Offline signature identification system to retrieve personal information from cloud

Abstract

İmza, kişisel kimlik doğrulama işlemleri için çok kabul gören ve yaygın kullanılan biyometrik bir yöntemdir; bu da her kişinin kendine özgü davranışsal ve karakteristik özellikleri ile kendi benzersiz imzaları bulunduğuna bağlı inanılmaktadır. Bu nedenle imzanın kendisinin tanınması son derece önem arz etmektedir. İmza sistemi davranışsal biyometrik bir yöntem olup, çevrimiçi imza sistemi ve çevrimdışı imza sistemine bölünmüştür. Birincisi, yazım esnasında zaman, uygulanan basınç ve hız gibi dinamik özellikleri yakalarken ikincisi imzaların durağan görüntülerini analiz eder, yazı işlemini çözümlemeye yöneliktir. Çevrimdışı sistemde dinamik bilgi edinmediğinden çevrimiçi sisteme göre daha zor ve karmaşık bir prosedürdür. Çevrimdışı imza, imzaların yalnızca basılı kopyalarının bulunduğu, özellikle birçok belgenin doğrulanması gereken durumlarda yer almaktadır. Bu yüzden, kişisel bilgileri tahsil etmek amacıyla Novel Offline İmza Tanımlama Sistemini uygulamayı öneride bulunduk. Bu sistem, istemci (müşteri?) tarafından alınan girdi türüne göre bulut sunucusu kullanılarak uygulanabilir. İmza, istemci tarafından yüklenen bulut üzerinde tanımlandıktan sonra kullanıcı bilgileri elde edilebilir. Bu tezde, çevrimdışı imza tanımlamasına bağlı olarak kullanıcı bilgilerini elde etmeyi sağlayan bulut sistemini tanıtlıyoruz; bu imza tanımlama işleminde imza özelliklerini çıkarma ve görüntüyü bir özellik tanımlayıcılarına dönüştürmek ile sınıflandırma yapmak için SIFT (Scale-Invariant Feature Transform/ Ölçek-Değişken Özellik Transformu) ve bir görüntü işleme programını kullanacağız. İmza imgesini histogram ile sunmak için Bag Of Word modeli (BOW) ve farklı sınıflandırma uygulamalarında başarı gören Support Vector Machine (SVM; Destek Vektör Makinesi) sınıflandırıcıyı kullanacağız.

Signature is a very accepted biometric way for personal authentication and identification due to the fact that each person has their own unique signature with its specific behavioral feature. Therefore, it's highly important to recognizing the signature itself. Signature system is a behavioral biometric method, and it is divided in; online signature system and Offline signature system, the first one captures dynamic properties like time, pressure of the hand and speed during writing, while the second type analyzes stationary images of signatures, post the writing operation. Off-line system has no dynamic information available, and thus, it is a harder procedure than on-line system. An offline signature is of interest in cases where only hard copies of signatures are available, especially in which many documents have to be authenticated. We proposed applying the Novel Offline signature identification system to retrieve the personal's information, this system can be apply by using cloud server according to the type of input taken by the Client. After the signature will be identified on cloud which been uploaded by client, user information can be retrieved. In this thesis we present the cloud system allows to retrieve user information depend on offline signature identification , this identification process by using image process to classify the signature , we will use SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) to features extraction and converts the image into a feature descriptors , Bag Of Word model (BOW) to present signature image by its histogram , and Support Vector Machine (SVM) classifier that had been successfully applied in different classification applications.