Blog - Weryfikacja podpisu — jak odróżnić oryginał od imitacji

Weryfikacja podpisu to biometria behawioralna. Największa różnica praktyczna: offline (skan obrazu) vs online (ścieżka z tabletu: $x,y,t$, nacisk).

Offline: obraz podpisu

Z bitmapy wyciągamy szkielet, kontur, momenty Hu, histogram kierunków kresek. To działa, ale łatwiej podrobic statyczny kształt niż dynamikę.

Podobieństwo dwóch wektorów cech $u,v$ bywa cosinusowe:

$$s(u,v) = \frac{u^\top v}{\|u\|\,\|v\|}$$

Online: czas i nacisk

Sygnał to sekwencja $p_k = (x_k, y_k, t_k, p_k)$. Porównanie sekwencji: DTW (dynamic time warping) albo embedding sieci Siamese/LSTM.

Koszt DTW między sekwencjami $A,B$:

$$D(i,j) = d(a_i,b_j) + \min\{D(i-1,j), D(i,j-1), D(i-1,j-1)\}$$

Im mniejszy $D(|A|,|B|)$ (po normalizacji długości), tym bliższe podpisy.

Pipeline decyzji

Co najbardziej zdradza fałszerza?

1. Timing — zbyt równomierne tempo.
2. Nacisk — brak naturalnych spadków przy oderwaniach.
3. Kolejność kresek — inna topologia ruchu przy podobnym wyglądzie.

Dlatego online verification zwykle bije offline na FAR przy tym samym UX.

Wniosek

Skuteczna weryfikacja podpisu opiera się na dynamice, nie tylko na kształcie. Jeśli możesz zbierać sygnał online — zbieraj; obraz jest planem B.