Основни изследвания. Разходи за проверка на почерка на подписи. Идентификация на подписа чрез радиални функции

19.06.2020

Идентификация на изпълнителя на неавтентичен подпис

Регистрация на резултатите от изследванията

На последния етап от изследването подписите съставят окончателния документ - заключението на експерта и изготвят илюстративен материал.

Структурата на заключението на експерта при изследване на подписи отговаря на общите изисквания за документи от този тип и се определя от Заповед на Министерството на вътрешните работи на Русия № 261 от 1 юни 1993 г., както и методически указанияотносно изготвяне на заключения по почеркова експертиза. Ако първият етап от изследването - решаването на въпроса за неавтентичността на подписа - беше междинен, в изследователската част на заключението се допуска съкратена схема за фиксирането му (без подробно описание на резултатите от сравняването на общи и специфични характеристики и показването им в таблица със снимки).

За илюстриране на изследването, както традиционните фотографски методи, така и използването на изображения различни видовеелектрофотографско оборудване: принтери, копирни машини и др. Въпреки това, трябва да се отбележи, че фотографските илюстрации все още са за предпочитане, тъй като при използване на някои видове размножително оборудване върху полученото копие, някои от характеристиките на оригинала, които са от съществено значение за обосноваване на заключението, основано върху къси обекти на почерка (например разпределението на усилието на натиск при писане), се губи или изравнява, което прави заключението по-малко обосновано и затруднява оценката на заключението на експерта от страна на следователя и съда.

Ако в резултат на първия етап от изследването спорният подпис бъде признат за неавтентичен в категорична или вероятна форма, както и в случаи, които не изискват използването на специални знания, експертът преминава към втория етап на проверката - установяване на извършителя на неавтентичния подпис. Тази задача в съдебно-почерковата експертиза заема специално място по сложност, което се дължи на краткостта на изследвания обект, малкия обем и значителната трансформация на характеристиките на изпълнителя, съдържащи се в него (поради имитация или изкривяване). Способността за решаване на проблема с идентификацията зависи пряко от степента, в която умелите свойства на почерка на имитатора се отразяват в неавтентичния подпис, които се определят от фактори като:

¾ обем на графичния материал и структурна сложност на изследвания подпис;

¾ индивидуални свойства на почерка на имитатора (степента и естеството на образуване, твърдост или пластичност, наличието на естествена прилика с почерка на подписа на оригинала) и психофизиологичните характеристики на неговата личност, значими от гледна точка на успеха на имитация;

¾ тип имитация.

Като обобщение на експертната практика и резултатите от експериментални изследвания, проявата на индивидуалните свойства на собствения почерк в обем, достатъчен за идентификация, най-често се наблюдава в неавтентични подписи със значителна дължина, с елементи на сложност и висока степен на изработка. Ако изпълнителят има недостатъчно усвоени и (или) инертни писмено-моторни умения и неговата система от движения се различава значително от тази в оригиналния подпис, използването на обичайни движения при изпълнение на отделни фрагменти от подписа е по-вероятно, отколкото ако имитаторът има развит почерк, който има пластичност или естествена прилика.

Когато се имитира „на око“ без предварителна подготовка, което всъщност съответства на копирането, е трудно да се говори за показване на някакви умели свойства на писане. Най-вероятно говорим за способността на конкретен човек да възприема, анализира и възпроизвежда определен графичен модел. В такъв подпис проявите на диагностичните признаци преобладават над идентификационните. Междувременно А. И. Винберг отбеляза, че всяка имитация на почерка на някой друг е индивидуална по природа и се различава от имитацията на всеки друг човек. Разлика във функционалността различни лицапри възпроизвеждането на чужд подпис също е потвърждение за определена специфика на имитация, произведена от същото лице.

Имитацията от паметта (особено при неволно запаметяване или доста сложен обект на имитация) обикновено позволява на експерта да идентифицира най-голям брой признаци на почерка на изпълнителя, тъй като пропуските в запаметяването се покриват, като правило, чрез прехвърляне на собствения писмен двигател Имоти. Наличието на обучение в този случай консолидира комбинацията от променени и прехвърлени знаци, което прави тяхното внедряване по-автоматизирано, а самите знаци по-стабилни.

Идентифицирането на изпълнителя на неавтентични подписи, извършено след предварително обучение, зависи от продължителността на последното и етапа, на който се намира развитието на ново умение. Както вече беше отбелязано, краткосрочното обучение почти не се различава от имитацията „по око“. При по-продължително обучение и постепенно формиране на ново умение в подписа се фиксират следните в различни количествени съотношения:

1) характеристики, които са били успешно имитирани (най-голямата група);

2) собствени характеристики, които са се променили в резултат на необичайното изпълнение, което е останало извън вниманието на имитатора;

3) функции, прехвърлени от собствен почерк или подпис.

В случай, че последните две групи не попадат в границите на вариативност на оригиналния подпис, те като различия стават основа за решаване на въпроса за неавтентичността на подписа. При идентификационно изследване за идентифициране на изпълнителя на неавтентичен подпис, решаваща роля играят характеристиките на третата група, ако те не съвпадат с характеристиките на оригиналния подпис в резултат на естествено сходство. Освен това могат да се използват знаци от втората група, ако има подходящи образци, направени от името на лицето, чийто подпис е бил имитиран.

Методологията за провеждане на идентификационно изследване за идентифициране на изпълнителя на неавтентичен подпис включва традиционни стъпки и етапи, като същевременно се вземат предвид резултатите, получени при решаването на проблема с автентичността.

Проведеното по-рано изследване на спорния подпис в светлината на решаването на нови проблеми се допълва от анализ на знаци, показващи степента на развитие на умението на изпълнителя да изпълнява чужд подпис и достатъчността на съдържащия се в него почерк за по-нататъшни идентификационни изследвания . Заключение за степента на образуване може да се направи въз основа на анализ на темпото и координацията на движенията в подписа, броя и характера на признаците на необичайност, съдържащи се в него, както и наличието на фрагменти, извършвани от автоматизирани движения с бързи темпове. темпо. Идентификационното информационно съдържание на спорен подпис при вземане на решение за изключване на предполагаемия изпълнител се определя по общи правила и се състои от дължината, сложността на дизайна, степента на развитие и степента на изкривяване на почерка. За идентифициране на изпълнителя е важна степента на установените разлики с почерка на подписа на лицето, от чието име се появява подписът, тъй като те могат да съдържат информация за собствените (непроменени) характеристики на почерка на изпълнителя.

Следното трябва да бъде представено за изследване като сравнителен материал:

1) безплатни и експериментални проби от почерка на проверяваното лице (включително под формата на думата-фамилия на лицето, от чието име е положен неавтентичният подпис);

2) безплатни и опитни образци от собствения подпис на проверяваното лице;

3) специални експериментални проби от подписи, направени от името на лицето, от чието име се появява изследваният подпис, както и от името на други лица.

