Probabilistyczne gramatyki grafowe w rozpoznawaniu i statycznej analizie podpisów odręcznych

mgr inż. Marcin Piekarczyk

Promotor: Prof. dr hab. Marek R. Ogiela
Dyscyplina: Informatyka

Pośród wielu cech biometrycznych człowieka podpisy odręczne są jednym z najbardziej powszechnych sposobów potwierdzania tożsamości. Systemy weryfikacji (identyfikacji) oparte o tego rodzaju biometrykę muszą jednak uwzględniać ograniczenia wynikające z wielowariantowości (zmienności cech) podpisów. W rozprawie doktorskiej rozważane jest statyczne (off-line) podejście do analizy podpisów odręcznych bazujące na analizie rozpoznawczej obrazu podpisu pozyskanego z dokumentu oryginalnego bez znajomości dodatkowych informacji w postaci charakterystyk dynamicznych (czasowo-przestrzennych). Zaproponowany model analizy i reprezentacji sygnatur odręcznych opisany został w kategoriach lingwistycznych z wykorzystaniem nowych hierarchicznych języków gra-fowych opartych na atrybutowanych grafach IE i gramatykach klasy ETPL(k). Dopuszczalna wariantywność sygnatur jest opisywana w kategoriach probabilistycznych z wykorzystaniem losowych grafów IE oraz statystycznych gramatyk klasy ETPL(k). Dla potrzeb modelu opracowano efektywne algorytmy analizy syntaktycznej dla języków hierarchicznych (o złożoności wielomianowej) wykorzystujące dodatkową informację semantyczną (gramatyki sterowane atrybutowo). Dla kompletności automatycznego systemu rozpoznawania zaproponowano także mechanizm wnioskowania reguł syntaktycznych nieznanej gramatyki statystycznej ETPL(k) na podstawie ograniczonej liczby próbek podpisu. Efektywność modelu została zweryfikowana na podstawie testowej próby podpisów.