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| 1. Índice |    |
| 2. Introdução à Biometria | |
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A assinatura, dentro desse entendimento, pertence a uma classe única e diferenciada. Ao contrário da face, da íris, da retina, da impressão digital ou mesmo da voz, uma assinatura manuscrita não possui qualquer vínculo físico à biologia do seu autor. Há apenas uma relação exclusivamente comportamental e, de certa forma, cultural ligando essa espécie de código ao seu usuário. |
| 3. Conceitos Fundamentais | |
Por conta dessa prerrogativa da autenticação de uma assinatura, determinadas ciências associadas aos maneirismos e às tendências de escrita precisam ser introduzidas e estudadas. As noções deste capítulo serão fundamentais para a apresentação das técnicas atualmente existentes, pois esclarecem os fatores usados como embasamento por elas. Estas técnicas, por sua vez, mimetizam o processo de decisão do técnico forense especialista na análise de assinaturas. Vale lembrar que o profissional responsável por efetuar a análise confiável e não automática de um assinatura manuscrita é, por tradição, um perito da área criminalista, que possui um treinamento especial e o reconhecimento legal da credibilidade de seus laudos. Dessa maneira, para que os sistemas de reconhecimento de assinaturas pudessem evoluir ao estágio moderno, os critérios de trabalho de tais profissionais precisaram ser estudados e simulados usando técnicas de computação e de processamento de imagens. Finalmente, para os conceitos apresentados neste capítulo, serão estudadas duas grandes áreas do Grafismo, que sempre foram de grande valor para a definição dos laudos dos peritos: a Grafoscopia, responsável por estabelecer a origem do documento; e a Grafologia, responsável por discernir a psique do autor. |
| 3.a) Dentro do Grafismo: A Grafoscopia e Seus Elementos | |
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A seguir, serão abordados os fatores técnicos que embasam os exames das identidades gráficas, divididos em "Genéricos" e "Genéticos".
No desenvolvimento de um laudo grafoscópico, cada um desses fatores pode ser destacado para determinar a convergência - mínima, média ou máxima -, tal como uma possível divergência, da assinatura em análise com o banco de assinaturas originais em comparação. |
O Calibre
Trata-se da proporção da escrita com as dimensões gráficas disponíveis.
O Espaçamento
Diz respeito a um salto no curso da escrita, entre combinações de letras ou seqüências dela.
O Alinhamento Referente À Linha Base
Diz respeito à capacidade do autor de desenvolver sua escrita alinhada a uma linha guia real ou imaginária.
A Inclinação Axial
Trata-se do ângulo de rotação da escrita em relação ao eixo vertical, sendo o eixo horizontal ilustrado por uma linha de base imaginária. Todavia, vale lembrar que são relativamente comuns os casos em que o escritor demonstra um misto dessa inclinação. Se essa variação for algo habitual e recorrente, tal fator, ainda que mutável, pode ser usado como característica única e identificadora do autor. Pela razão citada, mesmo não sendo uma característica absolutamente identificadora, a análise da inclinação axial pode confirmar se o autor é destro ou canhoto - uma vez que a inclinação axial tende ao lado de maior presteza.
Os Segmentos Angulares e Os Segmentos Curvilíneos
Enquanto os segmentos curvilíneos formam ângulos que mudam suavemente de direção - dado seu formato arredondado -, os segmentos angulares, por sua vez, formam ângulos que mudam abruptamente de direção.
Os Mínimos Gráficos
Os chamados "mínimos gráficos" são compostos pelo conjunto de pequenos símbolos ("pingo nos 'i's", vírgulas, pontos finais, acentos grave e agudo, til, circunflexo, hífen e cedilha), muitas vezes bem característicos de pessoa a pessoa, de escrita a escrita.
A Velocidade
A velocidade da escrita é freqüentemente uma característica essencial para a autenticação do seu autor. Tal colocação será explorada em detalhes no tópico seguinte, sobre os indícios de falsificações.
