I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l  a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   6 ,   No .   6 ,  Decem b er   201 6 ,   p p .   26 58 ~ 26 64   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 0 9 0 8           2658       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Ti m e  Indepen den t  Sig na ture  Veri fi ca tion usin g  Nor m a li z ed   Weig hted  Co eff i c ients       M a na s   Sin g ha l ,  M a nis h T ri kh a ,  M a it re y ee   Dut t a   M E  S c h o lar,  De p a rtm e n t  o f   E&C En g in e e rin g ,   NIT T T R  Ch a n d ig a r h ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   18 , 2 01 6   R ev i s ed   Ma y   1 9 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   J u n   1 ,   2 0 1 6     S ig n a tu re   v e rif ica ti o n   is  o n e   o f   th e   m o st  w id e l y   a c c e p ted   v e rif ic a ti o n   m e th o d s  i n   u se .   T h e   a p p li c a ti o n   o f   h a n d w rit ten   sig n a tu re s  in c lu d e s  th e   b a n k e r’s  c h e c k s,  th e   c re d it   a n d   d e b it   c a rd s  issu e d   b y   b a n k s  a n d   v a r io u s  leg a l   d o c u m e n ts.   T h e   ti m e   fa c to r  p la y s  a n   i m p o rtan t  ro le  i n   th e   fra m in g   o f  sig n a tu re   o f   a n   in d iv id u a l  p e rso n .   S ig n a tu re s  c a n   b e   c las sif i e d   a s:  o ff li n e   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   a n d   o n li n e   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n .   In   th is  p a p e r  a   ti m e   in d e p e n d e n t  sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   u sin g   n o rm a li z e d   we ig h ted   c o e ff icie n ts  is   p re se n ted .   If   th e   sig n a tu re   d e f in in g   p a ra m e ters   a re   u p d a ted   re g u larl y   a c c o rd in g   to   t h e   w e i g h ted   c o e ff i c ien ts,   th e n   t h e   p e rf o rm a n c e   o f   t h e   s y ste m   c a n   b e   in c re a se d   to   a   sig n if ica n t  lev e l.   Re su lt s  sh o w   t h a t  b y   tak in g   n o rm a li z e d   w e i g h ted   c o e ff icie n ts  th e   p e rf o r m a n c e   p a ra m e ters ,   F AR   a n d   F RR  c a n   b e   im p ro v e d   sig n if ica n tl y .   K ey w o r d :   F A R   FR R   Sig n at u r e  v er i f icatio n   S k e w n es s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 6   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma n as S in g h al,     Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   E n g i n ee r in g ,   NI T T T R   C h an d ig ar h ,   I n d ia .   E m ail:  m a n as.si n g h a l.e c@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Sig n at u r e  v er if ica tio n   is   w id e l y   ac ce p ted   b io m etr ic  au t h en t icatio n   m et h o d .   I n   co m p ar is o n   w ith   t h e  f ac e,   th u m b   i m p r ess io n   an d   v ar io u s   o th er   b io m etr ic  m e th o d s   f o r   au t h en t icatio n ,   h a n d w r i tten   s ig n at u r e   v er if ica tio n   i s   a  m o r e  n o n - tr es p ass in g   a n d   co n v e n ie n t  w a y   o f   au th e n ticat in g   i n f o r m atio n   [ 1 ] .   T h e  s ig n at u r e  is   a  v er y   p o p u lar   w a y   o f   t h e  id en tif icat io n   o f   t h e  id e n tit y .   T h e  a p p licatio n   o f   h a n d w r itte n   s i g n atu r es i n cl u d es t h e   b an k er ’ s   c h ec k s ,   t h e   cr ed it a n d   d eb it c ar d s   is s u ed   b y   b an k s   an d   v ar io u s   leg al   d o cu m en t s .   T h ese  ar e  o n e  o f   t h e   ess e n tial  p ar t  o f   t h e  c u r r en t   ec o n o m y   [2 - 3] .   T h ese  ar e  th e  p r i m ar y   v er i f icatio n   s tep s   u s i n g   w h ic h   a n   in d iv id u al  an d   an   o r g an izatio n   m a k es  all  o f   its   tr a n s ac tio n s   in   r ea l  w o r ld s .   