Vérification des Signatures Manuscrites et Détection de Falsifications en Utilisant des Caractéristiques Texturales

Abstract

Le travail présenté dans ce manuscrit se situe dans le domaine de l'analyse et la reconnaissance de documents, et plus précisément, la vérification hors-ligne de signatures et la détection de falsification. L'objectif est de renforcer les capacités des systèmes de vérification de signature en leur permettant de travailler de façon réaliste en les formant de la même la manière dont les humains sont formés, à savoir, en regardant seulement les échantillons positifs (signatures authentiques de chaque personne) sans accès à aucun échantillon de signature falsifié. La méthode proposée est basée sur des distributions de longueurs de segments qui sont comparées avec les méthodes les plus connues et les plus performantes de l’état de l’art. La classification est réalisée en utilisant les séparateurs à vaste marge One-Class (OC-SVM). Les résultats expérimentaux obtenus sur des images de signature correspondant aux 881 signataires de la base GPDS 960 montrent que la méthode proposée permet d'obtenir des performances intéressantes