Uma assinatura, depois de digitalizada e esqueletizada, pode ser
descrita de acordo com as características de direção de seus pixels, além do
espaçamento entre as palavras escritas e entre os caracteres.
Para se obter uma caracterização eficiente, bem como um
reconhecimento de padrões adequado, pode ser usada uma técnica de inteligência
artificial conhecida como rede neural.
Uma rede neural é constituída de três tipos de camadas de neurônios.
São elas:
- Camada de entrada: onde os padrões e dados são apresentados à
rede neural.
- Camadas intermediárias (ou escondidas): nestas camadas é feito
todo o processamento da rede neural.
- Camada de saída: nesta camada o resultado da rede é apresentado
ao observador.
Na figura 3.4.a pode ser visto o esquema de uma rede neural
artificial.
Basicamente o que ocorre dentro de uma rede neural é que dados são
inseridos na camada de entrada e somados, de acordo com a topologia da rede. Estas
somas são ponderadas, ou seja, são atribuídos pesos a cada elemento a ser somado.
Quando a soma ultrapassa um determinado valor, ocorre o disparo de uma saída e ela
então é apresentada ao observador.
Uma rede neural, antes de entrar de fato em operação deve ser treinada.
Este aprendizado pode ou não ser supervisionado. O que ocorre nele é que, a cada
nova entrada de dados, a rede pode recalcular os pesos que atribui a cada uma das
entradas.
Um aprendizado supervisionado tem a vantagem de a saída ser
verificada por um agente externo, no caso, uma pessoa. Este agente externo indica à
rede se o resultado esperado é correto ou não. Ou seja, ele indica à rede o resultado
esperado e, desta forma, ela atinge um grau de aprendizado suficientemente
satisfatório.
Uma maneira de a rede obter a saída, que seria em nosso caso somente
um “corresponde” ou um “não-corresponde” é fazer a análise estatística das
características da assinatura. De posse de várias assinaturas de uma mesma pessoa
a rede pode ser treinada a identificar a assinatura daquela mesma pessoa
posteriormente.
Claro que para que isto ocorra, deve haver um banco de dados
suficientemente grande para alimentar a rede neural. Ou seja, a pessoa que terá sua
assinatura cadastrada deverá assinar várias vezes antes de ser considerada dentro do
sistema. Isto porque há pequenas variações nas assinaturas, mas a forma geral dela
tende a não mudar consideravelmente. E ainda que mude, estas mudanças podem ser
cadastradas no sistema ao longo do tempo.
