この例は、今日の生体の多くの方法が存在する署名、指紋、アイリス。それは人を認証するための最も安価な方法であるように手書きの署名検証システムに基づく認証にかなりの関心が寄せられている。指紋や虹彩認証は、高価な機器のインストールを必要とし、したがって、銀行のような日の場所に日に使用することはできません。法医学の専門家がすべての場所で使用することができないためとして、個人の身元を確認し、認証することができアルゴリズムの開発に向けてかなりの努力がなされている。何度も署名は、人間があっても読み取れるものではありません。そのため署名は特定の個人に関連するピクセルの特定のパターンを運ぶ画像として扱われる。署名検証の問題は、したがって、特定の署名が本当に本人のものか否かを判断するにも関する。
署名は特殊文字と活気づくが実行可能である、手書きの特殊なケースです。人のどの2つの本物の署名が正確に同じものはありませんので、署名の確認は、困難なパターン認識の問題である。その難しさにも熟練した偽造が2異なる人から指紋や虹彩が大きく異なる指紋や虹彩とは異なり、本物のパターンに従うという事実に由来する。理想的には対人バリエーションは個人内の変動よりもはるかにすべきである。したがって、個人内の変動を最小限にし、個人間の変動を最大にそれらの特徴を識別し、抽出することが非常に重要である。オンラインとオフラインのデータが取得される方法によって区別署名検証には、2つの方法があります。オフラインの場合、署名は、紙の上に得られた、後に走査される。オンラインの場合、署名は、電子タブレットペンで得られている。スピードのような明らかに動的な情報、圧力がオンラインの場合とは異なり、オフラインの場合に失われます。
の要件の：ます。
Matlabの、Matlabの画像処理ツールボックス
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