Wyszukiwarka
Abstrakt
In the verification of identity, the aim is to increase effectiveness and reduce involvement of verified users. A good compromise between these issues is ensured by dynamic signature verification. The dynamic signature is represented by signals describing the position of the stylus in time. They can be used to determine the velocity or acceleration signal. Values of these signals can be analyzed, interpreted, selected, and compared. In this paper, we propose an approach that: (a) uses an evolutionary algorithm to create signature partitions in the time and velocity domains; (b) selects the most characteristic partitions in terms of matching with reference signatures; and (c) works individually for each user, eliminating the need of using skilled forgeries. The proposed approach was tested using Biosecure DS2 database which is a part of the DeepSignDB, a database with genuine dynamic signatures. Our simulations confirmed the correctness of the adopted assumptions.
Cytowania
-
6
CrossRef
-
0
Web of Science
-
6
Scopus
Autorzy (8)
-
Marcin Zalasiński Dr hab. inż.
- Częstochowa University of Technology Department of Intelligent Computer Dystem
-
Łukasz Laskowski
- Polish academy of Sciences, Institute of Nuclear Phisics
-
Krzysztof Cpałka prof. dr hab. inż.
- Częstochowa University of Technology, Department of Inteligent Computer System
-
Aleksander Byrski
- AGH Univesity of Science and Technology,
-
Krzysztof Przybyszewski
- University of Social Sciences, Łódź
-
Paweł Trippner
- University of Social Sciences, Łódź
-
Shi Dong
- Zhoukou Normal University
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.2478/jaiscr-2022-0018
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
nr 12,
strony 267 - 279,
ISSN: 2083-2567 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Zalasiński M., Laskowski Ł., Niksa-Rynkiewicz T., Cpałka K., Byrski A., Przybyszewski K., Trippner P., Dong S.: Evolutionary Algorithm for Selecting Dynamic Signatures Partitioning Approach// Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research -Vol. 12,iss. 4 (2022), s.267-279
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.2478/jaiscr-2022-0018
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 88 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Signature Partitioning Using Selected Population-Based Algorithms
- M. Zalasiński,
- K. Cpałka,
- T. Niksa-Rynkiewicz
- + 1 autorów
The dynamic signature verification using population-based vertical partitioning
- M. Zalasiński,
- K. Cpałka,
- T. Niksa-Rynkiewicz