İmza Tanıma Teknolojisi Nedir?
Biyometrik Araştırma Grubu imza tanımayı, bir kişiynin el yazısından kim olduğunu bilebilen davranışsal biyometri olarak tanımlamaktadır.
Yazma, bir insanın fiziksel olarak kendini ayırt ettiği bir özellik olmasına rağmen aynı zamanda sonradan edinilmiş bir beceridir. İmza tanıma bir kişinin yazısının temel ölçümlerin yapılabilmesi için örnek bir yazılı metin vermesini gerektirir. İmza tanımanın amacı verilen her hangi bir örneğin yazarının kim olduğunu tanımlayabilmek iken imza doğrulamanın amacı sunulan örneğin doğrulanması veya reddedilmesidir. Yazı örnekleri iki farklı teknik kullanılarak analiz edilebilir.
Statik İmza Tanıma Yöntemi
İlk teknik statiktir. Kişinin imza örneğini bir kağıt üzerine atarak vermesi gerekir. Bu örnek daha sonra bir optik okuyucu veya bir kamera tarafından sayısallaştırılır (digitization). Elde edilen veri, daha sonra bir yazılım algoritması aracılığı ile şekli analiz edilerek tanınmaya çalışılır. Bu yönteme çevrimdışı (offline) tanıma yöntemi de denilir.
Çevrimdışı el yazısı tanıma, biyometrik tanımanın önemli bir türüdür zira imza toplumsal seviyede ve tarihsel olarak kabul görmüş bir kimlik tanıma işlemidir. Bu sebeple bankacılık, sözleşmeler ve farklı iş faaliyetlerinde ve alışverişlerde yoğun olarak kullanılmaktadır. Çevrimdışı imza işleme genellikle ofis otomasyon sistemlerinde kullanılır ve çek, kredi kartı, sözleşmeler ve önemli belgelerin doğrulanmasında kullanılır.
Statik ya da çevrimdışı el yazısı tanıma, bir yazı örneği tamamlandıktan ve sayısallaştırıldıktan sonra uygulanır. Optik olarak kaydedilen görsel daha sonra bit örüntüsüne (bit pattern) dönüştürülür. Çevrimdışı el yazısı tanıma işlemi yaklaşık 40 kadar özelliği incelemeye, ayırt etmeye ve doğrulamaya çalışır. Bunlar arasında yazının odak merkezi, köşeler ve kıvrımlar gibi geometrik unsurlar bulunur. Çevrimdışı imza tanıma imzalardaki değişkenlikler ve kalemin izlediği yola ve yazma davranışına ilişkin bilgiler bulunmadığı için zorlu bir görev olabilmektedir. Ayrıca, örneklemden elde edilen veri her bir kişi için bir kaç imza örneğinden fazlası değildir. Şekilleri eşleştirme kıvrımların tespit edilmesi ve parametreye dönüştürülmesiyle ilgili zorlukları aşabilmek amacıyla genellikle anahtar noktaların tanınması ve eşleştirilmesiyle yapılır.
Dinamik İmza Tanıma Yöntemi
İmza tanıma da kullanılan ikinci yöntem ise dinamik yöntemdir. Dinamik imza tanıma biyometriğin bir türüdür ve bir bireyin imza atarken veya yazı yazarken sergilediği anatomik ve davranışsal özelliklerini ve tanıma amacıyla kullanır.
Dinamik imza araçlarını çevrimdışı elektronik imza yakalama sistemleri ile karıştırmamak gerekir. Çevrimdışı sistemler imzanın görselini yakalar ve kullanır. Bunlar genellikle iş ilişkilerinde alışveriş işlemlerini doğrulamak için kullanılır.
Bu süreçte dinamik olarak kaydedilen yön, vuruşlar, baskı ve imzanın şekli gibi özellikler bir kişinin tam olarak kim olduğunu belirlemede güvenilir bir araç olarak kullanılabilir. Bu amaçla elde edilen ölçüm verileri, farklı görselleri birbiriyle karşılaştırmaya göre daha güvenilir bir biyometrik yazar tanıma imkanı sağlar.
İlk imza tanıma sistemi 1965 yılında geliştirildi. Dinamik imza tanıma araştırmaları ise 1970’lerde devam etti ve genellikle statik ya da geometrik özelliklere ya da bir başka ifade ile imzanın neye benzediğine odaklandı. Bu dönemde dinamik özelliklere ya da imzanın nasıl üretildiğine ilişkin özelliklerin kullanılması öne çıkmadı. Dinamik özelliklere olan ilgi buna imkan veren imza toplama araçlarının özellikle dokunmaya hassas teknolojilerin gelişimi ile arttı.
1977 yılında “kimlik tanıma aracı” başlıklı bir patent verildi. Bu patent dinamik basınç bilgisinin toplanmasına dayanıyordu.
Dinamik imza tanıma bir bireyin el yazısının analizinde farklı özellikleri kullanır. Bu özellikler ve önemleri farklı sistem ve çözüm üreticileri tarafından farklı şekilerde uygulanmaktadır ve tamamı tablet, grafik tablet gibi dokunmaya hassas ve canlı imza alan sistemler kullanılarak yapılmaktadır.
Bu özelliklerin çoğu statik ve geometrik özellikleri de içerebilmekle birlikte daha çok dinamik özelliklerin analizine odaklanır. Sıklıkla kullanılan özellikler arasında yazma hızı, hızlanma, zaman, basınç ve imza oluşturan vuruşların yönleri gibi X, Y ve Z yönlerinde analiz edilen özelliklerdir.
X ve Y koordinatları hızdaki değişimleri ölçmede kullanılırken, Z yönü ise zaman içinde basınçta meydana gelen değişiklikleri ölçmek için kullanılır.
Bazı dinamik imza tanıma algoritmaları bir kişinin imzasında zaman içinde meydana gelebilecek doğal değişimleri ve sapmaları da hesaba katan öğrenme fonksiyonları da içermektedir. İmza tanımada en çok tanınan kalıp tanıma teknikleri arasında dinamik zaman eğrilmesi, gizli Markov modelleri ve vektör niceleme yer almaktadır. Birden farklı tekniği harmanlayan yöntemler de bulunmaktadır.
Dinamik imza tanıma için kullanılan bütün bu özellikleri kopyalamak ve tekrarlamak neredeyse imkansızdır. Bir imzanın görselinin kullanıldığı statik yönteme göre daha güvenlidir zira imzalar taklit yeteneği olan bir başka birey tarafından kolaylıkla kopyalanabilmekte, bilgisayarlar tarafından kolaylıkla manipüle edilebilmekte veya birebir görsel kopyası (fotokopisi) çıkarılabilmektedir. Dinamik özellikler daha karmaşıktır, gizlidir ve her bir bireyin el yazısı tarzı kendine özgün ve başkalarından farklıdır. Dinamik imza tanımanın sahip olduğu bu bariz güçlü yönlere karşın, özellikler tarihsel olarak geniş bir türler arası değişkenliğe sahiptir. Yani bir kişinin imzası koleksiyondan koleksiyona farklılık gösterebilmektedir. Bu da dinamik imza tanımayı zorlaştırmaktadır. Son yapılan araştırmalar statik yazı örnekleri bu zorlukları aşma konusunda başarılı sonuçlar da üretebilmektedir.
Yazar: Rawlson King
Kaynak : Biometric Update
Çeviren : Melih R. Çalıkoğlu