Тъй като неавтентичният подпис показва ограничен брой характеристики на собствения почерк на художника, необходимо условиее разнообразието на сравнителния материал според условията на изпълнение. Това ще позволи на експерта да проследи трансформацията на знаците под въздействието на объркващи фактори, да идентифицира рядко срещани знаци и да получи представа за стереотипността или пластичността на дадено умение. Препоръчително е експерименталните проби да се премахват на интервали от време, по възможност с различни транскрипции и от името на различни лица, включително фиктивни, за да се постигне тяхната най-голяма съпоставимост.

При изучаване на сравнителен материал основното внимание се обръща на сравнимостта и условията за получаване на проби. В повечето случаи умението за извършване на неавтентичен подпис не е силно и започва да се разпада с времето. Поради тази причина на експерта рядко могат да бъдат предоставени напълно сравними проби. Наличието на частично съпоставими проби, при условие че те са разнообразни и в достатъчно количество, не е основание за отказ за решаване на въпроса по същество. Въпреки това, ако изследваният подпис е направен с движения, много различни от обичайния почерк на изпълнителя, липсата на трета група проби (изпълнени от името на лицето, чийто подпис е имитиран) практически изключва възможността за идентифициране на изпълнителя. Заедно с това трябва да се помни, че за да се получат висококачествени експериментални проби, в никакъв случай не трябва да се допуска те да бъдат копирани от изследваната сигнатура.

За да се определи потенциалът за успешна имитация и да се изясни версията на обучението, е необходимо да се извърши предварително сравнение на проби от почерка и подписа на имитатора с почерка на подписа на лицето, което се имитира. В този случай трябва да се обърне специално внимание на съотношението на степента на развитие, наличието на известно сходство между двата сравнявани почерка, както и на характеристиките, които преди всичко трябва да станат обект на имитация (най-различни в почерците на имитатора и имитирания). Неблагоприятната ситуация на имитация до известна степен укрепва версията за отричане на самоличността или показва необходимостта от обучение за постигане на получения резултат.

Извършва се предварително сравнение на диагностичните и идентификационните характеристики на изследвания подпис и проби от почерка и подписа на предполагаемия изпълнител, за да се представят експертни версии за предварителна подготовка, сходство или разлика в условията на изпълнение. Трябва да се помни, че дори и с обучение, извършването на неавтентичен подпис директно върху документ най-често е придружено от безпокойство и стрес, което може да причини появата на съответни признаци на необичайност (които може да липсват в пробите). На този етап е доста трудно да се представи обоснована версия за наличието или отсъствието на самоличност, като правило тя остава еднакво вероятна.

Предварителният етап завършва с планиране на последващи експертни действия, които включват:

¾ искане на допълнителни материали;

¾ прилагане на традиционни изследователски методи;

¾ възможно провеждане на цялостно изследване на качествено, описателно и количествено ниво;

¾ прекратяване на по-нататъшно изследване поради липса или недостатъчен брой признаци, характеризиращи писмено-моторните умения на неговия изпълнител, или поради несъвместимост на образци.

Подробният етап започва с подробно проучване на общите черти в сравнителния материал, тъй като подобно изследване на спорния подпис вече е извършено при решаване на въпроса за автентичността. Особено внимание трябва да се обърне на естеството на развитието на писмено-моторните умения на изпитваното лице, неговата мобилност, пластичност, степен на трансформация под въздействието на различни объркващи фактори (включително при имитиране на подписите на други лица). Експерименталните проучвания показват, че индивиди, които имат развити, прости по структура и пластични писмено-моторни умения, имат най-голям потенциал за имитация.

Сравнителното изследване на общите характеристики и оценката на неговите резултати може да бъде усложнено от частична несравнимост на пробите, което изключва индивидуалните характеристики от процеса на сравнение. Анализът на съвпадащите и различаващите се характеристики трябва да се извърши, като се вземат предвид резултатите от сравняването на почерка на подписа на предполагаемия изпълнител и лицето, от чието име се появява неавтентичният подпис. Това ще ви помогне да разберете кои от вашите собствени характеристики се нуждаят от трансформация, за да изпълните неавтентичен подпис и кои могат да се използват непроменени. Изпитващият трябва да се опита да разграничи разликите в зависимост от различни условияизпълнение, включително свързани с подражание, от различията, присъщи на почерка на различните лица. Ако спорният подпис е направен от проверяваното лице, неговата степен на развитие, координация на движенията, темп на изпълнение, еднаквост на размера, ускорение и наклон не могат да бъдат по-високи от показателите на същите характеристики в пробите.

В зависимост от вида на имитацията, такива характеристики могат да съвпадат като относителното разположение на подписа, посоката на линията на подписа (особено при имитация по памет), преобладаващата форма на движения при свързване на писмени знаци и техните елементи, степента на наклон на почерка, особености на натиска (при имитация с обучение или по памет). Наличието на специални проби от неавтентични подписи и някои прилики в почерка увеличават броя на съвпаденията на общи характеристики.

Отделно изследване на характеристиките на личния подпис също започва с тяхното изследване в сравнителен материал, като се вземат предвид резултатите, получени при решаването на въпроса за автентичността (т.е. до известна степен включва сравнение). Последователността на работа с проби се определя от тяхната съвместимост с изследваната сигнатура. В сравнимите писмени знаци и техните елементи със съответния спорен подпис степента на детайлност идентифицира всички налични характеристики, определя границите на тяхната вариация и разсейване и изучава вериги от последователно зависими характеристики. Ако е необходимо, експертът може да се върне към таблицата за развитие на спорния подпис и да го допълни, ако не са забелязани признаци на първия етап от изследването.

Сравнително изследване се извършва само в съпоставими части от оспорвания подпис и мостри. Специфичността на оценката на резултатите от сравнението е, че само тези съвпадащи характеристики, които при решаването на въпроса за неавтентичността се различават от почерка на подписа на лицето, на чието име се появява подписът, могат да бъдат признати за идентифициращи значими. Ако характеристиките съвпадат и в трите сравнявани групи предмети, възникват трудности при определяне на характера на съвпаденията: дали са резултат от имитация или сходство на почерците на различни лица. Във всеки случай идентификационното им значение е нищожно.

Най-трудната задача при разследването на неавтентични подписи е елиминирането на предполагаемия художник. Окончателната оценка на резултатите в този случай се основава на заключението на експерта относно невъзможността или малката вероятност за имитиране на специфичен подпис от проверяваното лице, което има по-ниски показатели за степента на развитие, темпото и координацията на движенията и върху идентифицираните стабилни разлики в определени характеристики в сравними фрагменти, извършвани от автоматизирани движения по относително бърз начин. При липсата на автоматизирани фрагменти в спорния подпис е почти невъзможно да се разграничат различията, причинени от имитация, и различията, присъщи на почерка на различните лица. В същото време трябва да се помни, че фалшивият подпис може да показва нови характеристики, които не са характерни за обичайния почерк на изпълнителя, които са формирани по време на предварителната подготовка. Липсата на сравними образци (изпълнени от предполагаемия изпълнител от името на лицето, чийто подпис е имитиран) в тази ситуация също значително ограничава възможността за решаване на въпроса по същество.

