Verificación de firmas offline utilizando morfología matemática con k-vecinos y distancia euclìdea con centros geométricos

Abstract

El uso de firmas para identificar a una persona es una práctica común desde hace muchos años, por lo que hoy en día son aceptadas en distintas situaciones como, transacciones bancarias, validación de documentos, entre otras. Existen distintas maneras de autenticar a una persona entre ellas están, las huellas digitales, el iris, la retina, voz, etc. Cada una de estas, tiene un nivel de fiabilidad, facilidad de uso, aceptación y estabilidad. Las firmas son sumamente fáciles de usar, y son aceptadas en la mayoría de las situaciones, pero son poco estables dado que estas cambian dependiendo de muchos factores. Durante muchos años se han realizado investigaciones para la identificación de firmas falsificadas. Existe una gran cantidad de técnicas que ayudan a solventar este problema. En este trabajo se implementan dos enfoques distintos para la verificación de firmas a partir de imágenes de la misma. Uno de ellos está basado en operaciones morfológicas y algoritmos de minería de datos. Este, aplica 4 niveles de dilataciones en las imágenes para obtener un patrón. Dado que las firmas de una misma persona poseen variaciones, se establece un rango de que tan grande pueden ser haciendo uso de estos patrones. Una vez obtenidos los datos, se entrena un algoritmo de K-Vecinos, el cual se encargará de verificar las firmas a partir de las características extraídas al comparar un patrón contra la firma cuestionada. Aquí, se realizó una mejora al enfoque original, al agregar al conjunto de datos nuevas variables que aportan información global de las firmas. También, se implementó otro enfoque basado en distancias. Este, utiliza la Distancia Euclídea y una serie de centros geométricos para obtener un conjunto de características que identifiquen a las firmas y además calcular umbrales para su posterior verificación. De igual forma, se creó una interfaz donde se puede analizar un conjunto de firmas y verificar una firma a partir de los modelos entrenados. Palabras Claves: Verificación de firmas offline, morfología, Distancia Euclídea, minería de datos, procesamiento digital de imágenes.