Mo s t  o f   th e  m o n e y   tr an s f er s   a n d   b ill  p ay m e n ts   ar e  au t h e n tica ted   u s in g   s i g n at u r e  v er if icat io n   [ 4 ] .   T h er e  ar e   m a n y   o t h er   au t h en t icatio n   tech n iq u es   li k e  a  p ass w o r d   o r   P I N  ( P e r s o n al  I d en ti f icatio n   Nu m b er )   b u t   th e   p r o b lem   w it h   t h at  id en tifia b le   d ata  is   t h at   it  ca n   b e  f o r g o tte n ,   m i s p lace d ,   s to le n   o r   s h ar ed .   On   t h e   o th er   h an d ,   in f o r m at io n   v al u es  tak e n   f r o m   th e  h a n d w r itte n   s i g n at u r e  w il l  b e  u n iq u e  to   a  p er s o n   an d   it  w ill  b e  v er y   d i f f ic u lt  to   f o r g e  th at  o n e   [ 5 ] .    A   s i g n atu r e  ca n   b e  co n s id e r ed   as  a   co m p o s itio n   o f   s p ec ial  ch ar ac ter s   an d   f lo u r is h es.  T h e  s ig n at u r e  d if f er e n tiate s   a  p er s o n   f r o m   an o th er   p er s o n .   I n   th e  au th en ticatio n   p r o ce s s   u s i n g   s i g n atu r e  a  r ef er en ce d   s ig n at u r e  s h o u ld   b e  s to r ed   in   a  co m p u ter .   I t  ca n   b e  s to r ed   i n   th e  f o r m   o f   a n   i m a g e  ( . j p g )   f ile.   T h e  s ig n at u r e  u n d er   q u esti o n   ca n   b e  co m p ar ed   to   th e  s to r ed   r ef er en ce   s ig n atu r e  f o r   au th e n tic  i n f o r m atio n   [ 6 ] .   T h er e  ar e   t w o   d if f er e n t  t y p es  o f   ap p r o ac h   f o r   th e  s ig n a tu r e  v er i f icatio n   [ 7 ] .   T h ese  ca n   b e  class if ied   as:  o f f lin e  s ig n at u r e   v er if ica tio n   an d   o n li n e  s i g n at u r e  v er if icatio n .   I n   o f f li n e  s i g n atu r e  v er if ica tio n   i n p u t  to   th e  s y s te m   is   n o r m all y   a  t w o   d i m e n s io n al  i m a g e  o f   th e  s ig n at u r e  a n d   th e   s t atic   i n f o r m atio n   is   ex tr ac ted   f o r   co m p a r is o n   [ 8 ] .   I n   o n li n e   s ig n at u r e  v er i f icatio n   th e  d y n a m ic  u s er   f ea tu r es  ( li k e  s p ee d ,   p r ess u r e,   tr aj ec to r y ,   etc. )   ar e  ex tr ac ted   d u r in g   t h e   s ig n i n g   o p er atio n   u s i n g   d i g itiz in g   d e v ices,  s u c h   as a   tab let  o r   to u ch   p ad   [9 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Time  I n d ep en d e n t S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   W e ig h ted   C o efficien ts   ( Ma n a s   S in g h a l )   2659   T h e  m a n u a l  v er i f icatio n   o f   h a n d w r i tten   s ig n at u r es  b y   h u m a n s   ca n   b e  a  v er y   d i f f icu l t  tas k .   T h u s ,   an   au to m at ic  Si g n atu r e  v er if icati o n   s y s te m   i s   r eq u ir ed .   T h is   s y s te m   w ill  i m p r o v e  t h e  a u th e n t icatio n   p r o ce s s   a n d   w il l p r o v id e  a  s ec u r e  m ea n s   f o r   au th o r izatio n   o f   leg al  d o cu m en ts   [ 8] .    T h e  o b j ec tiv e  o f   th is   r esear c h   is     a.   T o   C o llect  th e  Han d w r it ten   S i g n at u r e  d atab ase  w it h   a  w id e  s p an   o f   ti m e.   b.   T o   E x tr ac t th e  f ea t u r es o f   Han d w r itte n   Si g n a tu r e.   c.   T o   T r ain   th e  Neu r al  Net w o r k   u s i n g   ex tr ac ted   d ataset.   d.   T o   Ma tch   th e  o n li n e  s ig n at u r e  w it h   s to r ed   d ataset.   e.   T o   P r o v id e  th e  au t h en t ic  in f o r m atio n .         Fig u r e  1 .   Desig n   Me th o d o lo g y       Fig u r e  1   s h o w s   t h e  d esi g n   m e th o d o lo g y   u s ed   in   t h is   p ap er .   First  o f   all   t h e  s ig n at u r es  ar e  co llected ,   s to r ed   as  a  r ef er e n ce   s i g n atu r e.   