![](/images/graphics-bg.png)
Hand written signature verification based on geometric and grid features
Other Title(s)
برنامج التحقق من التواقيع المكتوبة بخط اليد باستخدام الخصائص الهندسية
Joint Authors
Abd, Bara Karim
Abbud, Qaswa Khalid
Abd Allah, Nada Abd al-Zahrah
Source
Issue
Vol. 56, Issue 2C (30 Sep. 2015), pp.1800-1809, 10 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2015-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يستخدم التوقيع كوسيلة للتحقق من هوية الشخص عليه نحتاج لنظام للتحقق من صحة التواقيع .
التحقق يتم أما بصورة مباشرة أو غير مباشرة.
فنظام التحقق غير المباشر يعمل على صور للتواقيع.
في هذا البحث اقترح نظام للتحقق من صحة التواقيع يعتمد استخراج الخصائص الهندسية للتوقيع.
الخصائص الهندسية المستخدمة هي : المتوسط الحسابي، النسبة التي يشغلها التوقيع، نسبة الكثافة، مركز الثقل، كثافة البيكسل، الانحراف المعياري و أخيرا نسبة العرض إلى الارتفاع.
و قبل استخراج هذه الخصائص يجب تجهيز الصورة من خلال عمل بعض الأمور منها إزالة الضوضاء من الصورة، تحويلها إلى الأبيض و الأسود، و إزالة أي حواف غير مرغوب بها و ما إلى ذلك من أمور لتكون جاهزة لاستخراج الخصائص منها.
الخصائص استخلصت للصورة كاملة ومن ثم جزئت الصورة إلى أربع أجزاء و استخلصت خصائص كل جزء.
و أما بالنسبة للتحقق من صحة التوقيع فسوف تم ذلك عن طريق استخدام ثلاثة طرق إحصائية هي Euclidean Distance, Hellinger DistanceSquare Chord Distance .
فيتم تدريب النظام باستخدام ثلاث مجاميع بيانات من التواقيع مجموعتي البيانات الأولى و الثانية تواقيع انكليزية أما بالنسبة للثالثة فتم جمعها من أشخاص و هي عبارة عن تواقيع عربية و انكليزية.
و أخيرا استخلصنا نتائج الدقة لل Eucliden distance 94.42 ولل Hellinger Distance ھي 95.27 ولل Square Chord Distance هي 93.14 هذا في حالة استخلاص الخصائص للتوقيع مرة واحدة.
و نتائج الدقة لل Eucliden distance هي 93.54 و لل Hellinger Distance هي 95.87 ولل Square Chord Distance ھي 95.93 هذا في حالة استخلاص الخصائص بعد تقسيم التوقيع إلى أربعة أجزاء.
استنتجنا من هذه أن النتائج تعتمد على البيانات المختبرة فنلاحظ أن لمجاميع البيانات الأولى Hellinger Distanceهي الأفضل و هكذا كما وضح سابقا في نتائج الدقة.
Abstract EN
The fact that the signature is widely used as a means of personal verification emphasizes the need for an automatic verification system.
Verification can be performed either Offline or Online based on the application.
Offline systems work on the scanned image of a signature.
In this paper an Offline Verification of handwritten signatures which use set of simple shape based geometric features.
The features used are Mean, Occupancy Ratio, Normalized Area, Center of Gravity, Pixel density, Standard Deviation and the Density Ratio.
Before extracting the features, preprocessing of a scanned image is necessary to isolate the signature part and to remove any spurious noise present.
Features Extracted for whole signature first, then extracted for every part after dividing the signature into four sections.
For verification, statistical verification techniques are used (Euclidean Distance, Hellinger Distance and Square Chord Distance).
The system is trained on three datasets of signatures.
The first and the second datasets have English signatures while the third one is collected from people; it contains Arabic and English signatures.
The system has been tested on every dataset.
The experimental results show that the Euclidean Distance has the average accuracy of 94.42, the Hellinger Distance has the average accuracy of 95.27 and the Square Chord Distance has the average accuracy of 93.
14.
That result for whole the image and the following average accuracy for image using grid the Euclidean Distance has the average accuracy of 93.
54, the Hellinger Distance has the average accuracy of 95.87, and the Square Chord Distance has the average accuracy of 95.
93.
American Psychological Association (APA)
Abd, Bara Karim& Abd Allah, Nada Abd al-Zahrah& Abbud, Qaswa Khalid. 2015. Hand written signature verification based on geometric and grid features. Iraqi Journal of Science،Vol. 56, no. 2C, pp.1800-1809.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606837
Modern Language Association (MLA)
Abd, Bara Karim…[et al.]. Hand written signature verification based on geometric and grid features. Iraqi Journal of Science Vol. 56, no. 2C (2015), pp.1800-1809.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606837
American Medical Association (AMA)
Abd, Bara Karim& Abd Allah, Nada Abd al-Zahrah& Abbud, Qaswa Khalid. Hand written signature verification based on geometric and grid features. Iraqi Journal of Science. 2015. Vol. 56, no. 2C, pp.1800-1809.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606837
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1809
Record ID
BIM-606837