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| 3.b) Os Indícios de Falsificações | |
Inícios e Paradas Abruptas
É fácil imaginar que, em uma assinatura produzida por um autor genuíno, seu início e seu término são caracterizados por linhas rápidas e seguras, por um traçado firme. Entretanto, quando existe a reprodução de uma assinatura alheia, essa velocidade não consegue ser atingida, uma vez que a falsificação não é um ato tão automático e requer reflexão. Elevação do Objeto de Escrita
Trata-se de uma distorção pouco perceptível, porém relevante. Tremor
Novamente, as assinaturas genuínas são caracterizadas pela destreza de quem as desenvolveu, uma vez que existe um processo exaustivo de repetição que a torna automática. Desse modo, o traçado de uma não-falsificação conta com um aspecto firme e seguro. Pressão
As características para detectar uma falsificação descritas até o momento dizem respeito ao instante de vacilação que o falsificador requer para pensar, acarretando em uma diferença de velocidade entre a assinatura original - que é automática - e a forjada. Correções
Correções podem fazer parte do maneirismo do autor original, como uma manifestação de capricho reincidente. Todavia, caso aconteça como forma de conserto, com a finalidade de retificar a forma de uma letra, por exemplo, pode ser um forte indicativo de forja. Nota-se que não é mais a velocidade o objeto de análise, mas sim a precisão na execução ou mesmo a coerência do falsificador com os maneirismos e caprichos individuais do autor real.
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| 3.c) Dentro do Grafismo: A Grafologia | |
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A pertinência da Grafologia dentro do universo da autentificação de assinaturas parte da seguinte premissa: é possível usar a psique e as patologias dos autores como elementos identificadores e individuais. Apenas a título de menção, é possível "esmiuçar" a psique de um autor através da determinação de: senso estético, sexo, sinais de superioridade e inferioridade, etc. Todos os sinais avaliados pela escola mímica e simbólica possuem correspondente naqueles elementos já apresentados em 3.a), referentes à Grafoscopia. Em outras palavras: o conjunto de aspectos gráficos usados na Grafoscopia - e previamente explicados - contém o conjunto de aspectos gráficos usados como base para a Grafologia. A fim de não tornar a leitura repetitiva, tediosa e exaustiva, será apresentada uma tabela que traça o paralelo entre os elementos Grafológicos e os Grafoscópicos já estudados. Durante a leitura desta tabela, vale apenas ter em mente que o que muda é a abordagem: ao invés de tal elemento gráfico ser usado para definir a origem do documento, ele é usado para descobrir características psicológicas do autor, como senso estético, auto-estima, entre outros.
Nesta tabela também são considerados os elementos gráficos computacionais usados para avaliar os respectivos conceitos Grafoscópicos e Grafológicos. Deve-se notar que surgem restrições experimentais quando se pára para pensar sobre essas primitivas computacionais. A terceira coluna, portanto, é de extrema importância para o reconhecimento de assinaturas em um algoritmo computacional. A título de exemplo: os chamados "mínimos gráficos" (ou os "pingos nos 'i's, os acentos, etc") possuem dimensões bastante reduzidas. Dessa maneira, quando são digitalizados, correm o risco de serem eliminados ou mesmo distorcidos no processo. Justamente por causa dessa imprecisão na representação "pixelada", torna-se uma opção mais segura e estável desconsiderar esse critério Grafoscópico em particular. A perda de informação é pequena para efeitos práticos, já que existem muitos outros critérios para a verificação global e que, no caso, são experimentalmente mais confiáveis. Podemos, portanto, "nos dar ao luxo" de desconsiderar os "mínimos gráficos". |
| 4. Passos Técnicos para a Verificação de Assinaturas | |