T h e  s tatic  p ar a m eter s   ar e  ex tr ac ted   f r o m   t h ese  r e f er en c e  s ig n at u r es.  T h ese   p ar am eter s   ar e  u p d ated   r eg u lar l y   b y   n e w   r e f er en ce   s i g n atu r es.  Ne u r al  n et w o r k   i s   tr ain ed   u s i n g   th e s e  p ar am eter s .   Sig n at u r es a r e  test ed   u s in g   d esi g n ed   s y s te m .       2.   ANALY Z I NG   P AR AM E T E RS   2 . 1 .      I dentif ica t io n P a ra m et er s   T h er e  ar e  tw o   d if f er en t  t y p es  o f   p ar am e ter s   o f   s i g n atu r e:  S t atic  p ar am eter s   an d   d y n a m ic  p ar am eter s .   I n   ca s e  o f   o n li n e  s i g n at u r e  v er if icatio n   d y n a m ic   f ea t u r es  o f   s i g n a tu r e  ar e  ex tr ac ted   an d   in   ca s e  o f   o f f li n e   s ig n at u r e  v er i f icat io n   s tatic  p ar a m eter s   o f   s ig n at u r es  ar e  e x tr ac ted .   I n   th is   p ap er   f o llo w i n g   s tatic  p ar a m e ter s   o f   s i g n at u r es a r e  co n s id er ed   a.   Sk e w n es s :  S k e w n es s   a  m ea s u r e  o f   s y m m etr y .   S k e w n es s   is   d ef in ed   w it h   r ef er e n ce   to   th e  u n i v ar iate  d ata   X 1 , X 2 , …………, X N                       ∑ (           )             (       )       ( 1 )     b.   Ku r to s is :  K u r to s is   d eter m in e s   w h et h er   th e  d ata  ar e  p ea k ed   o r   f latte n ed ,   r elat iv e   to   n o r m a l d is tr ib u tio n .   I t  h ig h li g h ts   t h e  p ea k s   in   ea c h   s e g m e n t o f   s i g n at u r e.                 ∑ (           )             (       )       ( 2 )         c.   Or d in ar y   Mo m e n t : I t is d e f in e d   as th e  o r d in ar y   m o m e n t o f   p ix els.   d.   E n tr o p y : I t d ef in e s   t h e  in f o r m atio n   co n te n t o f   w h ite  p ix el s   i n   in v er ted   i m a g e  a n d   is   g i v e n   b y     E n tr o p y   =   N   *   lo g 2 N                 ( 3 )     e.   Me an : I t d ef i n es t h e  m ea n   v al u e  o f   w h ite  p ix el s   in   i n v er ted   im ag e.   f.   Or ien tatio n : I t d ef i n es t h e  d ir ec tio n   o f   t h e  s i g n at u r e  li n es.           C o l l e c t i o n   o f   S i g n a t u r e   d a t a b a se   ( a t   d i f f e r e n t   i n st a n t )   Ex t r a c t i o n   o f   S t a t i c   P a r a me t e r s   T r a i n i n g   o f   N e u r a l   N e t w o r k   T e st i n g   o f   S i g n a t u r e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Decem b er   201 6   :  26 58   –   26 64   2660   2 . 2 .     P er f o r m a nce  P a ra m et er s   T h e  p er f o r m an ce   o f   th e  v er i f ic atio n   s y s te m   ca n   b e  ex p lai n ed   u s i n g   f o llo w i n g   t w o   p ar a m e te r s   a.   Fals e  A cc ep tan ce   R ate  ( F AR ) :   I t is th e  r atio   o f   f a ls e   s i g n at u r e  ac ce p tan ce   to   th e  to tal  n u m b er   o f   test ed   s ig n at u r es.   b.   Fals e  R ej ec tio n   R ate  ( FR R ) :  I t  is   th e  r atio   o f   f a ls e  r ej ec ted   s ig n a tu r e  to   th e  to tal  n u m b er   o f   test ed   s ig n at u r es.       3.   T I M E   F ACTOR   On e  o f   t h e  m o s t  w id el y   ac ce p ted   v er if icatio n   m et h o d s   is   t h e   s ig n at u r e  v er if ica tio n .   T h e  Si g n at u r e  o f   a  p er s o n   m a y   v ar y   b y   a  g r ea t   a m o u n t   d ep en d in g   o n   t h e  s it u atio n ,   w h e n   t h e  s i g n a tu r e  i s   tak en   [ 10 - 1 2 ] .   T h e   m o o d   o f   a  p ar tic u lar   p er s o n   m a y   also   af f ec t   th e   s i g n atu r e   o f   an   i n d iv id u al.   T h er e  ar e  m an y   s u ch   f ac to r s   t h at  in f lu e n ce   th e  s ig n at u r e  o f   a  p e r s o n ,   b u t  n o n e  o f   th e m   a f f ec t s   as  m u c h   as  t h e  ti m e  d u r atio n   its elf .   