نظام تحديد التوقيع اعتماداً على عملية التحقق
Signature Identification System Based on Verification Process
- الباحث
- أحمد عبدالكريم بلال عبدالعزيز
- المشرف
- نكتل مؤيد عيدان كاطع
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / البرمجيات
- الشهادة
- دبلوم عالي
- السنة
- 2024
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Signature Identification ; Verification ; Biometrics ; Deep Learning
الملخص
أحدثت تقنيات القياسات الحيوية ثورة في أنظمة تحديد الهوية الشخصية والأمن من خلال الاستفادة من السمات الفسيولوجية أو السلوكية الفريدة. وبالتالي، تم استخدام هذه التوقيعات المكتوبة Las اليد على نطاق واسع للمصادقة. يعد التعرف على التوقيع مثالا على القياسات الحيوية السلوكية التي تحدد هوية الشخص بناءً على خط يده. يمكن تشغيله بطريقتين مختلفتين مثل Static و ،Dynamic ففي Als pall الثابتة، يكتب المستخدمون توقيعهم على الورق وبعد اكتمال الكتابة يتم رقمنته من خلال ماسح ضوئي أو كاميرا لتحويل صورة التوقيع إلى أجزاء. ثم يتعرف النظام البيومتري على التوقيع من خلال تحليل شكله. عرف هذه المجموعة أيضًا باسم "غير المتصل". في المقابل، في النظام الديناميكي يكتب المستخدمون توقيعهم على جهاز لوحي رقميء والذي يكتسب التوقيع في الوقت الفعلي، بما في ذلك التعرف الديناميكي المعروف al باسم "على الإنترنت". cling على cll يمكن استخدام التعرف على التوقيع لأغراض مختلفة، بما في ذلك مصادقة المستندات، والتحكم في الوصولء والمعاملات المالية. يتم استخدامه بشكل شائع في البنوك والمؤسسات المالية الأخرى للتحقق من هوية العملاء أو توقيع الشيكات أو السماح بالسحب أو إكمال المعاملات الأخرى. الهدف الرئيسي في هذا البحث هو تصميم وتنفيذ أداة جديدة لتحديد التوقيع sly على عملية هندسة البرمجيات(51) ¢ مثل عملية التحقق (V&V) Saad s ، دون استخدام التعلم الآلي (ML) أو برامج خارجية. cll تم في هذا العمل إنشاء وتنفيذ خوارزمية هجينة باستخدام لغة بايثون في PyCharm Community Edition كبيئة معتمدة على ثلاث خوارزميات، Find Contour Jie وتقنية مطابقة النقاط الرئيسية Oriented FAST و Rotated BRIEF (ORB) مع خوارزمية الفرق المطلق للتعرف على التوقيع. علاوة على ،lla فقد تم إنشاء وتطبيق de gene بيانات مكونة من 154 توقيعا tla ga وبذلك أثبتت النتائج حصولها على أداء للأداة المصممة بنسبة دقة 9,01١ للمقارنة بين الاختبارات. تتفوق هذه الأداة بالمقارنة مع الأبحاث السابقة من خلال توفير قابلية التطبيق العملي وأقرب إلى العالم الحقيقي. ليس هذا فحسبء بل توفر هذه الأداة أيضًا واجهة رسومية سهلة الاستخدام لإثبات تشابه التوقيع. j قرار لجنة المناقشة نشهد Wil أعضاء dial المناقشة قد اطلعنا على الرسالة الموسومة " نظام تحديد التوقيع اعتمادآ على عملية التحقق ' وناقشنا الطالب " احمد عبد الكريم بلال عبد العزيز " في محتوياتها Lads له علاقة بها بتاريخ ١54/ ” / VA ونعتقد أنها جديرة بالقبول لنيل شهادة دبلوم عالي في البرمجيات التوقيع: التوقيع: الاسم: : د. لهيب محمد ابراهيم الاسم: د. توفيق مقداد توفيق المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / ve¥e/ التاريخ: / ve¥e/ رئيس لجنة المناقشة عضو اللجنة التوقيع: الاسم: نكتل مؤيد عيدان كاطع المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / Yo ve/ عضو اللجنة(المشرف) قرار مجلس الكلية اجتمع مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجلسته ( ) المنعقدة بتاريخ VeVE/ ١/ وقرر date شهادة دبلوم عالي في البرمجيات. التوقيع: التوقيع: الاسم: أ.د. صفوان عمر حسون الاسم: أ.د. ضحى بشير عبد الله مقرر مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات التاريخ: / ve¥e/ التاريخ: / تيان
Abstract
Biometric technologies have revolutionized personal identification and security systems by leveraging unique physiological or behavioral traits. Thus, these handwritten signatures are widely used for authentication. Signature verification is one kind of behavioral biometric that recognizes a person by their handwriting. There are two distinct modes of operation: static and dynamic. Users write their signatures in the static mode on paper, which is subsequently scanned digitally with an optical scanner or a camera to produce a bitmap representation of the signature. The signature's shape is then examined by the biometric system to confirm its identity. Also referred to as "off-line" is this group. On the other hand, dynamic signatures—also referred to as "online" signatures—are captured in real time by a digitizing tablet where users write their signatures. Accordingly, signature verification can be used for various purposes, including document authentication, access control, and financial transactions. It is commonly used in banks and other financial institutions to verify the identity of customers signing checks. The main aim in this research is to design and implement a system for identifying a signature based on Software Engineering (SE) process, such as Verification and Validation (V&V) process, without using Machin Learning (ML) or external software. Therefore, a hybrid result has been created and implemented using Python and based on three algorithms, such as Find Contour, the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) key point matching technique with the Absolute Difference Algorithm for signature verification. Moreover, it has generated and applied a dataset of 154 signatures manually including 2 genuine and 2 forged for test; so the results validated that it has obtained a performance of the designed system that is 91% accuracy rate of the comparison among signatures. This system underperforms previous researches by offering practical applicability and closer to the real world.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.