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 ,  Dec em b er   201 6 ,   p p .   266 5 ~ 2 6 7 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 0 9 0 9          2665       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   Sig na ture  Ve rific a tion usin g  Nor ma liz ed  St a ti c F ea t ures a nd  Neura l Ne tw o rk  Clas sifica tion       M a nis h T ri kh a ,  M a na s   Sin g ha l ,  M a it re y ee   Dut t a   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   Na ti o n a l  In stit u te  o f   T e c h n ica l  T e a c h e r   T ra in in g   a n d   Re se a rc h ,   Ch a n d ig a rh ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   9 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   A u g   31 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Sep   1 3 ,   2 0 1 6     S ig n a tu re   v e ri f ica ti o n   is  v e r y   w i d e ly   u se d   in   v e ri f ica ti o n   o f   th e   i d e n ti ty   o f  a n y   p e rso n .   No w   a   d a y s   o th e r  b io m e tri c   v e ri f ica ti o n   s y ste m   h a s b e e n   e v o lv e d   v e r y   w id e l y   li k e   f i g u re   p rin t,   ir is  e tc.,   b u t  sig n a tu re   v e rif ica ti o n   th ro u g h   c o m p u ter  s y ste m   is  stil l  in   d e v e lo p m e n t  p h a se .   T h e   v e ri f ica ti o n   s y ste m   is   e it h e r  th ro u g h   o f f li n e   m o d e   o r  o n li n e   m o d e   in   o n li n e   sy ste m s  th e   d y n a m ic   in f o rm a ti o n   o f   a   si g n a tu re   c a p tu re d   a t  th e   ti m e   th e   sig n a tu re   is   m a d e   w h il e   in   o f f li n e   s y ste m s  b a se d   o n   th e   sc a n n e d   im a g e   o f   a   sig n a tu re .   In   th i s  p a p e r,   a   m e th o d   is  p re se n te d   f o r  Of f li n e   sig n a tu re s  V e rif ica ti o n ,   f o r  th is  v e ri f ica ti o n   s y ste m   si g n a tu re   im a g e   is  f i rst   p re - p r o c e ss e d   a n d   c o n v e rted   i n to   b i n a ry   im a g e   o f  sa m e   siz e   w it h   2 0 0 x 2 0 0   P ix e ls  a n d   th e n   d if fe re n t  fe a tu re s  a re   e x trac ted   f ro m   th e   i m a g e   li k e   Ec c e n tri c it y ,   Ku rto sis,  S k e w n e ss   e t c .   a n d   t h a t   f e a tu re s  a re   u se d   to   train   th e   n e u ra l  n e tw o rk   u sin g   b a c k - p ro p a g a ti o n   tec h n iq u e .   F o r  t h is  v e rif ica ti o n   sy ste m   6   d if f e r e n t  u se r  sig n a tu re s  a re   tak e n   to   m a k e   d a tab a se   o f   th e   f e a tu re   a n d   re su lt s  a re   a n a l y s e d .   T h e   re su lt   d e m o n stra te   th e   e ff icie n c y   o f   th e   p ro p o se d   m e th o d o lo g y   w h e n   c o m p a re d   w it h   o th e r  e x isti n g   stu d ies .   T h e   p r o p o se d   a l g o rit h m   g i v e s   F a lse   A c c e p tan c e   Ra te  (F A R)   a s 5 . 0 5 %   a n d   F a lse   Re jec ti o n   ra te   (F RR)  a s 4 . 2 5 % .   K ey w o r d :   B ac k   p r o p ag atio n   Neu r al  n et w o r k   No r m a lized   s tatic  f ea tu r e s   Of f li n e  s i g n a tu r e  v er i f icat io n   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 is h   T r ik h a,     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 ,   Natio n al  I n s tit u te  o f   T ec h n ica l   T ea ch er   T r ain in g   an d   R esear c h ,     C h a n d ig ar h ,   I n d ia .   