I f   a  s i g n a tu r e   is   u s ed   as  a  v er if icat io n   tech n i q u e,   th en   t h er e  m a y   b e  r eq u ir em en ts   o f   u s in g   th e  s a m e  s i g n a tu r e  th at  w as  ta k en   f ir s t  u p ,   to   b e  u s ed   as  a  r ef er en ce   s ig n at u r e  [ 1 3 - 1 6 ] .   I f   an   au to m ated   v er i f icatio n   t ec h n iq u e  is   to   b e  i m p le m en ted   f o r   s i g n at u r e  v e r if icatio n   th a n   t h e  ti m e  f ac to r   m u s t  b e  g iv e n   a  s u p er io r   i m p o r tan ce .   A lt h o u g h   m an y   r e s ea r ch er s   ar e  w o r k i n g   o n   s ig n at u r e  v er if icatio n ,   b u t   n o n e   o f   th e m   h a s   co n s id er ed   th e   ti m e  f ac to r   as   y et,   it  is   ev id e n t  f r o m   t h e  lit er atu r e  r ev ie w .   Mo s t  o f   th e  r esear ch er s   ar e  u s i n g   th e  d ata b ase  th at  co n tai n s   a  lar g e  n u m b er   o f   s i g n a tu r es,  b u t th e y   ar e  n o t ta k en   i n   a  w id e  s p an   o f   ti m e.   I n   t h is   p ap er   a  lo t o f   ti m e  is   d ev o ted   to   th e  d ata  co llectio n   its el f   [ 1 7] .   I n   th is   p iece   o f   r esear ch   t h e  d ata  is   co llected   o v er   a  tim e  d u r atio n   o f   u p   to   1 8 0   d ay s .   D u r in g   th e  d ata  co llectio n   s p ec ial  m ea s u r es  w er e   tak en   s o   th at  t h e  p er s o n   w h o   h as  co n tr ib u ted   to   th is   w o r k   m u s t  w e  u n a w ar e  o f   th ese  cir cu m s t a n ce s .       4.   F E AT U RE   E XT RAC T I O N   T h e  in itial  v al u es  o f   s i g n a tu r e  p ar am eter s   ar e  s h o w n   i n   T ab le  1 .   T ab le  2   in d icate s   th at   h o w   th e s e   p ar am eter s   ca n   b e  u p d ated   b y   th e  m ea n s   o f   w ei g h ted   co ef f ic ien ts .       T ab le  1 .   I n itial  Val u es o f   Var i ab les f o r   s o m e  R a n d o m   S ig n at u r es   N a me   R e f e r e n c e   S i g n a t u r e   S k e w n e ss   K u r t o si s   O r d i n a r y   M o me n t   En t r o p y   M e a n   U se r   1     2 . 4 6 5 8   7 . 0 8 0 1   3 4 7 6 8 7 4 3   0 . 5 0 4 9   0 . 1 1 1 7   U se r   2     3 . 7 9 4 7   1 5 . 3 9 9 4   1 8 6 7 2 1 1 8   0 . 3 1 8 1   0 . 0 5 7 7   U se r   3     3 . 5 2 8 2   1 3 . 4 4 7 9   2 2 3 7 5 9 5 8   0 . 3 4 7 1   0 . 0 6 5   U se r   4     4 . 2 2 2 5   1 8 . 8 2 9 3   1 4 0 8 2 4 2 0   0 . 2 7 8 4   0 . 0 4 8 1   U se r   5     3 . 9 9 1 5   1 6 . 9 3 2 3   2 0 6 2 1 7 7 1   0 . 2 9 8 9   0 . 0 5 3   U se r   6     3 . 4 8 3 8   1 3 . 1 3 6 7   2 5 5 6 5 2 7 1   0 . 3 5 2 2   0 . 0 6 6 4   U se r   7     3 . 7 0 2 6   1 4 . 7 0 9 4   1 3 3 5 4 1 5 6   0 . 3 2 7 7   0 . 0 6 0 1   U se r   8     3 . 9 9 7 1   1 6 . 9 7 6 9   1 0 9 9 3 2 7 1   0 . 2 9 8 4   0 . 0 5 2 9   U se r   9     4 . 0 6 6 6   1 7 . 5 3 7 3   1 4 6 4 4 2 3 1   0 . 2 9 2   0 . 0 5 1 3   U se r   1 0     3 . 4 0 0 2   1 2 . 5 6 1 3   2 8 5 1 5 0 8 0   0 . 3 6 2 3   0 . 0 6 9   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Time  I n d ep en d e n t S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   W e ig h ted   C o efficien ts   ( Ma n a s   S in g h a l )   2661   T ab le  2 .   C o ef f icie n ts   Val u e  Af ter   E v er y   Sa m p le     C o e f f i c i e n t s  V a l u e s A f t e r   Ev e r y   S a mp l e   I n c r e a si n g   n u m b e r   o f   samp l e s   1                   1 / 2   1 / 2                 1 / 4   1 / 4   1 / 2               1 / 8   1 / 8   1 / 4   1 / 2             1 / 1 6   1 / 1 6   1 / 8   1 / 4   1 / 2           1 / 3 2   1 / 3 2   1 / 1 6   1 / 8   1 / 4   1 / 2         1 / 6 4   1 / 6 4   1 / 3 2   1 / 1 6   1 / 8   1 / 4   1 / 2       1 / 1 2 8   1 / 1 2 8   1 / 6 4   1 / 3 2   1 / 1 6   1 / 8   1 / 4   1 / 2     1 / 2 5 6   1 / 2 5 6   1 / 1 2 8   1 / 6 4   1 / 3 2   1 / 1 6   1 / 8   1 / 4   1 / 2       Fig u r e  2   to   Fig u r e  6   d e p icts   th e  v ar iatio n   o f   p ar a m eter s   as  th e  s a m p le s   ar e  co llected   af ter   a   ce r ta in   p er io d   o f   ti m e.   