Изобретението се отнася до компютърните технологии и е предназначено да ограничи достъпа до информация чрез биометрична идентификация на лице въз основа на характеристиките на индивидуалния почерк, разкрити, когато потребителят възпроизвежда предварително известна парола или подпис. „Методът на изместване за контрол на подписа“ е известен с патент на САЩ N 4562592, MKI 4 G 06 K 9/22, NKI 382-2, UDC 681.362. Публикация 851231 Т. 1061 N 5 (ВИНИПИ 111-10-86). С помощта на този метод се получават данни за ускорение и данни за компресия и се сравняват със стандартите (ускорение и компресия). В този случай компресираните сигнали (представени и еталонни) се изместват, намира се максималната точка на корелационната функция и се запаметява изместването, съответстващо на максимума. След това именно за това изместване се контролира корелационната стойност на двойки данни за ускорение (представени и референтни). Този метод, от една страна, ни позволява частично да елиминираме несигурността на позицията и мащаба на подписа, но не позволява точно коригиране на времевия мащаб и амплитудата на подписа. По принцип този метод не позволява идентифициране на човек с достатъчно висока надеждност. Последният недостатък е частично компенсиран от „Метод за сравняване на ръчен запис с еталонен запис и прилагане на метода“ съгласно швейцарски патент N 665915, MKI 4 G 06 K 9/62, UDC 621.327. Публикация 880615 N 11 (ВИНИПИ 117-03-89). Съгласно този метод референтните и представените сигнали се разделят на отделни фрагменти (например фрагменти с еднаква дължина) и всеки от тези фрагменти се комбинира отделно със съответния стандарт и също така индивидуално мащабиран във времето. Последното подобрява вероятността за правилно решение, но все още не позволява получаването на достатъчно висока надеждност. Най-близки до заявените са „Метод и устройство за ръкописна идентификация” съгласно швейцарски патент N 659531, MKI4 G 06 K 9/62, G 06 D 7/00, UDC 681.327.12, публикация 870130 N 2. Този патент използва максимален обем на оригиналната информация, анализира се кривата на вибрациите на писалката по едната ос - Y(t), анализира се кривата на вибрациите на писалката по втората ос - X(t), анализира се кривата на колебанията на натиска на писалката върху субстрата - P (T). Три сигнала се цифровизират, въвеждат се в компютър или микропроцесор и се сравняват със стандартите. Основният недостатък на това техническо решение е недостатъчно високата вероятност за правилно вземане на решение за идентификация. Всички горепосочени методи не използват напълно получената информация под формата на криви на трептене и налягане на писалката, което води до недостатъчно висока надеждност на вземането на решения. Целта на настоящото изобретение е да повиши надеждността на личната идентификация въз основа на характеристиките на почерка чрез по-пълно използване на оригиналната информация. Техническият резултат, постигнат с изобретението, се състои в по-пълно използване на първоначалната информация, повишаване на точността на промените в първоначалните контролирани параметри и увеличаване на общия брой контролирани параметри чрез включване на вторични контролирани параметри, получени от първичните параметри. Същността на заявеното изобретение се състои в това, че трептенията на писалка, преобразувани в цифрова форма, възпроизвеждащи подписа на идентифицируемо лице, и нейното натискане върху графичен таблет се въвеждат в компютъра, последвано от определяне на началото и края на подписа на идентифицируемото лице, фрагментиране на споменатия подпис, мащабиране на всеки фрагмент от този подпис, изчисляване на диференциални и интегрални параметри на фрагментите от споменатия подпис, както и изчисляване на времевите интервали на фрагментите от този подпис, вземане на решение относно идентифициране на лице чрез сравняване на посочените изчислени параметри и времеви интервали с техните референтни стойности, след определяне на споменатите диференциални и интегрални параметри се извършва премащабиране на посочените изчислени параметри и времеви интервали интервали, минимизиране на средното отклонение на посочените изчислени параметри и време интервали от техните референтни стойности, коефициентите на корелация на тези изчислени параметри и времеви интервали се изчисляват допълнително, а също така се изчисляват оценките на посочените коефициенти на корелация, при вземане на споменатото решение тези оценки на коефициентите на корелация се сравняват с техните референтни стойности . Освен това се извършват споменатите сравнения на изчислените диференциални и интегрални параметри на фрагменти от сигнатура и времеви интервали на фрагменти от сигнатура с техните референтни стойности, както и оценки на корелационните коефициенти на тези изчислени параметри и времеви интервали с техните референтни стойности. паралелно; споменатото решение за персонална идентификация се взема от изкуствена неутронна мрежа с нейното предварително обучение както върху примери за проби от подписи на идентифицируемо лице, така и върху примери за опити за фалшификация, получени чрез изкривяване на споменатите референтни стойности. Проблемът се решава, като човек възпроизвежда своя подпис (или парола) на графичен таблет, като едновременно с това преобразува подписа в криви на трептене на края на писалката по координати, последвано от сравняване на получените данни с референтните. След получаване на кривите на колебанията на писалката във времето по координатите Y(t), X(t), P(t) се определят началото и краят на сигнатурата и кривите се фрагментират на отделни сегменти и времетраенето на измерват се сегменти. След това всеки сегмент се довежда до една скала от амплитуди и време. В този случай се използват 4k различни мащабни коефициенти M Yk, M Xk, M Pk, M tk. След това на всеки сегмент се изчисляват интегралните характеристики на сигналите под формата на линейни функционали (например се изчисляват интеграли на Фурие, определящи амплитудите на първите няколко хармонични компоненти). В този случай се намират (N-k) интегрални параметри, които заедно с k измерени времеви интервала от сегменти формират N данни, анализирани допълнително. Отличителна чертаПредложеният метод е да се използва друго повторно мащабиране. Всички параметри се умножават по един мащабен коефициент j. Мащабният фактор е избран така, че средно всеки параметър да се доближава до своето математическо очакване. По-специално, общият мащабен коефициент може да бъде изчислен чрез осредняване на набор от частични мащабни коефициенти, които фиктивно намаляват измерените параметри до стойността на тяхното математическо очакване. В този случай формулата за изчисление ще бъде както следва: където m(m(j)) е математическото очакване, j е стойността на параметъра. По време на обучението се използват няколко реализации на подписа на дадено лице (или няколко реализации на парола, възпроизведена от лицето на таблета). С помощта на няколко изпълнения се изчислява обичайната за индивида стойност на математическото очакване на измерените параметри m(m( j)) и дисперсията на тези параметри 2 j. Втората отличителна черта на предложения метод е, че той допълнително изчислява личностно-специфични коефициенти на корелация между измерените параметри: където n е броят на примерите, използвани в обучението. След това се формира стандарт, който включва математическите очаквания на измерените параметри, техните