Human authentication through signature recognition

Abstract

This dissertation describes a signature verification algorithm based on k-nearest neighbours and Levenshtein distance. It is a simple on-line method for classifying handwritten signatures into either genuines or forgeries. Forgery consists on imitating a signature, a document, a banknote or a valued work. It is considered a crime in most countries and it still remains a major problem in nowadays banking. In first place, a brief introduction to the history of biometric systems and handwritten signatures is made. After explaining the state of the art of the field the used well-known methods are explained. Then the used datased is showed and our algorithm presented and implemented.

Aquest treball de fi de màster descriu un algoritme de verificació de signatures basat en k-nearest neighbours i la distància de Levenshtein. És un mètode simple i on-line per classificar signatures fetes a mà en autèntiques o falsificacions. Una falsificació consisteix en imitar una firma, un document, un bitllet o una obra de valor. Es considera un delicte en la majoria de països i segueix sent un problema important per als bancs avui dia. En primer lloc, es realitza una breu introducció a la història dels sistemes biomètrics i de les signatures manuscrites. Després d'explicar l'estat de l'art del sector, s'expliquen els mètodes coneguts utilitzats. Finalment, es mostra la base de dades utilitzada i es presenta i implementa el nostre algoritme.

Este trabajo de fin de máster describe un algoritmo de verificación de firmas basado en k-nearest neighbours y la distancia de Levenshtein. Es un método simple y on-line para clasificar firmas hechas a mano en auténticas o falsificaciones. Una falsificación consiste en imitar una firma, un documento, un billete o una obra de valor. Se considera un delito en la mayoría de países y sigue siendo un problema importante para los bancos hoy en día. En primer lugar, se realiza una breve introducción a la historia de los sistemas biométricos y de las firmas manuscritas. Después de explicar el estado del arte del sector, se explican los métodos conocidos utilizados. Por último, se muestra la base de datos utilizada y se presenta e implementa nuestro algoritmo.