T ab le  3   in d ic ates  t h e  v al u es   o f   s i g n a tu r e  p ar a m eter s   w h e n   t h e s e  ar e  u p d ated   in   ac co r d an ce   w it h   t h e  w ei g h ted   co ef f icie n t s .           Fig u r e  2 .   Var iatio n   o f   S k e w n e s s   w it h   I n cr ea s i n g   T i m e  f o r   e v er y   U s er           Fig u r e  3 .   Var iatio n   o f   Ku r to s i s   w ith   I n cr ea s i n g   T i m e  f o r   ev e r y   Us er     0 1 2 3 4 5 6 7 F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s Us e r  1 Us e r  2 Us e r  3 Us e r  4 Us e r  5 Us e r  6 Us e r  7 Us e r  8 Us e r  9 Us e r  10 Sk e wness   0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s Us e r  1 Us e r  2 Us e r  3 Us e r  4 Us e r  5 Us e r  6 Us e r  7 Us e r  8 Us e r  9 Us e r  10 K u rt os is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Decem b er   201 6   :  26 58   –   26 64   2662       Fig u r e  4 .   Var iatio n   o f   Or d in ar y   Mo m e n t  w it h   I n cr e asi n g   Ti m e  f o r   ev er y   Us er           Fig u r e  5 .   Var iatio n   o f   E n tr o p y   w it h   I n cr ea s in g   T i m e  f o r   ev er y   Us er           Fig u r e  6 .   Var iatio n   o f   Me an   with   I n cr ea s in g   T i m e  f o r   ev er y   Us er         0 500 0000 100 00000 150 00000 200 00000 250 00000 300 00000 350 00000 400 00000 F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s F i r st 45 d ay s Us e r  1 Us e r  2 Us e r  3 Us e r  4 Us e r  5 Us e r  6 Us e r  7 Us e r  8 Us e r  9 Us e r  10 O r d ina r y  Mome n t   0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s Us e r  1 Us e r  2 Us e r  3 Us e r  4 Us e r  5 Us e r  6 Us e r  7 Us e r  8 Us e r  9 Us e r  10 En tr op y   0 0.0 2 0.0 4 0.0 6 0.0 8 0.1 0.1 2 F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s F i r st 45 da y s Us e r  1 Us e r  2 Us e r  3 Us e r  4 Us e r  5 Us e r  6 Us e r  7 Us e r  8 Us e r  9 Us e r  10 Mean   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708     Time  I n d ep en d e n t S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   W e ig h ted   C o efficien ts   ( Ma n a s   S in g h a l )   2663   Ta b le  3 .   W eig h ted   Av er ag e  Va lu es o f   Va r iab les f o r   s o m e  R an d o m   Si g n atu r es   N a me   S k e w n e ss   K u r t o si s   O r d i n a r y   M o me n t   En t r o p y   M e a n   U se r   1   3 . 5 5 5 8 8 8   1 3 . 8 9 6 0 4   2 2 4 1 2 9 7 2   0 . 3 5 1 1   0 . 0 6 7 0 5   U se r   2   4 . 1 7 7 9 8 8   1 8 . 7 6 7 3 4   1 7 8 4 0 0 3 6   0 . 2 8 7 3 2 5   0 . 0 5 0 5 6 3   U se r   3   5 . 2 5 9 7 1 3   2 9 . 1 9 3 0 8   8 6 1 7 448   0 . 2 1 4 5 3 8   0 . 0 3 4 6 5   U se r   4   5 . 0 7 8 4 8 8   2 6 . 9 4 8 1 1   1 0 5 0 3 7 8 2   0 . 2 1 9 8 3 8   0 . 0 3 5 3 6 3   U se r   5   4 . 1 0 5 5 1 3   1 8 . 8 9 2 0 9   1 9 1 2 0 1 1 6   0 . 3 0 7 6 6 3   0 . 0 5 6 5 8 8   U se r   6   3 . 4 7 8 6   1 3 . 6 1 1 5 1   2 8 8 0 1 6 5 8   0 . 3 6 5 4 7 5   0 . 0 7 1 1 2 5   U se r   7   3 . 8 2 7 6 7 5   1 5 . 7 1 5 7 4   1 4 0 8 1 3 6 2   0 . 3 1 6 2 2 5   0 . 0 5 7 3 3 8   U se r   8   4 . 8 4 3 8 8 8   2 4 . 6 2 3 4 4   8 0 9 5 5 5 4   0 . 2 3 4 6   0 . 0 3 8 5 1 3   U se r   9   3 . 9 2 1 8 1 3   1 6 . 3 9 9 4 5   2 0 6 1 1 2 4 2   0 . 3 0 5 9 1 3   0 . 0 5 4 7 2 5   U se r   1 0   4 . 6 2 4 5 3 8   2 2 . 8 8 0 0 4   1 7 6 8 9 3 6 8   0 . 2 5 4 4 8 8   0 . 0 4 3 2       5.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   As  s h o w n   i n   T ab le  4   th e  FAR   an d   F R R   p ar a m eter s   r ed u ce s   s i g n if ican t l y   as  m o r e  n u m b er   o f   r ef er en ce   s i g n at u r es  ar e  tak e n   g r ad u a ll y .   