E m ail:  m a n is h . tr ik h a @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D U CT I O N   T o d ay   t h er e  ar e  v ar io u s   b io m etr ic  s y s te m s   i m p le m en t in g   f o r   id en ti f icatio n   a n d   v er i f icatio n   o f   h u m a n   b ein g   lik e  f i g u r e  p r in t,  ir is ,   v o ca l  etc. ,  [1 - 2 ] ,   b u t  h an d w r itte n   s i g n a tu r es  ar e  co n s id er ed   a  m o s t   i m p o r tan t  b io m etr ic  f o r   id en tif icatio n   o f   g e n u in e  p er s o n ,   also   h an d w r itte n   s i g n atu r e s   u s ed   v er y   w id el y   i n   f i n an cia l  in s tit u tio n s   li k e  b an k in g   s y s te m s .   B u t  th e s e  s y s te m   ar e  s til l  lag g i n g   b eh i n d   as  d ep en d   b asicall y   o n   h u m a n   v er if icatio n   i.e . ,   o n l y   b y   lo o k i n g   at  t h e  s ig n at u r e,   t h er e  is   s til l  n o   s y s te m   a v aila b le  w h ic h   p r o v id e   1 0 0 %  v er if icatio n   u s in g   d ig it al  co m p u ter .   Var io u s   r e s ea r ch   ca r r ied   o u t  in   th e  f ield   o f   s ig n atu r e  o v er   th e  la s t   t w o   d ec ad es  an d   a  s ev er al  v e r if icatio n   a n d   r ec o g n itio n   m o d els  h a v e  ap p ea r ed .   T h e  m ai n   ai m   o f   s ig n at u r e  r ec o g n itio n   is   to   d etec t  f o r g er y   an d   al s o   at  t h e  s a m e  ti m e  r e d u ce   r ej ec tio n   o f   g e n u in e  s i g n atu r e  [ 3 ] .   T h er e  ar e   t w o   d if f er e n t c ateg o r ies i n   h an d w r itte n   s i g n a tu r es  v er i f icatio n   [ 4 - 5]     O f f lin e  s ig na t ures v er if ica t io n  a nd   O nli ne  s ig na t ures v er if ica t io n   I n   O f f l in e  s i g n a tu r e  v er if icati o n   s y s te m   a n   i m a g e  o f   a   s i g n atu r e  is   ca p tu r ed   b y   a  d i g ital  ca m er a  o r   o b tain ed   b y   s ca n n i n g   a  s i g n at u r e,   w h ic h   is   o n   a  p ap er   o r   a  d o cu m e n t  an d   t h en   d i f f er en t  f e atu r es  ar e  ex tr ac ted   lik e  E cc en tr ici t y ,   K u r to s is   S k e w n es s   etc. ,   w h ile  in   ca s e  o f   o n lin e  s i g n atu r es   v er if icatio n   u s ed   th e  d y n a m i c   f ea t u r es o f   t h e  i m a g e  w h ic h   is   tak en   at  t h e  ti m e  o f   s ig n at u r e  i s   m ad e  li k e  p r ess u r e,   co o r d in ates e tc.   [ 6 - 7] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   S ta tic  F ea tu r es a n d   N eu r a l Netw o r k  C la s s ifica tio n   ( Ma n is h   Tr ikh a )   2666   1 .   T y p e  o f   f o r g er y   Fo r g er y   i s   to   co p y   an y o n e   els e  s ig n at u r e  f o r   a n y   f i n a n cial  o r   o th er   t y p e  o f   b e n ef it.  T h e  f o r g e  r elate d   to   s ig n atu r e  ca n   b e  class i f ie d   in to   th r ee   ca teg o r ies  s u c h   as  R a n d o m   f o r g er y ,   Si m p le  f o r g er y   a n d   s k illed   f o r g er y   [ 8 ] .     a.   R an d o m   f o r g er y :  I t  is   a n   u n s k illed   atte m p t  to   co p y   s ig n at u r e  f r o m   n a m e  an d   p er s o n   d o n ‟ t  h av e  e x ac t   k n o w led g e  o f   t h e  o r ig in a l si g n at u r e.   T h is   t y p e  o f   f o r g er y   is   v er y   ea s y   to   d etec t th r o u g h   n a k ed   ey e s .   b.   Sk illed   f o r g er y :  I t  is   m o s t  d if f icu lt  to   m a k e  an d   ev e n   d etec t.  I n   th is   t y p e  a  s k illed   p er s o n   tr y   to   m a k e  t h e   s a m e  s ig n at u r e  as th e  o r i g in a l o n e.   