Authentification de signatures dynamiques : fusion de criteres par reseaux de neurones

par ANNE-CLAUDE DOUX

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Maurice Milgram.

Soutenue en 1995

à Paris 6 .

mots clés

Résumé

Nous etudions l'authentification de signatures dynamiques par des methodes neuronales. Les signatures de 40 signataires sont obtenues sur une tablette graphique. Malgre une grande variabilite a l'interieur d'une meme classe (pour un meme scripteur), nous devons accepter les vraies signatures et rejeter les imitations, realisees dans des conditions reelles, avec pour guide une image des signatures authentiques. Nous avons tout d'abord utilise une methode neuronale de compilation des donnees: les reseaux auto-associateurs (introduits initialement pour faire de la compression de donnees). Cette methode convenait pour ce probleme car ces reseaux particuliers ne necessitent pas de contre-exemple. Puis nous avons calcule des distances entre les signatures par alignement temporel et par une technique de logique floue. Nous avons ainsi defini plusieurs criteres dont aucun ne satisfait aux objectifs de depart, tant pour l'acceptation des vraies signatures que pour le rejet des imitations. Ces criteres etant faiblement correles, nous avons donc decide de les fusionner par deux methodes distinctes, l'une statique utilisant des regles logiques et l'autre dynamique a l'aide d'un classifieur neuronal. Bien qu'encore insuffisants pour des signatures instables ou trop simplifiees, nous obtenons des resultats qui entrent dans le cadre de nos objectifs: 97,7% d'acceptation de vraies signatures, 85% de rejet d'imitations et 99,7% de rejet de faux aleatoires

Titre traduit

On-line signatures verification: criteria fusion with neural network

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