T h e  p ar a m eter s   ar e  av er ag ed   ac c o r d in g   to   t h e  w ei g h ts   s h o w n   i n   T ab le  3 .  Fig u r e  2   s h o w s   t h e  v ar iatio n s   o f   s k e w n es s   w it h   i n c r ea s ed   n u m b er   o f   r e f er en ce   s i g n at u r es.       T ab le  4 .   FA R   a n d   FR R   o f   Var iab les f o r   s o m e  R an d o m   S ig n a tu r es   T i me   o f   Te st   N u mb e r   o f   t e st e d   sam p l e s   F A R   ( %)   F R R   ( %)   S t a r t   1 5 0   7 . 2   6 . 9   1 5   d a y s   1 5 0   6 . 7   6 . 8   4 5   d a y s   1 5 0   5 . 9   6 . 2   7 5   d a y s   1 5 0   4 . 9   5 . 2       T ab le  5   co m p ar es  th e  r es u lt s   o f   p r o p o s ed   s ch e m e  w it h   s o m e  o f   th e  e x is t in g   o n e s .   I t  is   ev id en t  th a t  th e  co n ti n u o u s   u p d atio n   o f   s i g n at u r e  p ar a m eter s   m a y   p r o v id e  th e  s ig n if ican t  i m p r o v e m en ts   i n   th e  s y s te m   p er f o r m a n ce .       T ab le  5 .   C o m p ar is o n   w i th   E x i s tin g   T ec h n iq u es   P a p e r   F A R   ( %)   F R R   ( %)   V   I r a n man e sh   e t   a l .   [ 9 ]   7 . 4   6. 4   A .   K h o l mat o v   e t   a l .   [ 1 0 ]   7. 84   1 0 . 5 4   K .   S .   R a d h i k a   e t   a l .   [ 12]   1 1 . 5 4   3 4 . 6 2   P r o p o se d   S c h e me   4 . 9   5 . 2       6.   CO NCLU SI O N   T h e  ti m e  f ac to r   p la y s   a n   i m p o r tan t  r o le  i n   t h e  f r a m in g   o f   s ig n at u r e  o f   an   in d i v id u a l  p e r s o n .   T h e  s ig n at u r es  o f   a  p ar ticu lar   p er s o n   is   af f ec ted   b y   th e  e m o t io n s   an d   th e  p h y s ical  co n d it io n   a t  th at  v er y   i n s tan t.   Mo r eo v er   d u e  to   ag ein g   th e  s i g n at u r e  o f   a  p er s o n   k ee p s   o n   ch an g i n g .   I f   a  r ig id   s i g n atu r e  v er if ica tio n   is   u s ed   th en   th e   F AR   a n d   FR R   w il l  i n cr ea s e  as   th e  ti m e  p ass e s   b y .   I n   th is   p ap er   th e  s to r ed   s ig n atu r es  ar e  u p d ated   af ter   a  ce r tai n   p er io d   o f   ti m e   an d   t h e  w ei g h ted   av er a g e  o f   s tatic  p ar a m eter s   ar e  u s ed   f o r   v er if ica tio n .   T h e   r esu lt s   d e m o n s tr ate  a  s i g n i f ica n t i m p r o v e m e n t i n   F AR   an d   F R R .       ACK NO WL E D G E M E NT   T h e  au th o r s   w o u ld   li k e  to   th an k   D ir ec to r ,   Natio n al  I n s tit u te  o f   T ec h n ica l  T ea ch er s ’   T r ain in g   &   R esear ch ,   C h a n d ig ar h ,   I n d ia  f o r   th eir   co n s tan t in s p ir atio n s   a n d   s u p p o r t th r o u g h o u t th is   r es ea r ch   w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]   D.  Hu a n g   a n d   G .   Jia n ,   “ On - li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   Ba se d   o n   GA - S V M ” ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  On li n e   En g i n e e rin g ,   V o l.   1 1 ,   N o .   6 ,   p p .   4 9 – 5 3 ,   2 0 1 5 .   [2 ]   J.  S h in ,   T .   T a k a n a sh i,   " On li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   b a se d   o n   P e n   In c li n a ti o n   a n d   P re ss u r e   In f o r m a ti o n " ,   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   V o l .   2 ,   N o .   4 ,   p p .   4 4 1 - 4 4 6 ,   2 0 1 2 .   [3 ]   Z.   Ho n a rp is h e sh ,   K.  F a e z ,   " Bio m e tri c   Id e n ti f ica ti o n   b y   Clu ste rin g   th e   Do rsa l  Ha n d   V e in   P a tt e r n s  u s in g   th e   F iref l y   A l g o rit h m " ,   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  E lec trica l  a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g ,   Vo l.   3 ,   N o .   1 ,   p p .   3 0 - 4 1 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   A .   K a ro u n i,   B.   