T h is   s ig n at u r e  v er i f icatio n   ca n n o t b e  d o n e   as c h ar ac ter   r ec o g n itio n   a s   s i g n a tu r e  co llect  as d ig ital i m a g e.   T h e  m ai n   p r o ce d u r e  in   v er i f i ca tio n   o f   o f f li n e  s i g n at u r e  i s   f ir s t   p r e - p r o ce s s i n g   th e   s i g n at u r e  i m ag e   s u c h   th at  n o is e  r e m o v a l,  n o r m aliza tio n   o f   th e  s i g n at u r e  im ag e  a n d   co n v er ti n g   s ig n at u r e  i m ag e  i n to   b in ar y   f o r m   a n d   t h e n   f i n d in g   t h e  d i f f er en t   s tat ic  f ea t u r es  o f   t h e  s i g n at u r e  i m a g e  lik e   m o m e n t,  s k e w n ess   etc. ,   t h en   d ep en d in g   u p o n   th e  t h ese  f ea t u r es  f o r g e  s ig n at u r es  ca n   ea s il y   b e  r ec o g n ized   b y   u s in g   o n e  o f   th e  clas s i f icatio n   m et h o d s   lik e  Su p p o r t  v e cto r   m ac h in e   ( SV M)   [ 9 ] ,   Hid d en   Ma r k o v   Mo d el   ( HM M)   an d   f ee d - f o r w ar d   b ac k - p r o p ag atio n   n eu r al  n et w o r k .   [ 1 0 ]     2 .   L iter atu r e  S u r v e y   T h e  p r esen t  r esear ch   is   r elate d   to   a   n u m b er   o f   d if f er en t  ar ea s   w it h i n   s i g n a tu r e  v er i f icati o n   u n d er   o f f li n e  ap p r o ac h ,   C e m il  O Z   in   [ 1 1 ] ,   r ep o r ted   an   o f f - li n e  s i g n at u r e  r ec o g n it io n   an d   v er i f i ca tio n   s y s te m   w h ic h   is   b ased   o n   m o m e n t  in v ar ia n t  m et h o d   u s i n g   A r ti f icial  Ne u r al  Net w o r k .   T w o   s ep ar ate  n eu r al  n et w o r k s   ar e  d esig n ed ,   o n e  f o r   s ig n at u r e  r ec o g n itio n ,   an d   a n o th er   f o r   v er if icatio n   ( i.e .   f o r   d etec tin g   f o r g er y ) ,   S n e h il  G .   j aiw a l  i n   [ 1 2 ] ,   th en   d i v id e  t h e   i m a g e  i n to   n u m b er   o f   s u b   i m ag e s   a n d   ex tr ac t   th e   f ea t u r e s   o f   ea c h   s u b   i m a g e   an d   ca ll   it  a s   lo ca l   f ea t u r es,   t h en   NN   is   u s ed   as   clas s i f icati o n   is   u s ed ,   s y s te m   p r o d u ce s   F AR   5 . 8 %  a n d   F R R   5 . 0 %.  K . V  L a k s h m i  i n   [ 8 ] ,   s t atic  f ea t u r es   f r o m   t h e  i m ag e   l ik e  T o k en   le n g t h ,   A v er a g e  v a lu e  o f   o b s er v atio n ,   Stan d ar d   d ev iatio n ,   T r en d   co ef f icien ts   ( s lo p e  o f   tr en d   lin e )   ar e  u s ed   as  f ea tu r es.  Mi g u e l  A .   Fer r er   in   [ 1 4 ] ,   u s i n g   r o tatio n   in v ar ia n t  u n i f o r m   lo ca l  b in ar y   p a tter n   ( L B P )   an d   g r a y   le v el  co - o cc u r r en ce   m atr ices  ( G L M C )   w it h   M C YT   o f f li n e  s ig n at u r e   d atab ase.   Sh as h i k u m ar   D.   R   in   [ 1 5 ] ,     f o r   th is   a u t h o r   co m b in e  th e  g lo b al  an d   g r id   f ea tu r e s   o f   th e  s i g n atu r e   i m ag e  a f ter   p r e - p r o ce s s in g   o f   th e  i m a g e,   th e n   n e u r al  n e t w o r k   i s   u s ed   as  a   class i f ier   s y s te m ,   Stép h a n e  A r m an d   in   [ 1 6 ] ,   f ea t u r es  lik e   C e n tr o id ,   T r i - Su r f ac e,   L e n g th ,   Si x - f o ld - Su r f ac e  a n d   B est - f it  Feat u r e,   I n d r aj it  B h attac h ar y aa   i n   [ 1 7 ] ,   au th o r   ap p ly   p ix e l  m a tch i n g   tec h n iq u e   ( P MT )   f o r   class i f icatio n   o f   f o r g e  an d   g e n u i n e  s i g n at u r e,   Srik a n ta  P al  in   [ 1 8 ] ,   th e  f ea tu r es  e x tr ac te d   ar e  g r ad ien t  an d   Z er n i k e  m o m e n t a n d   th e n   SV M  u s i n g   R B F k er n el  is   u s ed   as   class i f ier .