Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit dem biometrischen Merkmal Handschrift zur Personenauthentifizierung. Es wird unterschieden zwischen so genannten Offline- und Online-Verfahren der Handschriftuntersuchung. Erstere nutzen Schriftbilder auf Papier, letztere dynamische Schreibsignale, welche mittels spezieller Geräte während des Schreibvorgangs gemessen werden. In dieser Diplomarbeit liegt das Augenmerk auf den Online-Verfahren. Es wird ein neues Verfahren der Authentifikation mittels dynamischer Schreibdaten vorgestellt. Dieses Verfahren greift auf Mittel zurück, die aus anderen Disziplinen der Informatik bekannt sind, etwa der Bioinformatik. Ziel ist es, zu untersuchen, ob mit diesem neuen Verfahren die Fehlerraten bisheriger Verfahren verbessert werden können.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Biometrie – Überblick
2.1 Verschiedene biometrische Merkmale
2.2 Handschrift als biometrisches Merkmal
2.2.1 Offline-Authentifikation
2.2.2 Online-Authentifikation
2.2.3 Vergleich von Offline- und Online-Verfahren
2.2.4 Handschrifterkennung
2.2.5 Forensische Schriftuntersuchung
2.2.6 Terminologie und Definitionen
2.3 Performance und Fehlerraten
3 Grundlagen und Adaption
3.1 Handschriftliche Eingaben als Zeichenketten
3.2 Levenshtein-Abstand
3.3 Adaption des Levenshtein-Abstandes
3.3.1 Langenabhängigkeit
3.3.2 Kurze Segmente
3.3.3 Simultanereignisse
3.3.4 Enrollment und Authentifikation
3.4 Vergleich mit anderen Verfahren
4 Tests
4.1 Ausgangsdaten
4.2 Voruntersuchung – Gleichzeitigkeit
4.3 Test-Ziele
4.4 Erwartungen
4.5 Tests mit Wacom-Geräten
4.5.1 Enrollment
4.5.2 Verifikation
4.5.3 Identifikation
4.6 Geräteübergreifende Tests
5 Ergebnisse und Vergleich mit anderen Verfahren
5.1 Ergebnisse
5.2 Vergleichbare Verfahren
5.2.1 Schriftdatenbank
5.2.2 Statistische Unterschriftenanalyse
5.2.3 Strukturelle Unterschriftenanalyse
5.2.4 Zeit-Frequenz-Analyse von Unterschriften
5.3 Vergleich
6 Zusammenfassung und Ausblick
A Testergebnisse
A.1 Verifikation – Wacom
A.2 Identifikation – Wacom
A.3 Verifikation – geräteübergreifend
A.4 Identifikation – geräteübergreifend
Zielsetzung & Themen
Die Diplomarbeit hat zum Ziel, ein neues Verfahren zur Online-Handschriftauthentifikation zu entwickeln und zu testen, das den klassischen Levenshtein-Abstand adaptiert, um die Genauigkeit bei der Identifizierung und Verifikation von Personen zu erhöhen.
- Grundlagen der Biometrie und Handschriftauthentifikation
- Adaption des Levenshtein-Abstandes für dynamische Schreibdaten
- Methoden zur Handhabung von Längenabhängigkeit und Simultanereignissen
- Analyse und Vergleich der Fehlerraten (FRR, FAR, FIR) in verschiedenen Szenarien
Auszug aus dem Buch
3.1 Handschriftliche Eingaben als Zeichenketten
Wie bei allen biometrischen Verfahren ist es auch bei der Handschriftauthentifikation das Ziel, Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Daten biometrischen Ursprungs zu erkennen und zu bewerten. Maße für die Ähnlichkeit von Daten, basierend auf anderen Medien, beispielsweise Zeichenketten, sind seit längerem bekannt. Verwendung finden solche Verfahren bisher beispielsweise zur automatischen Rechtschreibkorrektur, also zum Auffinden von ähnlichen Worten in Datenbanken im Falle eines Fehlers. Auch in der Bioinformatik – vor allem im Bereich der Genetik – werden Verfahren eingesetzt, die einen unscharfen Vergleich von Daten gestatten [GJ01].
