署名認識

署名認識は、筆跡に基づいて個人を識別する行動バイオメトリクスの一例です。署名認識には、次の2つの異なる方法があります。

静的:このモードでは、ユーザーは紙に署名し、書き込みが完了すると、光学スキャナまたはカメラでデジタル化され、署名画像がビットに変換されます。^{[ 1 ]}その後、生体認証システムが署名の形状を分析して認識します。このグループは「オフライン」とも呼ばれます。^{[ 2 ]}

動的:このモードでは、ユーザーはデジタイザータブレットに署名を書き、タブレットはリアルタイムで署名を取得します。別の方法として、スタイラス操作のPDAを使用して取得することもできます。一部のシステムは、スマートフォンや静電容量式スクリーンを備えたタブレットでも動作し、ユーザーは指または適切なペンを使用して署名できます。動的認識は「オンライン」とも呼ばれます。動的情報は通常、次の情報で構成されます。^{[ 2 ]}

• 空間座標 x(t)
• 空間座標 y(t)
• 圧力 p(t)
• 方位角 az(t)
• 傾斜角 in(t)
• ペンを上げる／下げる

署名認識の最先端技術は、前回の主要な国際コンペティションで見ることができる。^{[ 3 ]}

署名認識に用いられる最も一般的なパターン認識技術は、動的時間伸縮法、隠れマルコフモデル、ベクトル量子化である。異なる技術の組み合わせも存在する。^{[ 4 ]}

最近では、手書き生体認証アプローチも提案されている。^{[ 5 ]} この場合、ユーザーは手書きのテキストを分析することによって認識される（手書き生体認証も参照）。

いくつかの公開データベースが存在し、最も人気のあるものはSVC ^{[ 6 ]}とMCYT ^{[ 7 ]である。}