Da y a ,   a n d   S .   Ba h lak ,   “ O f f li n e   si g n a tu re   re c o g n it io n   u si n g   n e u ra l  n e tw o r k s  a p p ro a c h ” ,   Pro c e d ia   Co mp u t .   S c i . ,   v o l.   3 ,   p p .   1 5 5 – 1 6 1 ,   2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Decem b er   201 6   :  26 58   –   26 64   2664   [5 ]   A .   P a n sa re ,   “ H a n d w rit ten   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   u sin g   Ne u ra l  Ne t w o rk ” ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Ap p li e d   In fo rm a t io n   S y ste ms ,   V o l .   1 ,   No .   2 ,   p p .   4 4 – 4 9 ,   2 0 1 2 .   [6 ]   I.   Bh a tt a c h a ry a ,   P .   G h o sh ,   a n d   S .   B isw a s,  “ O ff li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   Us in g   P ix e l  M a tch i n g   T e c h n iq u e ” ,   Pro c e d ia   T e c h n o lo g y   1 0 :  In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Co m p u ta ti o n a l  In telli g e n c e   M o d e li n g   T e c h n iq u e s  a n d   Ap p li c a ti o n s ( ICCIM T A) ,   p p .   9 7 0 – 9 7 7 ,   2 0 1 3 .   [7 ]   Y.  Qia o   a n d   J.  L iu ,   “ Of f li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   Us in g   On li n e   Ha n d w rit in g   Re g istratio n ” ,  i n   P ro c .   IEE E  C o n f .   CVP R ,   Ju n .   2 0 0 7 ,   p p .   1 – 8 .   [8 ]   M .   Ya d a v ,   A .   Ku m a r,   T .   P a tn a ik ,   a n d   B.   Ku m a r,   “ A  S u rv e y   o n   Off li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n ” ,   v o l.   2 ,   n o .   7 ,   p p .   337 – 3 4 0 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   V .   Ira n m a n e sh ,   S .   M u m taz a h ,   S .   A h m a d ,   W .   A z izu n ,   W .   A d n a n ,   S .   Yu ss o f ,   O.  A .   A rig b a b u ,   a n d   F .   L .   M a lallah ,   “ On li n e   Ha n d w rit ten   S ig n a t u re   V e rif ica ti o n   u si n g   Ne u ra l  Ne two rk   Clas sif ier  Ba se d   o n   P ri n c ip a l  Co m p o n e n t   A n a l y si s ” ,   T h e   S c ien ti f ic W o rld   J o u rn a l ,   Vo l.   2 0 1 4 ,   p p .   1 – 8 ,   2 0 1 4 .   [1 0 ]   A .   Kh o l m a to v   a n d   B.   Ya n ik o g lu ,   “ Id e n ti ty   A u th e n ti c a ti o n   u si n g   Im p ro v e d   On li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   M e th o d ” ,   Pa tt e rn   Rec o g n it io n   L e tt e r,   Vo l.   2 6 ,   N o .   1 5 ,   p p .   2 4 0 0 – 2 4 0 8 ,   2 0 0 5 .   [1 1 ]   A . K.  Ja in ,   F . D.  G ries s,  a n d   S . D.  Co n n e ll ,   “ On - li n e   S ig n a t u re   V e ri f ica ti o n ” ,   T h e   J o u rn a l  o f  t h e   Pa t t e rn   Rec o g n it io n   S o c iety ,   V o l .   3 5 ,   p p .   2 9 6 3 – 2 9 7 2 ,   2 0 0 2 .   [1 2 ]   K.S .   Ra d h ik a   a n d   S .   G o p ik a ,   “ On li n e   a n d   Of f li n e   S ig n a tu re   Ve rif ic a ti o n  :  A   Co m b in e d   A p p ro a c h ” ,   Pro c e d ia   -   Pro c e d ia   Co mp u ter   S c ien c e   4 6 -   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   In fo rm a t io n   a n d   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o l o g ies   ( ICICT - 2014) ,   p p .   1 5 9 3 – 1 6 0 0 ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   M .   V a tsa ,   R.   S i n g h ,   P .   M it ra ,   a n d   A .   No o re ,   “ S ig n a tu re   V e r if ica ti o n   u sin g   S tatic  a n d   Dy n a m ic  F e a tu re s” ,   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   NEU RA L   In fo rm a t io n   Pro c e ss in g   ( ICONIP) ,   p p .   3 5 0 – 3 5 5 ,   2 0 0 4 .   [1 4 ]   S . D.  P a w a r,   “ A   S u rv e y   o n   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   A p p ro a c h e s” ,   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  Co mp u t e r  S c ien c e   a n d   In fo rm a t io n   T e c h n o l o g ies ,   Vo l.   6 ,   No .   2 ,   p p .   