Верификация динамической подписи человека по ограниченному числу образцов

Цели. Целью исследования является разработка нового метода оценки подлинности подписи одного человека, выполненной на планшете стилусом, при наличии ограниченного числа образцов подписей этого человека.
Методы. Показано, как строить индивидуальный образ динамических подписей произвольного человека, который описывается точками в многомерном признаковом пространстве и предназначен для последующих проверок подлинности подписей данного человека. Образ строится по 5<N<20 образцам подлинных подписей человека. Он представляет собой выпуклую фигуру в многомерном признаковом пространстве и описывает индивидуальные признаки выполнения подписи конкретным человеком.
Результаты. Динамика исполнения подписи представлена тремя дискретными параметрическими функциями: координатами стилуса X, Y и его давлением на планшет P, зарегистрированными через фиксированные промежутки времени. В процессе исследований отобран ряд вычисляемых по ним вторичных функций-признаков. Поскольку эти массивы данных имеют разную длину, для их сравнения используется алгоритм динамической трансформации временно́й шкалы. Результатами данного преобразования являются расстояния между динамическими признаками двух подписей, которые служат координатами точки в признаковом пространстве, описывающей сходство этих подписей. Множество таких точек описывает сходство всех пар подлинных подписей человека, предъявленных для верификации, в многомерном признаковом пространстве. Выпуклая оболочка облака этих точек используется как образ подписи конкретного человека. Подлинные подписи любого человека всегда отличаются друг от друга, существенные отличия между ними могут исказить результат верификации. 
Заключение. Экспериментальные исследования по формированию индивидуальных образов подписей 498 человек из базы динамических подписей DeepSignDB показали точность верификации порядка 98 % при анализе 24 900 подписей. Из них половина подлинные, половина поддельные.

1. Ярощук, И. А. Проблемные вопросы экспертизы подписи как малообъемного почеркового объекта / И. А. Ярощук, К. В. Гриневич // Актуальные проблемы российского права. – 2021. – Т. 129, № 8. – С. 141–151.

2. Мещеряков, В. А. Оценка возможностей почерковедческой экспертизы сквозь призму современных информационных технологий / В. А. Мещеряков, В. В. Бутов // Вестн. Воронежского ин-та МВД России. – 2017. – № 2. – C. 40–46.

3. Kaur, H. Signature identification and verification techniques: state-of-the-art work / H. Kaur, M. Kumar // J. of Ambient Intelligence and Humanized Computing. – 2023. – Vol. 14, no. 2. – P. 1027–1045.

4. Ratanamahatana, C. A. Everything you know about dynamic time warping is wrong / C. A. Ratanamahatana, E. Keogh // Third Workshop on Mining Temporal and Sequential Data, Seattle, USA, 22 Aug. 2004. – Seattle, 2004. – P. 50–60.

5. Fenton, D. Evaluation of features and normalization techniques for signature verification using dynamic timewarping / D. Fenton, M. Bouchard, T. H. Yeap // 2006 IEEE Intern. Conf. on Acoustics Speed and Signal Processing Proc., Toulouse, France, 14–19 May 2006. – Toulouse, 2006. – Vol. 3. https://doi.org/10.1109/icassp.2006.1660860

6. Discriminative feature selection for on-line signature verification / X. Xia [et al.] // Pattern Recognition. – 2018. – Vol. 74. – P. 422–433.

7. Mobile signature verification: Feature robustness and performance comparison / M. Martinez‐Diaz [et al.] // IET Biometrics. – 2014. – Vol. 3, no. 4. – P. 267–277.

8. Starovoitov, V. Writer-dependent approach to off-line signature verification / V. Starovoitov, U. Akhundjanov // Pattern Recognition and Information Processing (PRIP'2023) : Proc. of the 16th Intern. Conf., Minsk, Belarus, 17–19 Oct. 2023. – Minsk, 2023. – P. 241–244.

9. Bellman, R. On the theory of dynamic programming / R. Bellman // Proc. of the National Academy of Sciences. – 1952. – Vol. 38(8). – P. 716–719.

10. BioSecure signature evaluation campaign (BSEC'2009): Evaluating online signature algorithms depending on the quality of signatures / N. Houmani [et al.] // Pattern Recognition. – 2012. – Vol. 45, no. 3. – P. 993–1003.

11. Старовойтов, В. В. Следует ли нормализовать данные динамических подписей перед верификацией методом DTW? / В. В. Старовойтов // BIG DATA и анализ высокого уровня : сб. науч. ст. X Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. – Минск, 2024. – Ч. 2. – С. 391–400.