дисперсии и техните двойни коефициенти на корелация. При вземане на решение мярката за сходство на параметрите на представения примерен подпис (парола) се сравнява с референтните параметри. В допълнение, мярката за близост на оценките на коефициента на корелация, получена при едно последно изпълнение на подписа (парола), допълнително се сравнява с референтните стойности на коефициентите на корелация. По-специално, мярката за близост на измерените параметри до референтните може да бъде оценена чрез изчисляване на евклидовото разстояние: По подобен начин може да се изчисли мярка за близостта на оценките на коефициента на корелация до техните референтни стойности: където това е оценка на корелационния коефициент, получен при едно изпълнение на сигнала и изчислен съгласно формула (2) с n = 1. В този случай мерките за разстояние E, Er за истински автор се оказват малки и за нападател, който фалшифицира подпис, тяхната стойност се увеличава няколко пъти. Ефективността на персоналната идентификация се подобрява значително, ако се използва невронна мрежа за вземане на решение „Свой”/„Чужд” в съответствие с втората точка на предложения метод. Отличителна черта на предложения метод е, че невронната мрежа се обучава, като й се представят n примера от проби от подпис (парола), трансформирани под формата на N измерени интегрални параметри - i, както и под формата на (N 2 - N)/2 оценки на коефициентите на корелация.В този случай представянето на невронната мрежа на етапа на обучение и идентифициране само на параметри i е класически начин за решаване на проблема, който не предоставя никакви специални предимства. Значително подобрение може да се постигне само когато невронната мрежа се представи с първоначалните данни i в комбинация с оценки на коефициентите на корелация между тях.Пирамида от неврони, които вземат положително решение „Собствен“, се обучава чрез представяне на невронната мрежа с n образци на оригиналния подпис. Друга особеност на предложения метод е, че пирамидата от неврони, които вземат отрицателно решение „Извънземно“, се обучава с помощта на примери за типични грешки на нападатели, които фалшифицират подпис. Такива примери включват висока равномерност на движенията (очертаване на оригинала), ненужни точки на спиране и т.н. Примери за типични грешки се получават от референтни данни чрез тяхното изкривяване, по-специално чрез изместване на математическото очакване и увеличаване на тяхната дисперсия. Пример за изпълнение на предложения метод и описание на съответното устройство са илюстрирани с фигури. На фиг. 1 показва блокова схема на устройство за реализиране на предложения метод, съдържащо графичен таблет 1, блок за въвеждане на информация 2, блок за мащабиране и сегментиране 3, блок за интегрална трансформация 4, втори блок за мащабиране 5, блок за изчисляване на математически очаквания и дисперсии 6, блок за изчисляване на корелации 7, стандартна единица за съхранение 8, единица за вземане на решения 9. На ФИГ. 2 показва пример за възпроизвеждане на думата за парола - „Penza“. На фиг. Фигура 3 показва кривата на вибрация на писалката по оста Y при възпроизвеждане на паролата от ФИГ. 2. По вертикалната ос на графиката на фиг. 3 показанията на позицията на писалката се нанасят в координатите на графичния таблет, а показанията на времето се нанасят на хоризонталната ос. На фиг. Фигура 4 показва кривата на вибрациите на писалката по оста X при възпроизвеждане на паролата от ФИГ. 2. По вертикалната ос на графиката на фиг. 4, показанията на позицията на писалката се нанасят в координатите на графичния таблет; съответните показания на времето се нанасят на хоризонталната ос. На фиг. Фигура 5 показва кривата на колебание на натиска на писалката P(t) върху графичния таблет при възпроизвеждане на паролата от ФИГ. 2. По вертикалната ос на графиката на фиг. Фигура 5 показва показанията на налягането на писалката върху таблета в относителни единици; хоризонталната ос показва показанията на времето, съответстващи на моментите на измерване на налягането. Устройството за реализиране на предложения метод има графичен таблет 1, изходите на който са свързани към входовете на информационния входен блок 2, изходът на който е свързан към входа на блока за мащабиране и сегментиране 3. Изходът на блока 3 е свързан към входа на блока за интегрална трансформация 4. От своя страна изходът на блока за интегрална трансформация 4 е свързан към входа на втория блок за мащабиране 5, чийто изход е свързан паралелно към входовете на блока за изчисляване на математически очаквания и дисперсии 6, блокът за изчисляване на корелации 7, блокът за вземане на решения 9. Изходът на блока за изчисляване на математически очаквания и дисперсии 6 е свързан към входа на стандартния блок за съхранение 8. Изходът на блока за изчисляване на корелация блок 7 също е свързан към входа на блока за съхранение на стандарти 8. Изходите на блока за съхранение на стандарти 8 са свързани към входовете на блока за изчисление на корелация 7 и блока за вземане на решение 9. В допълнение, изходът на изчислението на корелацията блок 7 е свързан към един от входовете на блока за вземане на решение 9. По време на изпълнението първата част на предложения метод е устройство с блокова схема на фиг. 2 работи по следния начин. Потребителят възпроизвежда думата парола на графичния таблет 1, пример за който е показан на ФИГ. 2. В този случай графичният таблет 1 преобразува вибрациите на писалката в електрически сигнали Y(t), X(t), P(t), които се преобразуват в цифрова форма от блока за въвеждане на информация 2. Пример за вибрации на писалката по протежение на Y координатата е показана на фиг. 3. Пример за трептене на писалката по координатата X е показано на фиг. 4. Пример за флуктуация на налягането на писалката върху таблет 1 е показан на фиг. 5. От тези графики става ясно, че в моменти от 0, 26, 50, 70, 110, 150, 238, 255 отброяване на времето писалката се отделя от графичния таблет. Блокът за мащабиране и сегментиране 3 избира моментите на повдигане на писалката t 0, t 1, t 2, t 3, t 4, t 5, t 6, t 7, определя продължителността на 7 сегмента и довежда сигнала до зададена амплитуда и времева скала за всеки сегмент. След това избраните сегменти влизат в блока за интегрална трансформация 4, който изчислява интегралите на Фурие за интервалите от време на всеки от 7-те сегмента. Когато се вземат предвид първите две хармонични компоненти, се измерват 4 параметъра на всеки сегмент (амплитудата на синусовата компонента на първия хармоник, амплитудата на косинусовата компонента на първата хармоника, амплитудата на синусовата компонента на втората хармонична , амплитудата на косинусовата компонента на втория хармоник). Оказва се, че данните се състоят от 7 времеви интервала и 74 = 28 интегрални параметъра, общо 35 контролирани параметъра. Получените 35 стойности на данни се въвеждат във втория блок за мащабиране 5, който премащабира данните в съответствие с формула (1). При обучение на устройството идентифицираното лице представя n сигнатурни проби, които се конвертират от блокове 1, 2, 3, 4, 5, след което получените данни се осредняват от блока за изчисляване на математически очаквания и дисперсии 6. Този блок 6 изчислява математически очакванията на 35 параметъра и 35 стойности на техните вариации, тези данни влизат в стандартната единица за съхранение 8. Изчисляването на математическите очаквания и вариациите се извършва с