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Comparative Analysis of Offline Signature Verification System

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.9 (2015.09)바로가기
  • 페이지
    pp.141-150
  • 저자
    Deepti Yadav, Ranbeer Tyagi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A254111

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
A digital signature is a mathematical structure for indicating the validity of digital information or any document. A message is created by a known sender whose digital signature provides a recipient reason, such that the sender cannot reject having sent the message confirmation and that the message was not changed in transportation integrity. The Signature recognition and verification are a behavioral biometric. It can be operated in two various types: one is the Off-Line or Static Signature Verification Technique and another is the On-line or Dynamic Signature Verification Technique. In this paper, we are studying about Off-Line or Static Signature Verification Technique. In this method, users write their own signature on the blank paper and then digitize it with an optical scanner or a camera, and then the biometric system identifies the signature by analyzing its shape and this collection is also called as “off-line” Signature verification. Signature authentication can be divided into three main classes. These classes are based on how alike a forgery is in relation to signature and are identified as random, simple and skilled. In the random forgery the forger does not know about the signer’s shape or signature name. In the simple forgery or unskillful forgery, the forger knows the name of the actual signer but don’t know how his signature looks like. And in the skilled forgery, the forger knows both the information of the signer.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Type of Signature Verification
  2.1. Off-line or Static Signature Verification Method:
  2.2. On-line or Dynamic Signature Verification Method:
 3. Feature Extraction
  3.1. Invariant Central Moment :
  3.2. Zernike Moments :
 4. Literature View
 5. Methodology
  5.1 Hidden Markov Models Approach
  5.2 Neural Networks Approach
  5.3 Template Matching Approach
  5.4 Statistical Approaches
  5.5 Support Vector Machine
 6. Conclusion
 References

키워드

Digital signature biometric techniques offline signature feature extraction Applications

저자

  • Deepti Yadav [ Research Scholar of EC, MPCT College, Gwalior, India ]
  • Ranbeer Tyagi [ Assistant Prof.,Department of EC, MPCT College, Gwalior, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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