Retomando o que foi introduzido em 3., a idéia ao se definir os passos técnicos para autentificar uma assinatura é mimetizar o algoritmo humano usado pelo perito. Segundo [2], é possível entender as etapas de verificação de assinaturas do seguinte modo:
Para atender ao algoritmo computacional proposto, deve existir um foco seqüencial nas seguintes etapas:
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| 4.a) Pré-processamento | |
Levando em conta que a aquisição de dados é um processo trivial, pode-se seguir adiante diretamente para o pré-processamento da assinatura digitalizada. Afinal, quando essa espécie de dado é aquirida, ela encontra-se em um estado "bruto" e inadeqüado. A fim de não propagar ruídos para os processos mais refinados de análise gráfica, as seguintes providências são tomadas a priori:
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| 4.b) Segmentação | |
Trata-se da "quebra" da imagem em unidades menores (células), compondo globalmente uma grade (ou grid). Existem inúmeras variações para este tipo de operação, que são testadas empiricamente e cuja eficiência pode variar de acordo com qual primitiva está sendo extraída, buscada. A título de exemplo, [1] utiliza como base vertical todo o espaço disponível. Entretanto, para o eixo horizontal, o início e o fim da grade delimitam-se pelo início e o fim da assinatura, respectivamente. Por outro lado, [2] segue a proposta de avaliar, também na horizontal, todo o espaço disponível. Inclusive, em [2] foi testada a segmentação com múltiplas resoluções:
Vale ressaltar que as unidades vazias, sem segmentos, também são de relevância, pois podem indicar informações espaciais identificadoras. |
| 4.c) Extração de Primitivas | |
Retomando novamente a tabela da figura 12, voltamos à idéia de que é necessária uma série de primitivas computacionais para poder avaliar os conceitos Grafoscópicos e Grafológicos abstratos que indicam a individualidade de cada autor de assinatura. Afinal, é na figura 12 que é feita a correspondência entre os aspectos do Grafismo usados pelos peritos e os recursos digitais que uma imagem "pixelada" oferece. Pela tabela, a série de primitivas é a seguinte: densidade de pixels, centro de gravidade, pontos de pressão, início e fim abruptos, segmentos com tremor, inclinação axial e curvatura. |
Densidade de Pixels
A técnica para extrair esta característica é um tanto quanto intuitiva. Ela consiste na obtenção de cada célula e, dentro da mesma, da contagem de quantos pixels pretos existem sobre toda a área (m, n) da célula. A imagem precisa estar limiarizada em preto ou branco, ou seja, de forma binária. Centro de Gravidade
A técnica para extrair esta característica é seguida de três passos: (a) divide-se a imagem limiarizada em preto ou branco pela grade; (b) para cada célula, calcula-se o seu centro de massa, considerando para isso a distribuição dos pixels pretos em relação ao seu canto superior esquerdo; (c) finalmente, calcula-se a distância do centro de massa em relação a essa "origem", normalizando o valor através de um divisão pelo maior centro de massa possível, ou seja, o valor da diagonal da célula (m, n). Pontos de Pressão
Para buscar os pontos de pressão, é preciso definir valores de pressão locais para cada célula, a partir de uma imagem limiarizada em tons de cinza (grayscale). Para tal, o seguinte raciocínio é executado: primeiramente, calcula-se a média dos níveis de cinza para cada célula, somando os valores de cada pixel não-branco e depois dividindo o resultado pela quantidade de pixels não-brancos existentes na área (m,n) da célula; nessa soma, por convenção define-se o preto como 255 e o branco como 0, para ser possível avaliar os maiores índices de pressão como sendo os maiores números; a partir desse limiar de pressão, por fim, extraímos o valor de pressão local da célula, dividindo o resultado por 255 (a fim de obter um resultado normalizado entre 0 e 1). Início e Fim Abruptos
Neste processo, seguem os passos adiantes:
Segmentos com Temor
Nesta técnica, seguem os passos adiantes:
Centro de Gravidade