помощта на повтарящи се формули и постепенно се усъвършенства с увеличаване на броя на взетите примери под внимание. Паралелно с дисперсията и математическото очакване, блок 7 рекурсивно изчислява коефициентите на корелация между данните, характерни за идентифицирания потребител. Поради симетрията на корелационната матрица се изчисляват (35 2 -35)/2=595 коефициента на корелация, което е еквивалентно на повече от десетократно увеличение на броя на оригиналните данни. В същото време качеството на вторичните данни (коефициентите на корелация) не е много по-лошо от данните от първичния източник. За разглеждания проблем обикновено стойността на модула на коефициента на корелация попада в диапазона от стойности от 0,3 до 0,7. Положителните и отрицателните стойности на коефициента на корелация са еднакво вероятни. В резултат на това, след завършване на обучението, блок 7 прехвърля към блок 8 допълнителни 595 референтни стойности на коефициентите на корелация, характерни за идентифицираното лице. След обучение в режим на персонална идентификация, въпросното устройство работи по подобен начин, с единствената разлика, че блок 6 не работи, а блок 7 изчислява оценка на коефициентите на корелация за една реализация на подпис. В допълнение, блок за вземане на решение 9 работи, изчислявайки мярката на близостта на входящите данни до референтните данни, използвайки формули (3), (4). При малки стойности на разстояния (3), (4) се взема решение „Приятел“, когато разстоянието се увеличи 2...3 пъти, се взема решение „Извънземно“. Трябва да се отбележи, че горното е опростена версия на устройството, работещо съгласно предложения метод. Опростяването засяга главно процедурата за сегментиране на подписа. Индустриалните системи, заедно със сегментирането чрез разделяне на перото, използват сегментиране въз основа на пресичането на предварително начертана линия и въз основа на идентифициране на локални минимуми или максимуми. Каква комбинация от методи за сегментиране се използва за предложения метод е без значение и води само до промяна в броя на контролираните параметри. Последното не е съществено за отличителната част на предложения метод. Трябва да се отбележи, че процедурите за решаване, базирани на изчисляването на класическата евклидова мярка за близост (3), (4), са значително по-ниски от подобна претеглена мярка, която има собствен коефициент на тегло за всеки сборен член, оптимизирайки влиянието на контролирани параметри. Приемлива техническа реализация на този подход е използването на невронни мрежи, за които са известни задоволителни процедури за намиране на тегловни коефициенти / Gorban A. N. Обучение на невронни мрежи. М.: SP Paragraph, 1990/. В тази връзка, съгласно втората точка на метода, за решаване на проблема се предлага използването на невронна мрежа за вземане на решение „Собствен”/„Чужд”. Във връзка с изпълнението на устройството, блокът за вземане на решения 9 представлява симулатор на невронна мрежа, тегловните коефициенти на всеки от невроните се съхраняват в блока за съхранение на стандарти 8. За разглеждания пример общият брой на невронната мрежа входовете ще бъдат 595+35=630. Когато се използва трислойна невронна мрежа с неврони от първия и втория слой, имащи по 8 входа, общият брой на невротеглата ще бъде (630 + 2630/8 + 2630/64) = 828. Последното е еквивалентно на значително увеличение в обема на информацията на стандарта. Стандартната единица за съхранение 8 съхранява 35 математически очаквания, 35 вариации и минимум 828 тегловни коефициента на невроните от първия слой, втория слой и третия слой. Самата невронна мрежа ще има един долен слой от 79 неврона всеки с 8 входа, вторият слой на „Собственото“ решение ще има 10 неврона с 8 входа и същият брой неврони ще бъде във втория паралелен слой на „ Извънземно” решение. Третият и последен слой ще има само два неврона с 10 входа. Първият слой на невронната мрежа и пирамидата на другите два слоя на решението „Собствен“ се конфигурират индивидуално за пробите от подписи на всяко регистрирано лице. Вторият и третият слой на пирамидата от неврони на решението „Alien“ са конфигурирани да разпознават типични примери за изкривяване на референтни данни от нападател, избиращ подпис. Примери за типични грешки и изкривявания се получават чрез трансформиране на референтните данни за подпис на идентифицируемо лице чрез изместване на математическите очаквания с 20% и увеличаване на всички дисперсии с 60%.Математическото очакване се измества произволно, като симулирането на увеличената дисперсия също се извършва от с помощта на генератор на случайни числа. При обучение на невронна мрежа примери за сигнатури под формата на 35 основни параметъра и 595 производни параметъра (оценки на коефициентите на корелация между двойки параметри) се представят на нейните входове. Броят на използваните примери за подписи е от 20 до 30. Подобряването на вероятните характеристики на персоналната идентификация чрез предложения метод се дължи на няколко причини. 1. В сравнение с прототипа, точността на измерванията се подобрява поради многократно мащабиране на данните; всъщност грешките в мащабирането, направени по-рано по време на честото мащабиране на буквени елементи на всеки от 7-те избрани фрагмента, се осредняват. 2. В сравнение с прототипа, който използва контрол само на 35 параметъра, първата точка на предложения метод използва допълнителен контрол на 595 вторични, но много значими параметъра. Въпреки че всеки от вторичните параметри е 2...3 пъти по-лош от първичния, многократното увеличаване на техния брой води до положителен ефект. 3. В сравнение с прототипа и точка 1 от предложения метод, използването на невронни мрежи дава възможност за по-ефективно решаване на проблема с разпознаването на образи с изобилие от размита (размита) информация за набора от оценки на корелационни функции, което е известен факт. От друга страна обаче, нашите проучвания показват, че класическите невронни мрежи не са в състояние директно да контролират ефективно корелационните моменти (в литературата не са намерени данни за наличието на този конкретен дефект в невронните мрежи). Всъщност появата на технически предимства във втората точка на предложения метод е свързана с компенсирането на един от съществените дефекти на невронните мрежи. Именно за тази цел предварително идентифицираните оценки на коефициентите на корелация се подават на входа на невронната мрежа. Обучението на невронната мрежа с помощта на примери за типични изкривявания на референтни данни, типични за нападателите, води до допълнително подобрение на производителността. Статистическите данни от тестовете, налични в PNIEI, позволяват да се оцени вероятността от грешки в личната идентификация на ниво 0,12 при контролиране само на 35 първоначални параметъра, които трябва да бъдат близки до характеристиките на прототипа. Ако предложеният метод се използва съгласно първата точка, вероятността от грешки се намалява до 0,03 при същите условия на използване на 35 първоначални параметъра. При използване на втората точка от предложения метод вероятността за грешки трябва да намалее до 0,005. При необходимост могат да бъдат предоставени протоколи от изпитвания на серийна система за персонална идентификация, която частично изпълнява първата точка от предложения метод и осигурява вероятността от грешки от първи и втори тип на ниво 0,01 със сигнатура от 5 букви и контрол от 60 основни параметъра.

