsas habilidosas e 75,85% usando ambas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2307 |
| Date | 31 January 2009 |
| Creators | Rodrigues Pinheiro de Souza, Milena |
| Contributors | Darmiton da Cunha Cavalcanti, George |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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