De acordo com [1], uma análise global da inclinação axial pode induzir a um processo de generalização, induzindo conseqüentemente ao aumento dos erros com falsa aceitação. Por isso, é importante preservar a inclinação axial como um aspecto local, próprio de cada célula. O processo para a extração dessa característica, em especial, é simples: dentro de cada unidade da imagem limiarizada em preto ou branco e transposta em grade, é feita a contagem de ocorrências das quatro possíveis inclinações descritas pela figura 23 (a). A ocorrência predominante define essa característica localmente, dentro da célula em questão. Trata-se apenas da detecção de um dos quatro padrões - 1, 2, 3 ou 4. Curvatura
Nesta técnica, seguem os passos adiantes:
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| 4.d) Similaridade entre Primitivas | |
Ao final das detecções da etapa 4.c), são obtidos, precisamente, sete vetores característicos que definem a assinatura analisada, referentes a cada uma das sete primitivas existentes - densidade de pixels, centro de gravidade, pontos de pressão, início e fim abruptos, segmentos com tremor, inclinação axial e curvatura. Entretanto, é preciso considerar um meio eficiente de se medir a similaridade entre tais vetores, levando em conta, ao mesmo tempo, que até as assinaturas produzidas por um mesmo autor terão vetores levemente discrepantes.
Em [2], são testados três métodos para comparar a similaridade (ou distância) entre dois vetores de características. São eles, respectivamente, o método da distância euclidiana, o método da distância euclidiana quadrática e o método city-block:
Empiricamente, o método da distância euclidiana revelou-se o mais eficiente nos testes executados em [2]. |
| 4.e) A Decisão com Base nas Similaridades | |
Para a tomada de decisão final, é utilizado um artifício de inteligência artificial chamado rede neural, que opera em cima do conjunto de similaridades calculadas usando o método da distância euclidiana. Esse conjunto de similaridades é, por sua vez, computado sobre os vetores característicos de cada primitiva. A rede neural é capaz de aprender, a partir de um conjunto base de assinaturas, quais vetores são próprios do autor genuíno. Desse modo, ela é também capaz de comparar uma nova entrada de vetores com as características genuínas e classificá-la (a entrada) como falsa, verdadeira ou inconclusiva.
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| 5. Comparação Entre os Resultados de Cada Referência Bibliográfica & Áreas de Aplicação | |
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| 6. Os "Prós" e "Contras" do Reconhecimento de Assinaturas | |
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| 7. Cinco Perguntas & Respostas | |
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| 8. Referências Bibliográficas | |
[1]"A Biometric Identity Verification Using On- Line & Off-Line Signature Verification" (KHOLMATOV, A.; Dissertação de Mestrado, Sabanci University, 2003 – acessada em 06/05/2008). [2]"Análise de Assinaturas Manuscritas Baseada nos Princípios da Grafoscopia” (SANTOS, Cesar; Dissertação de Mestrado em Informática Aplicada publicada em 2004, Puc-PR – acessada em 15/04/2008) [3]"Aplicação de Redes Neurais Artificiais no Reconhecimento On-Line de Assinaturas” (HEINEN, Milton; OSÓRIO, Fernando; SIRC - Simpósio de Informática da Região Centro do RGS, Santa Maria – acessado em 17/04/2008) [http://osorio.wait4.org/oldsite/NeuralSignX/artigos/resumo-workcap.pdf] [4]"Reconhecimento de Padrões e Redes de Comunicação” (L. L. Lee; DECOM-FEEC-UNICAMP – acessado em 17/04/2008) [5]"Um Sistema Automático de Consulta e Verificação de Assinaturas Estáticas” (M. G. Lizarraga; Dissertação de Mestrado publicada em 1996, FEEC-UNICAMP – acessada em 18/04/2008) [6]([http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadCategory.do?objectId=138] – acessada em 02/06/2008) [7]([http://dl.wanfangdata.com.cn/qikan/periodical.articles/dianzixb/dian99/dian9907/990726.htm] – acessada em 02/06/2008) |