Разходите за проверка на почерка на подписите варират. Много зависи от вида на документа. За разглеждане може да се предложи копие от документа или оригинал. Идентификацията на подпис от копие не се приема от съда, а идентификацията на подпис от оригинала е доста трудна и експертът прекарва най-малко пет работни дни за тази работа.

Трудностите при провеждането на този преглед са свързани с липсата на проби. За извършване на успешна работа по почеркРазходите за изследване на подписа изискват голям брой проби. За да вземе проби, експертът трябва да се свърже с едно и също лице няколко пъти, тъй като събирането на проби от подписи не може да се извърши наведнъж.

ще зависи и от вида на документа. Това може да бъде завещание, запис на заповед, пълномощно и др. Експертната работа ще струва порядък по-скъпо, ако се изследва подписът на завещание. Ако се представи само копие от завещанието, то тази работа няма да бъде приета като доказателство за съдебни заседания.

Почеркова проверка на подписи, цената варира в различните центрове за проверка. Ако се свържете с държавен изпитен център, цената ще бъде по-ниска, отколкото ако се свържете с частна фирма. Освен това съществува понятието независим експерт. Работата на независим експерт е много по-скъпа.

Цената на проверката на почерка на подписите може да бъде висока, ако трябва да извършите проверката спешно. Ако има спешност, този преглед се извършва за един ден и цената му започва от 18 хиляди рубли. Трябва също така да се отбележи, че проверката на почерка на подпис струва един порядък по-висока от всяка друга проверка от този тип. Ако сте готови да изчакате обичайната процедура за преглед, тогава това ще отнеме поне пет работни дни и тази работа ще струва от 12 хиляди рубли.

Почерк разходи за проверка на подписаМоже също да е високо, ако целият документ е нечетлив и не е във форма. Така че, когато провежда този преглед, експертът използва обща идентификационна база за изследването. Взети са предвид всички възможни идентификационни характеристики на писмото. Първоначално експертът определя общите признаци на писане, които включват формата на движенията при писане, посоката на движение на буквите, дължината на движенията, степента на съгласуваност и натиск.

Тогава те започват да идентифицират определени характеристики - формата и степента на движенията, посоката и съгласуваността на движенията. Всички горепосочени признаци се вземат като основа за идентифициране на лице и подписване. Проверката на почерка на подписите няма да струва много, ако се извърши обикновена консултация. Предимството на консултацията е, че за кратко време ще разберете дали документът е истински или фалшифициран.

Отрицателна черта на консултацията е повърхностното изследване на документа от експерта.Почеркова проверка на подпис, цената може да бъде приемлива, ако можете да получите петиция от съда за извършване на този вид Преглед. Особено важно е да получите молба от съда, тогава тази експертиза се извършва на държавна цена.Почерковата експертиза на подпис може да не струва много, ако работата не е сложна и експертът може да определи фалшивостта на подписа след идентифициране Общи черти. В този случай изпитният център може да ви направи отстъпка. По време на експертизата експертът ще може да установи лицето, което е направило подписа, както и условията за извършване на подписа.

В допълнение към тези признаци, експертът ще може да идентифицира времето на подписа, да възстанови условията за писане на подписа и емоционалното състояние на автора Почеркова експертиза на подпис, цената е пропорционална на броя на обектите на проучване. Понякога е необходимо да се идентифицират голям брой подписи и в този случай цената ще бъде много по-висока от идентификацията на един подпис. разходи за проверка на подписане надвишава цената от 20 хиляди рубли, така че когато избирате център и експерт за извършване на тази работа, обърнете внимание на тяхната ценова листа. Основното за експерта е да определи автентичността на подписа, но в същото време трябва да обърне внимание на детайлите на неговото изпълнение. Обикновено за подписа се отделя определено място, но често подписът е извън тази колона.

Почеркразходите за проверка на подписа се състоят от всички горепосочени трудности при работата по идентификация. Например, ако за изследване се представи малък двубуквен подпис, тогава работата на експерта ще бъде доста сложна и тази сложност ще доведе до висока цена. Тъй като експертът трябва да проучи голям брой изображения, за да идентифицира двете букви от подписа. Колкото по-ясен и четлив е подписът, толкова по-лесно се разпознава и съответно цената ще бъде по-ниска. Почеркразходите за проверка на подписа се състоят от подготвителна работаДа се Преглед.

Те могат да бъдат по-дълги или по-къси. Всичко зависи от това колко бързо експертът може да събере материал за работата. Образците могат да бъдат различни извлечения и фактури, тоест всякакви документи, които съдържат подпис, който трябва да бъде идентифициран. Почерк експертизаподпис, цената ще бъде несигурна, ако се даде за изследване копие от оригинала със заличени контури на буквите.

В този случай експертът може дори да откаже да проведе изследване, тъй като повечето аспекти ще бъдат невъзможни за определяне. разходи за проверка на подписаТрудно е да се определи, тъй като с всеки нов документ възникват много нюанси и следователно цената на този преглед се определя индивидуално по работен начин.

Статията е посветена на изследването и идентифицирането на онлайн подписи с помощта на радиална основа. Преходът от самата сигнатура към нейната характеристика трябва да запази нейните свойства, но да не зависи от позицията на сигнатурата и нейната ориентация. В тази връзка се предлага позиционно инвариантно представяне на подписа като функция. Сигнатурата се заменя с някаква начупена крива и се описва с помощта на ъглите между съседни връзки. Коефициентите на разширение на получената функция по радиалната основа се използват за идентифициране на сигнатурата. Използването на радиални функции като вълнови функции ни позволява да укрепим съществуващите модели и да получим интегрална характеристика на подписа. Дадени са оценки за надеждността на предложената процедура. Предложеният метод не е алтернатива на съществуващите методи за идентификация, той е допълнителна алтернатива при определяне на резултатите от разпознаването на подписа.

он-лайн подпис

идентифициране

радиална функция

1. Иванов Г.С. Преглед на методите за биометрична идентификация на потребителите на корпоративна информационна мрежа // Научно-технически бюлетин на Санкт Петербургския държавен университет ITMO. – 2005. – № 20. – С. 41–48.

2. Jain A.K., Griess F.D., Connell S.D. Он-лайн проверка на подпис // Разпознаване на образи. – 2002. – кн. 35, № 12. – С. 2963–2972.

3. Plamondon R., Srihari S. Онлайн и офлайн разпознаване на ръкописен текст: цялостно проучване // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2000. – кн. 22, № 1. – С. 63–84.

4. Unser M., Blu T. Дробни сплайни и вълни // SIAM Rev. – 2000. – кн. 42, № 1. – С. 43–67.

5. Unser M., Blu T. Уейвлети, фрактали и радиални базисни функции // IEEE транзакции за обработка на сигнали. – 2002. – кн. 50, № 3. – С. 543–553.

Въпреки наличието на голям брой методи за биометрична идентификация на човек, използването на подпис за тази цел е широко използвано. В тази връзка е разбираем интересът на изследователите към проблема за автоматичната идентификация на човек чрез подпис. Първоначално подписът се разглеждаше като графичен обект, но с появата на нови входни устройства възникна задачата за идентифициране на онлайн подпис, т.е. подпис заедно с динамиката на неговото създаване.

Традиционният метод за идентифициране на обект се свежда до изчисляване на някои характерни вектори и по-нататъшно сравняване на получените вектори с помощта на някакъв вид метрика. В тази статия е предложен нов метод за получаване на такива вектори и са представени експериментални резултати.

Новост на предложения метод за идентификация

Основата на всеки алгоритъм за разпознаване е изборът на признаци, представени като вектори. За допълнителен анализ на получените вектори използвайте един от възможни начиникласификации. Най-широко използваните методи са тези, базирани на невронни мрежи или SVM. Проблемът с разпознаването обаче няма едно единствено решение. Предложеният метод за получаване на характеристични вектори не отрича съществуващите методи за разпознаване, той е допълнителна алтернатива при определяне на резултатите и изготвяне на заключения.