Diese Arbeit wird untersuchen, inwieweit sich solche Verfahren für das Vergleichen von dynamischen Unterschriften adaptieren lassen.
Damit dies gelingen kann, ist es nötig, eine Basis zu definieren, auf der diese zu adaptierenden Verfahren funktionieren können. Da diese Verfahren Zeichenketten zur Grundlage haben, müssen die zu vergleichenden Unterschriften ebenfalls als Zeichenketten dargestellt werden können.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in die Biometrie, Abgrenzung zwischen Online- und Offline-Authentifikation sowie Vorstellung des neuen, auf dem Levenshtein-Abstand basierenden Ansatzes.
2 Biometrie – Überblick: Detaillierte Darstellung biometrischer Verfahren, Definition der wichtigsten Begriffe und Diskussion der Messbarkeit von Fehlerraten wie FAR und FRR.
3 Grundlagen und Adaption: Erläuterung des Levenshtein-Abstandes und dessen theoretische Anpassung für biometrische Handschriftmerkmale unter Berücksichtigung von Längen und Simultanereignissen.
4 Tests: Beschreibung der umfangreichen Testdatenbank, der verwendeten Eingabegeräte und der durchgeführten Verifikations- sowie Identifikationstests.
5 Ergebnisse und Vergleich mit anderen Verfahren: Auswertung der Testergebnisse und kritischer Vergleich mit bestehenden wissenschaftlichen Verfahren von Christiane Schmidt.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung des entwickelten Verfahrens und Aufzeigen zukünftiger Optimierungsmöglichkeiten zur weiteren Fehlerminimierung.
Schlüsselwörter
Biometrie, Online-Handschriftauthentifikation, Levenshtein-Abstand, Verifikation, Identifikation, Falsch-Akzeptanz-Rate, Falsch-Rückweisungs-Rate, Ereigniskette, Schreibdynamik, Mustererkennung, Bioinformatik, Fehleranalyse, Enrollmentsysteme, Signaturanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Erprobung eines neuen Verfahrens zur biometrischen Identifikation von Personen mittels ihrer Online-Handschrift unter Nutzung eines adaptierten Levenshtein-Abstandes.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der algorithmischen Adaption von Textvergleichsverfahren auf dynamische Schreibsignale, der Analyse von Fehlerraten und der Evaluation durch umfangreiche Datensätze.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, zu untersuchen, ob der aus der Informatik bekannte Levenshtein-Abstand erfolgreich eingesetzt werden kann, um die Fehlerraten bei der biometrischen Handschriftauthentifikation im Vergleich zu bestehenden Methoden zu verbessern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine ereignisbasierte Modellierung von Handschriftzügen als Zeichenketten verwendet, auf die anschließend modifizierte Levenshtein-Distanz-Algorithmen angewandt werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen des Levenshtein-Abstandes, die notwendigen Anpassungen für biometrische Merkmale, die Beschreibung der Testumgebung sowie die detaillierte Auswertung der Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Kernbegriffe sind Online-Handschriftauthentifikation, Levenshtein-Abstand, FAR, FRR und biometrische Identifikation.
Warum wird der Levenshtein-Abstand für Handschrift adaptiert?
Da der klassische Levenshtein-Abstand rein textbasiert ist, muss er angepasst werden, um die spezifische Dynamik und die variierenden Längen von Unterschriften korrekt in die Ähnlichkeitsberechnung einzubeziehen.
Was besagt das Problem der Simultanereignisse?
Bei zeitdiskreter Erfassung von Rohdaten können mehrere Merkmale gleichzeitig auftreten. Diese müssen in der Ereigniskette korrekt zusammengefasst werden, um den Vergleich nicht durch fehlerhafte Reihenfolgen zu verfälschen.
- Citation du texte
- Sascha Schimke (Auteur), 2004, Adaption des Levenshtein-Abstandes zur Online-Handschriftauthentifikation, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/120270
