miniatura|300px|Exemplo de sinatura dinámica. A información dinámica asociada a esta sinatura amósase na gráfica da dereita. O recoñecemento de sinaturas é unha das modalidades condutuais da biometría. A súa función é a comprobación da autenticidade dunha sinatura, e pódese realizar mediante dous modelos: un estático ou off-line, e outro dinámico. O modelo estático simplemente recolle a sinatura nun ordenador para a súa posterior análise e comprobación. O modelo dinámico, porén, emprega unha tableta dixitalizadora que captura a sinatura a tempo real, amosando os movementos e patróns realizados polo asinante durante a realización da sinatura. Así, este modelo tamén é coñecido como modelo en liña.
A función dinámica adoita incluír as seguintes funcións: Coordenada espacial x(t) Coordenada espacial y(t) Presión p(t) Azimuth az(t) Inclinación in(t)
As técnicas máis populares de recoñecemento de patróns aplicadas ao recoñecemento de sinaturas son o aliñamento temporal dinámico (Dynamic Time Warping, DTW), os modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models, (HMM) e a Cuantificación Vectorial (Vector Quantization, VQ).
Proceso A persoa recoñécese á través da forma en que asina, máis que polas características da súa sinatura. A mostra biométrica obtense a partir de datos como a lonxitude e dirección da sinatura, ou a velocidade e presión exercida polo bolígrafo.
A dificultade tecnolóxica do recoñecemento a través da sinatura estriba en saber diferenciar os trazos que nunca cambian, e os que si o fan en cada sinatura. O sistema tamén ten que ter en conta os cambios na forma de asinar co paso do tempo, e ten que adaptarse a eses cambios, actualizando permanentemente o padrón que identifica o usuario.
Fiabilidade A identificación a través da forma de asinar é un dos métodos de identificación biométrica menos precisos.
Segundo un estudo publicado no 2002 por Biometric Technology, a taxa de erro cruzadoA taxa de erro cruzado (Cross-Over Error Rate CER) é a probabilidade de erro dun sistema cando coincide a probabilidade de falsos negativos e falsos positivos, é igual a 1/50. Esta é unha posibilidade de erro moi alta, se a comparamos coa probabilidade de 1/131.000 do escaneo de iris, ou menor de 1/10 000 000 do escaneo de retina.
Exemplos de uso En oficinas do servizo de desemprego de Inglaterra emprégase o recoñecemento da sinatura para validar a identidade do beneficiario da prestación de desemprego. A prisión de Pentonville en Inglaterra emprega a identificación por sinatura para evitar que os presos recollan a comida doutros presos no seu nome.
Notas
Véxase tamén Ligazóns externas Kimmel School of Construction Management, Engineering and Technology Biometric Technology, Inc.
Categoría:Biometría Categoría:Identificación