Новостта на предложения метод се състои във факта, че:

1) предлага се подписът да се замени с някаква функция от един аргумент и типът на тази функция не зависи от позицията на подписа на страницата. След това стандартните методи за изследване могат да бъдат приложени към получената функция;

2) решението на система от уравнения се използва като отстранени параметри, даващи коефициентите за представяне на сигнатурната функция чрез радиалната основа.

Представяне на онлайн подпис като функция

Преходът от самата сигнатура към нейната характеристика трябва да запази нейните свойства, но да не зависи от позицията на сигнатурата и нейната ориентация.

Онлайн сигнатурата е представена под формата на текстов файл, всеки запис от който е вектор pk = (xk, yk), зададен от координатите на следващата точка (силата на натиск не е взета предвид). Тъй като позицията на следващата точка беше определена на равни интервали от време, горното описание взе предвид динамиката на подписа.

Ориз. 1. Изображение за подпис

Сигнатурният файл се преобразува в стойностите на функцията f(t) съгласно следното правило: конструира се поредица от числа t k , k = 0,1,..., където t0 = 0 и t k = | p k + 1 - p k |, k > 0. След това f 0 = 0, f k = f(t k) - ъгъл между векторите p k и p k + 1 (фиг. 2).

Ориз. 2. Представяне на подпис като функция: а - фрагмент от подпис; б - функция на подписа

Подписите на едно и също лице не са напълно идентични. По-специално, конструираните функции ще имат различни области на дефиниране. За да могат да се сравняват такива функции в бъдеще, функциите на подписа са нормализирани. За да направите това, домейнът на дефиниция е разделен на същия брой (N) точки: x1, x2, x3, ..., x N, еднакво отдалечени една от друга, и стойностите на функцията в тези точки се намират с помощта на сплайн интерполация.

Използване на радиални функции и вълнички за описание на подпис

Формално получените стойности на функцията могат да се използват за описание на подписа, но индивидуалността се проявява в зависимост от стойностите на тези функции в различни точки. За тази цел беше използван подходът, представен в ., за намиране на такава зависимост. Този подход се основава на прилагането на радиални функции и вълни за изследване на функцията на подписа.

Радиалната функция е функция r(x), която зависи само от разстоянието между x и фиксирана точка в пространството X.

Апроксимацията чрез радиална базисна функция има формата

(1)

където x j - x k е евклидовото разстояние между възлите x j и x k; ρ(x j - x k) е функция, която зависи само от разстоянието до съответния възел x k и затова се нарича радиална; a k - тегловни коефициенти; f j = f(x j) - стойността на функцията (стойността на ъгъла) в точка x j.

Виждаме, че (1) е конволюция на уейвлет функцията r(x) (радиалната функция се приема като уейвлет функция) със сигнала, което означава, че това е дискретна уейвлет трансформация. Той превежда оригиналната функция във форма, която прави някои от нейните количества по-податливи на изучаване, което ви позволява да получите високо съотношение на компресия в комбинация с добро качествовъзстановен сигнал.

Нека вземем всяко копие на подписа, конструираме и решим система от линейни уравнения за него:

(2)

Като r(x) приемаме според симетричната (радиална) централна базисна функция

ρ(x) = |x| α , (3)

където 0< α < 1.

От всяка система от уравнения определяме коефициентите (a k) на разширението през радиалната основа и изграждаме техните графики (фиг. 3):

Виждаме, че в графиките на подписните копия на един и същи автор има определен модел и стабилност на стойностите в някои точки.

Ориз. 3. Графики на коефициентите при 0< a < 1 (a = 0,3)

Нека въведем метрика за коефициентите. За да направим това, първо определяме средните стойности за всички копия на подписа на автора. След това нека изчислим разстоянията от „осреднения“ вектор на подписите на автора до вектора на коефициентите (a k ) на всички екземпляри на подписи (негови и други участници).

Проучването разкри, че разстоянието между векторите на направените подписи различни хора, надвишава разстоянието между векторите на подписите на един автор. Този факт отваря възможността за идентифициране на сигнатури чрез прилагане на вълнови трансформации и радиална основа и допълнителното им сравняване, като се вземе предвид входната метрика. Можете да въведете определен праг, когато сравнявате разстояния между сигнатурни вектори. Ако разстоянието между сигнатурните вектори A и B е под прага, тогава се взема решение относно идентичността на сигнатурите A и B, но ако разстоянието между сигнатурните вектори A и B е над прага, тогава се счита, че че принадлежат на различни автори.

Резултати от експеримента

Експеримент за идентифициране на сигнатура с помощта на радиална основа беше проведен върху 20 участници. За всеки участник в експеримента са използвани 6-7 копия на подписи за изследването.

Нека разгледаме процеса на идентифициране на един от участниците в експеримента. Нека изчислим разстоянията между средния вектор на коефициентите на неговия подпис и векторите на коефициентите на други подписи. Получаваме - вектор от разстояния, където n е общият брой подписи на всички участници. Нека определим минималните rmin и максималните rmax стойности на векторните елементи. Нека разделим сегмента на M равни части със стъпка - получаваме вектор, където τ 0 = rmin, τ M = r max, τ i +1 = τ i + h. За всяка прагова стойност τ i, 0 ≤ i ≤ M:

1) определяме подписите, за които съответната стойност на разстоянието е по-малка от τ i , и проверяваме дали това наистина са подписите на автора. Определяме стойността на чувствителността (чувствителността) - съотношението на броя на правилно класифицираните авторски подписи към общия брой авторски подписи;

2) определяме подписи, за които съответната стойност на разстоянието r s е по-голяма от τ i и проверяваме дали това наистина са подписи, които не принадлежат на автора. Определяме стойността на специфичността - съотношението на броя на правилно класифицираните подписи, които не принадлежат на автора, към общия брой подписи на другите участници.

По този начин ние формираме ROC крива: определяме вектора на чувствителността и вектора на специфичност, нанасяме стойностите по оста Y и по оста X: .

При конструирането на ROC крива има параметър (праг), чрез промяна на който ще получим едно или друго разделяне на два класа. В зависимост от това ще се получат различни стойности на грешки от тип I и тип II. Грешка тип I е вероятността подписът на автора да бъде сбъркан с фалшив. Грешка тип II е вероятността да се сбърка фалшив подпис с подписа на автора.

Ориз. 4. ROC крива на един от участниците в експеримента

Ще намерим праговата стойност за вземане на решение въз основа на баланса между чувствителност и специфичност. Праговата стойност се определя индивидуално за всеки участник в експеримента.

В резултат на експеримента средната грешка от първия тип е 4,2%, а средната грешка от втория тип е 2,3%.

заключения

1. Извършен е анализ на подписа като биометрична характеристика с отчитане на динамиката. Използването на радиални функции като вълни направи възможно определянето на моделите на функциите на подписа сред копията на подписите на всеки автор, когато се разлагат чрез радиална основа.