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   I n   g e n er al,   th er e  ar e  f i v e  m aj o r   s tag es i n   an y   s ig n at u r e  v er i f i ca tio n   p r o b lem :   a.   T ak in g   s ig n at u r e  i m a g e   f r o m   d ig ital  ca m er a:  T h e  s i g n a tu r e  is   ta k en   f r o m   d i g ital  ca m er a  a n d   s e n d   to   th e   co m p u ter .   A s   s h o w n   i n   Fi g u r e   1 .           Fig u r e   1 .   Sa m p le  Si g n a tu r e  o f   R an d o m   U s er       b.   P r e - p r o ce s s in g   o f   s i g n at u r e  im ag e :  Af ter   i m ag e  i s   s ca n n ed   an d   tr an s f er   to   co m p u ter   it  i s   p r e - p r o ce s s ed   f o r   r e m o v al  o f   n o is e  a n d   co n v er t th e  i m a g e  i n to   g r e y   s ca le  F ig u r e   2.           Fig u r e   2 .   P r e - p r o ce s s ed   I m ag e   o f   R an d o m   Us er     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 ,  Dec em b er   2 0 1 6   : 2 6 6 5   –   2 6 7 3   2667   c.   C o v er t  to   b in ar y   i m ag e :  I m a g e  is   t h en   co n v er ted   i n to   b in ar y   i m ag e  a n d   also   i n v er t  th e  i m ag e   f o r   m o r e  en h a n ce d   f ea t u r e  ex tr ac t io n .   As s h o w n   i n   Fi g u r e   3           Fig u r e  3 .   B in ar y   I m a g e  o f   R a n d o m   U s e r       d.   Featu r e  e x tr ac tio n :  Featu r e s   ex tr ac tio n   i s   a  v er y   i m p o r tan t  r o le  to   p lay   i n   s ig n at u r e  r ec o g n itio n   a n d   v er if ica tio n   s y s te m ,   f ea t u r es   m u s t   p r o v id e  s i g n if ican t   d if f e r en ce   to   t h e  c lass if ier   b et w ee n   g en u i n e  a n d   f o r g e  s i g n at u r e  a n d   at   t h e  s a m e  t i m e   s h o u ld   b e  co n s is te n t   b et w ee n   d i f f er e n t  s i g n a tu r es   p r o v id ed   b y   th e   s a m e  s ig n o r .   e.   No r m a lizatio n   o f   f ea t u r es:  Af ter   s elec ti n g   th e  ap p r o p r iate  f ea tu r es  f r o m   t h e  s i g n at u r e,   n o r m al izatio n   i s   r eq u ir ed   as  ce r tai n   f ea t u r es  m ag n i tu d e  ar e   v er y   h i g h   g r ea ter   th a n   1 0 0   b u t   at  th e   s a m e  t i m e   s o m e   f ea tu r e s   h av e   v er y   s m al l  m ag n it u d e  s o ,   if   t h e  c lass if ica tio n   p r o ce s s   d o n e  w ith o u t  n o r m aliza tio n   o f   f ea t u r es  t h e n   ce r tain   f ea t u r es  w h o s e  m ag n it u d e  is   lar g e  ar e  b ec o m e  d o m i n an t .   f.   C las s i f icatio n :  Af ter   f ea t u r es   ex tr ac tio n   an d   n o r m al izatio n   ce r tain   t y p e  o f   clas s i f icati o n   p r o ce s s   is   r eq u ir ed   in   m a n y   r esear ch e s   d if f er e n t  t y p e s   o f   cla s s i f icat i o n   s y s te m   ar e  d esig n ed   li k e  SVM   ( Su p p o r t   Vec to r   Ma ch i n e) ,   HM M   ( Hid d en   m ar k o v   m o d el) ,   VQ   ( Vec t o r   Qu an tizatio n ) ,   B ac k p r o p ag atio n   Neu r a l   Net w o r k .           Fig u r e  4 .   