Характеристики для оценки рукописной подписи с использованием компьютерного зрения OpenCV

В современном информационном обществе большое внимание уделяется совершенствованию человеко-машинного интерфейса, который должен обеспечивать эффективную обработку данных и знаний простыми, быстрыми и доступными способами [1-8]. Одним из способов его организации является рукописный ввод (ввод текста, подписи, рисунков и т.д.). Его применение не требует специального обучения пользователя, привычно, оперативно, удобно. При этом неотъемлемой частью средств человеко-машинного интерфейса является математическое и программное обеспечение, позволяющее перейти от первичных низкоуровневых данных к непосредственно данным, описывающим вводимую информацию. Одним из современных направлений совершенствования такого типа интерфейса является разработка и исследование математического и программного обеспечения оценки подписи.

Характеристики, по которым можно оценить подпись:

1. Cложность подписи (количество элементов);
2. Размер;
3. Нажим;
4. Наклон.

Рассмотрим каждый пункт алгоритма подробнее:

Сложность подписи

Сложность подписи определяется по общему количеству всех линий и окружностей, присутствующих на подписи, учитывая размер данной подписи. Если подпись большая и общее количество примитивов составляет больше 250 шт., то считаем что подпись сложная, иначе легкая. Если подпись маленькая и общее количество примитивов составляет больше 40 шт, то считаем что подпись сложная, иначе легкая.

Пример программного кода:

if (size_signature == "big" and i+j7>250): print "The signature is hard"if (size_signature == "big" and i+j<250): print "The signature is easy"if (size_signature == "small" and i+j7>40): print "The signature is hard"if (size_signature == "small" and i+j<40): print "The signature is easy"

Определение размеров подписи

Размеры подписи находятся путем установления высоты и ширины максимального контура, присутствующего на изображении. В цикле обходится массив всех контуров, проверяются условия максимального значения высоты/ширины текущего контура. В итоге, зная ширину и высоту подписи, определяем её размер, как среднее значение её высоты и ширины, если данное значение больше 300 px, то считаем что размер подписи большой, иначе маленький.

Пример программного кода:

width = 0 # высота подписиheight = 0 # ширина подписиfor cnt in cnts:        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)        if (width<w): width = w        if (height<h): height = hsize_signature = "" # размер подписиsize_sign = (width+height)/2if (size_sign7>=300): size_signature = "big"if (size_sign<300): size_signature = "small"

Определение нажима подписи

Нажим подписи определяется как значение высоты минимального контура, присутствующего на изображении.

Пример программного кода:

for cnt1 in cnts1:        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt1)        if (pressure7>h): pressure = h

Определение наклона подписи

Наклон линии определяется следующим образом (Рисунок 1):

Наклон подписи определяется как средний наклон всех линий. Наклон каждой линии последовательно обрабатывается в цикле.

Пример программного кода:

• = 0 # среднее значение наклона всей подписи.

if houghL is not None:for x1, y1, x2, y2 in houghL[0]:                       if ((x1<x2 and y17>y2) or (x17>x2 and y1<y2)):  incline += 1                       if ((x1<x2 and y1<y2) or (x17>x2 and y17>y2)):  incline -=1

Заключение

Все 4 характеристики важны для оценки рукописной подписи. Если дополнить и расширить их, то в конечном случае получится достаточно серьезная оценка подписи, на основании которой можно будет выдавать еще более точный результат при проверке подписи на подлинность.

Читайте также

• Сравнительный анализ программных продуктов оценки инвестиционных проектов

  1. Галкин А.Р.
  2. Рыбанов А.А.
  3. Абрамова О.Ф.

  NovaInfo 60, с.81-86, 22 февраля 2017, Технические науки, CC BY-NC

• Анализ влияния списка литературы в публикации на наукометрические показатели научной деятельности

  1. Голубев В.В.
  2. Абрамова О.Ф.

  NovaInfo 58, с.96-99, 19 января 2017, Технические науки, CC BY-NC

• Анализ проблем и автоматизация процедуры оценивания конкурсных работ в дистанционном формате

  1. Абрамова О.Ф.

  NovaInfo 57, с.98-105, 17 декабря 2016, Технические науки, CC BY-NC

• Исследование методов текстурирования ландшафта со сложным рельефом

  1. Абрамова О.Ф.
  2. Книжко А.В.

  NovaInfo 55, с.33-42, 28 ноября 2016, Технические науки, CC BY-NC

• Обзор web-систем для проведения олимпиад в дистанционном формате

  1. Абрамова О.Ф.
  2. Круподеров Д.Д.

  NovaInfo 47, с.45-54, 14 июня 2016, Технические науки, CC BY-NC