2. Новост на предложения метод:

подписът се представя като функция на един аргумент, инвариантен по отношение на позицията на страницата;
решението на системата от уравнения се използва като параметри, които трябва да бъдат премахнати, давайки коефициентите (ak) на представянето на сигнатурната функция чрез радиалната основа.

3. Изчисленото разстояние между векторите на коефициентите (ak) на подписите на различни автори надвишава разстоянието между векторите на коефициентите на подписите на един и същи автор, което отваря възможности за идентифициране на подписи. За представяне на резултатите от идентификацията бяха конструирани ROC криви за всеки участник в експеримента.

4. Предложеният метод не отрича съществуващите методи за идентификация, а е допълнителна алтернатива при определяне на резултатите от разпознаването на подписа.

Рецензенти:

Песошин В.А., доктор на техническите науки, професор, ръководител. Катедра КС, КНРТУ - КАИ, Казан;

Шарнин Л.М., доктор на техническите науки, професор, ръководител. Катедра ASOIU, KNRTU - KAI, Казан.

Творбата е получена в редакцията на 23 юли 2014 г.

Библиографска връзка

Анисимова Е.С. ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА ПОДПИС С ИЗПОЛЗВАНЕ НА РАДИАЛНА ОСНОВА // Фундаментални изследвания. – 2014. – No 9-6. – с. 1185-1189;
URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35035 (дата на достъп: 19.09.2019 г.). Предлагаме на вашето внимание списания, издадени от издателство "Академия за естествени науки"

Основата за персонална идентификация чрез почерк и динамиката на писане на контролни фрази (подписи) е уникалността и стабилността на динамиката на този процес за всяко лице, чиито характеристики могат да бъдат измерени, преобразувани в цифров вид и подложени на компютърна обработка. По този начин, по време на удостоверяване, не продуктът за писане е избран за сравнение, а самият процес.

Разработването на машини за удостоверяване, базирани на анализ на почерк (подпис като вариант на обект на изследване), предназначени да реализират функцията за контрол на достъпа, започва в началото на 1970 г. В момента на пазара има няколко ефективни терминала от този тип.

Подписът е толкова уникален атрибут на човек, колкото и неговите физиологични характеристики. В допълнение, това е по-познат метод за идентификация за всяко лице, тъй като, за разлика от пръстовите отпечатъци, той не е свързан с престъпната сфера. Една от обещаващите технологии за удостоверяване се базира на уникалните биометрични характеристики на движението на човешката ръка по време на писане. Обикновено има два начина за обработка на данни за подпис: просто сравнение с проба и динамична проверка. Първият е много ненадежден, тъй като се основава на обичайното сравнение на въведения подпис с графични проби, съхранявани в базата данни. Поради факта, че подписът не винаги е един и същ, този метод дава висок процент грешки. Динамичният метод на проверка изисква много по-сложни изчисления и позволява запис в реално време на параметрите на процеса на подписване, като скоростта на движение на ръката в различни области, силата на натиск и продължителността на различните етапи на подписа. Това гарантира, че дори опитен графолог не може да фалшифицира подпис, тъй като никой не е в състояние да копира точно поведението на ръката на собственика на подписа. Потребителят, използвайки стандартен дигитайзер и писалка, имитира обичайния си подпис, а системата чете параметрите на движението и ги сравнява с тези, които преди това са били въведени в базата данни. Ако изображението на подписа съответства на стандарта, системата прикачва информация към документа, който се подписва, включително име на потребителя, имейл адрес, позиция, текущо време и дата, параметри на подписа, съдържащи няколко десетки характеристики на динамиката на движение (посока, скорост, ускорение) и други. Тези данни се криптират, след това се изчислява контролна сума за тях и след това всичко се криптира отново, образувайки така наречения биометричен етикет. За да настрои системата, новорегистриран потребител извършва процедурата за подписване на документ от пет до десет пъти, което позволява да се получат средни показатели и интервал на доверие. Тази технология е използвана за първи път от RepOr.

Идентификацията с подпис не може да се използва навсякъде и по-специално този метод не е подходящ за ограничаване на достъпа до помещения или за достъп до компютърни мрежи. Въпреки това, в някои области, например в банковата индустрия, както и навсякъде, където се изпълняват важни документи, проверката на правилността на подписа може да бъде най-ефективният и най-важното лесен и дискретен начин. Досега финансовата общност бавно приемаше автоматизирани методи за идентификация на подписа на кредитна карта и проверка на приложението, тъй като подписите все още са твърде лесни за фалшифициране. Това предотвратява въвеждането на идентификация с подпис във високотехнологични системи за сигурност.

Устройствата за динамическа идентификация на подписа използват геометрични или динамични характеристики на възпроизвеждане на ръкописен подпис в реално време. Подписът се извършва от потребителя на специален сензорен панел, който преобразува промените в приложеното налягане върху писалката (скорост, ускорение) в електрически аналогов сигнал. Електронна схема преобразува този сигнал в цифрова форма, подходяща за машинна обработка. При формирането на „стандарт“ е необходимо да се вземе предвид, че едно и също лице се характеризира с известна вариация в характеристиките на почерка от един акт на друг. За да определи тези колебания и да зададе рамки, потребителят пише своя подпис няколко пъти по време на регистрацията. В резултат на това за всеки потребител се формира определен „стандартен модел“ (стандарт за подпис), който се записва в системната памет.

Като пример за прилагането на такъв метод за идентификация можем да разгледаме системата за автоматична персонална проверка, разработена от американската корпорация NCR Corp. Тази система е показала следните резултати при тестове: процент грешки от тип 1 - 0,015%, тип 2 - 0,012% (ако атакуващият не е наблюдавал процеса на изпълнение на подписа от легитимния потребител) и 0,25% (ако го е направил) .

Системи за удостоверяване на ръкописен текст се доставят на пазара, например от Inforete и De La Rue Systems (САЩ), Thompson T1TN (Франция) и редица други. Английската компания Quest Micropad Ltd пусна устройство QSign, чиято особеност е, че стандартът за подпис може да се съхранява както в системната памет, така и в паметта на потребителската идентификационна карта. Праговата стойност за процента грешки може да варира в зависимост от изискваната степен на сигурност. Подписът се извършва с обикновен химикал или молив върху специален сензорен панел, включен в терминала.

Основното предимство на подписа в сравнение с използването например на пръстови отпечатъци е, че това е обичаен и общоприет начин за потвърждаване на самоличността (например при получаване на банкови депозити). Този метод не причинява „технологичен дискомфорт“, както се случва в случая с пръстовите отпечатъци, което е свързано с дейността на правоприлагащите органи. В същото време фалшифицирането на динамиката на подпис е много трудна задача (за разлика, да речем, от възпроизвеждането на модел на подпис). Освен това, благодарение на рисуването не на хартия, а на сензорния панел, за нападателя е много по-трудно да копира очертанията му.

Идентифицирането по ритъма на работа на клавиатурата се основава на измерване на интервалите от време между две последователни натискания на клавишите при въвеждане на знаци.

Основни изследвания. Разходи за проверка на почерка на подписи. Идентификация на подписа чрез радиални функции

Библиографска връзка

интересностатии

интересностатии