Flo w   Ch ar t  f o r   th e  S y s te m       I n   th is   p ap er ,   th e  o f f l in e  s i g n atu r e  v er i f icatio n   is   p r o p o s ed ,   b lo ck   d iag r a m   o f   t h e  w h o le  s y s te m   s h o w n   i n   Fi g u r e  4 ,   s y s te m   u s e s   n eu r al  n et w o r k   f o r   v er if icatio n   an d   u s i n g   g en er a l  b ac k   p r o p ag atio n   o p tim izatio n   m et h o d   f o r   tr ain i n g   t h e  n eu r al  n et w o r k .   Fo r   th e   f ir s t t h e  s i g n atu r e  f r o m   6   d if f er en t u s es a r e  tak e n   o n   b lan k   p ap er   an d   co n v er t  t h at  s ig n at u r e  to   d ig ita l  i m ag e  o f   . j p g   f o r m at  a n d   t h en   ap p l y in g   p r e - p r o ce s s i n g   o f   t h e  i m a g e  f o r   r e m o v i n g   t h e  n o is e  f r o m   th e   i m ag e   a n d   t h en   c o n v er t  th i s   n o is e   f r ee   i m ag e   i n to   f i x ed   s ize  b i n ar y   i m a g e  o f   2 0 0 x 2 0 0   p ix els.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   S ta tic  F ea tu r es a n d   N eu r a l Netw o r k  C la s s ifica tio n   ( Ma n is h   Tr ikh a )   2668   Af ter   co n v er ti n g   t h e  i m a g e  i n to   b in ar y   i m ag e  a n d   t h en   i n v er t  th e  i m ag e  f o r   m o r e  d etail  r esu lt  t h e n   d if f er e n t f ea tu r es o f   th a t i m a g e  ar e  ex tr ac ted   f r o m   th at  i m a g e  th ese  f ea tu r e s   ar e  as f o llo w s :   a.   Sk e w n es s : S k e w n ess   i s   a  m ea s u r e  o f   s y m m etr y .   A   d is tr ib u ti o n ,   o r   d ata  s et,   is   s y m m etr ic  i f   it lo o k s   s a m e  to   th e  lef t a n d   r ig h t o f   t h e  ce n t r e  p o in t.  Fo r   d ata  Y1 ,   Y2 , . . .   , YN,   th e  f o r m u la  f o r   s k e w n e s s   is :                     ∑           ̅       ⁄                                           ( 1 )     w h er e    ̅ th e  m ea n ,   s   is   is   th e  s t an d ar d   d ev iatio n ,   an d   N  is   th e  n u m b er   o f   d ata  p o in ts .   T h is   f o r m u la  f o r   s k e w n es s   is   ca l led   Fis h er - P e ar s o n   co ef f icie n t  o f   s k e w n es s .   T h e  s k e w n e s s   f o r   a  n o r m al   d is tr ib u tio n   i s   ze r o ,   an d   an y   s y m m etr ic  d ata  s h o u ld   h a v e  a  s k e w n e s s   n ea r   ze r o .   Neg ativ e  v alu e s   f o r   th e  s k e w n es s   r ep r esen t  th at  d ata  o n   w h ich   t h e  s k e w n e s s   i s   ca lcu la ted   is   s k e w ed   lef t  a n d   p o s itiv e  v alu e s   in d icate   t h at   d ata  ar e  s k e w ed   r i g h t .   b.   Ku r to s is :  I t  is   a  m ea s u r e  o f   t h e  " tailed n ess "   o f   th e  p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   an y   r ea l - v alu ed   r an d o m   v ar iab le.   Ku r to s i s   is   a   m ea s u r e  o f   s h ap e  o f   a  p r o b ab ilit y   d i s tr ib u tio n   an d ,   j u s t  l ik e  s k e wn es s ,   th er e  ar e  d if f er e n t  w a y s   o f   ca lc u lati n g   it  f o r   a  th eo r etica l  d is tr ib u ti o n   an d   co r r esp o n d in g   w a y s   o f   esti m ati n g   it   f r o m   a  s a m p le  o f   a  g i v e n   p o p u latio n .   Fo r   u n iv ar iate  d ata  Y 1 ,   Y 2 , ……Y N ,   t h e  f o r m u la  f o r   k u r to s is   i s :                    ∑ (         ̅ )     ⁄                                         ( 2 )     w h er e    ̅   th e   m ea n ,   s   i s   t h e  s ta n d ar d   d ev iatio n ,   an d   N  is   th e  n u m b er   o f   d ata  p o in t s   c.   