1 0 6 8 – 1 0 7 2 ,   2 0 1 5 .   [1 5 ]   N.  F o r h a d ,   B.   P o o n ,   M . A .   Am in ,   a n d   H.  Ya n ,   “ On li n e   S i g n a tu re   V e rifi c a ti o n   fo r  M u lt i - mo d a l   A u t h e n ti c a t i o n   u si n g   S ma rt  Ph o n e ” ,   P ro c e e d in g s  o f   In tern a ti o n a l  M u lt i - C o n f e re n c e   o f  En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter  S c ien ti sts,  p p .   1 8 – 2 1 ,   2 0 1 5 .   [1 6 ]   S .   Ra sh id i,   A .   F a ll a h ,   a n d   F .   T o w h id k h a h ,   “ F e a tu re   Ex trac ti o n   B a se d   DCT   o n   Dy n a m i c   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n ” ,   S c ien ti a   Ira n ica ,   T ra n sa c ti o n s  D:   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   E n g i n e e rin g   a n d   El e c trica l  E n g i n e e rin g ,   V o l .   1 9 ,   No .   6 ,   p p .   1 8 1 0 – 1 8 1 9 ,   2 0 1 2 .   [1 7 ]   A .   P a n sa re ,   “ H a n d w rit ten   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   u sin g   Ne u ra l  Ne t w o rk ” ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Ap p li e d   In fo rm a t io n   S y ste ms ,   V o l .   1 ,   No .   2 ,   p p .   4 4 – 4 9 ,   2 0 1 2 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       M a n a s  S in g h a l  r e c e i v e d   th e   B . T e c h .   d e g r e e   in   E & C   En g in e e rin g   f ro m   GN IT ,   UP T U,  G re a ter   No id a ,   In d ia  in   2 0 0 8 .   He   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   M E  in   E & C  En g in e e rin g   f ro m   NI TT T R ,   P a n jab   Un iv e rsit y ,   a n d   Ch a n d ig a rh ,   I n d ia.   He   is  c u rre n tl y   w o r k in g   a s  a n   A s sista n t  P ro f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   E & C  En g in e e rin g ,   M IT ,   a n d   M o ra d a b a d ,   I n d ia.  His  c u rre n t  re se a rc h   a n d   tea c h in g   in tere sts  a re   in   Bio m e tri c   A u th e n ti c a ti o n ,   Dig it a l  S ig n a l   P r o c e ss in g ,   Dig it a l  Co m m u n ica ti o n ,   a n d   Dig it a l  I m a g e   Pr o c e ss in g .   He   h a s au th o re d   ti ll   d a te  1 5   re se a rc h   p u b li c a ti o n s  o u t   o f   w h ich   11   a re   i n   Jo u rn a ls.         M a n ish   Tr i k h a   re c e iv e d   th e   B . Tec h .   d e g re e   in   E & C  En g in e e rin g   f ro m   M IT ,   M o ra d a b a d ,   In d ia   in   2 0 0 7 . He   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   M E  in   E & C  En g i n e e rin g   f ro m   NITTT R ,  P a n jab   U n iv e rsity ,   Ch a n d ig a rh ,   In d ia.   He   is  c u rre n tl y   w o r k in g   a s  a n   A s sista n t  P ro f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   E & C  En g in e e rin g ,   M IT ,   a n d   M o ra d a b a d ,   In d ia.  His  c u rre n t  re se a rc h   a n d   tea c h in g   in tere sts  a re   in   d ig it a l  sig n a l  p r o c e ss in g   a n d   Dig it a l  e lec tro n ics .   H e   h a s   a u th o re d   ti ll   d a te  1 3   re se a rc h   p u b li c a ti o n s  th a t  in c l u d e   9   in   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  a n d   4   i n   I n tern a ti o n a l  Co n f e re n c e s.         Dr .   M a ity r e e   Du tta   c o rre n tl y   wo rk in g   a s  a   P r o f e ss o r  a n d   He a d   o f   th e   De p a rt m e n t,   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e ri n g ,   N a ti o n a l  In st it u te o f   T e c h n ica l  Tea c h e r  T r a in in g   a n d   Re se a rc h   (NITT T R),   Ch a n d ig a rh ,   In d ia.  H e r  a re a   o f   in tere st  in c lu d e s  Dig it a l  Im a g e   P ro c e ss in g ,   Ne u ra l   Ne tw o rk .   S h e   h a s au th o re d   v a rio u s p a p e rs i n   J o u r n a ls  a n d   Co n f e re n c e s.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.