Mo m en t :  Mo m e n t s   ar e  s ca lar   q u an ti ties   u s ed   to   ch ar ac ter i ze   a  f u n c tio n   a n d   to   ca p tu r e   its   s ig n i f ica n t   f ea t u r es.  Ma n y   t y p e s   o f   m o m en ts   ar e  t h er e  an d   ar e   w id el y   u s ed   i n   s tati s tics   f o r   d esc r ip tio n   o f   th e   s h ap e   o f   a  p r o b ab ilit y   d e n s it y   f u n cti o n .   Gen er al   m o m e n t  C o n s id er   a  g r e y - s ca le  i m a g e  g ( x ,   y )   o f   w id t h   w   a n d   h eig h t  h   an d   p ix el s   v a lu e s   in   t h e  r an g e  0 - 2 5 5 .   Geo m etr ic  m o m en ts   o f   a  p +q th   o r d er   o f   f   ar e  g iv e n   b y :           [   ]   ∑ ∑                                                     ( 3 )     d.   C en tr al   Mo m e n t:  C e n tr al  m o m en t  is   a  m o m e n t  o f   a  p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   a   r an d o m   v ar iab le  ab o u t   th e  r an d o m   v ar iab le's  m ea n .   T h e  r th   m o m e n t  ab o u t  an y   p o in t  A   is   ca lled   a  ce n tr al  m o m en t;  it  is   t h e   ex p ec ted   v alu e  o f   a  s p ec if ied   i n teg er   p o w er   o f   th e  d ev iatio n   o f   th e  r an d o m   v ar iab le  f r o m   t h e  m ea n .     e.   E n tr o p y :  E n tr o p y   is   a  m ea s u r e  o f   r an d o m n e s s   o f   th e  p i x els   th at  ca n   b e  u s ed   to   ch ar ac ter ize  th e  tex tu r e   f ea t u r es  o f   t h e  i n p u t  i m a g e  i n   d ig ital   i m a g e  p r o ce s s in g .     E n t r o p y   is   d e f i n ed   as  s u m   ( p . * lo g 2   ( p ) )   w h er e  p   co n tain s   th e  h is to g r a m   co u n ts .   f.   Me an :  I t  is   u s ed   to   ca lcu late  t h e  m ea n   o f   all  th e  w h ite  p ix el s   in   i m a g e  an d   it  ca n   b e  u s e f u l  as  a  f ea tu r e  o f   i m a g e   b ec au s e  e v er y   s ig n at u r e  h av e  d i f f er e n t le n g t h s   s o   to tal  w h ite  p ix el s   ar e  also   d if f er en t .       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   Fo r   th e  s i m u latio n   o f   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m ,   s i x   p er s o n s   s i g n at u r es a r e  u s es a n d   th e n   co n v er ted   in to   d ig ital  i m a g e  b y   u s i n g   d ig i tal  s ca n n er ,   g e n u in e  s i g n at u r es  ar e  u s ed   to   tr ain   th e  n e u r al  n e t w o r k ,   t h e n   d if f er en t  f o r g e  s i g n atu r e s   lik e  r an d o m   an d   s k i lled   ar e  u s ed   to   test   th e  n et w o r k ,   b ef o r e  tr ain i n g   t h e   n eu r al  n e t w o r k   th e   f ea t u r es  ar e  f ir s t  n o r m al ized   s o   th at  o n e  f ea t u r e  v al u e  ca n n o t  d o m in ate  b y   o th er   f ea tu r e  f o r   n o r m aliza tio n   ea ch   f ea t u r e  is   d iv id ed   b y   it s   lar g es t  v alu e   to   g et  a   n o r m a lized   v al u e  T ab le  1   s h o w   t h e   d atab ase  ex tr ac ted   f r o m   t h e  n o r m a lized   f ea t u r es  o f   th e  s i g n at u r e  i m a g e.     E ac h   f ea t u r es   h a v e  d if f er en t   v al u es  t h at  ar e  d ep e n d   u p o n   t h e  u s er   lik e  f o r   f ir s t  u s e r   v alu e  o f   s k e w n es s   is   in   0 . 8   r an g e  an d   f o r   u s er   2   it  is   i n   0 . 6   r an g e.   T ab le  2   an d   T ab le  3   s h o w   th e  s i g n at u r e  u s ed   as  o n e   o f   th e  s k illed   f o r g e  s i g n atu r e   a n d   s ig n at u r e  u s ed   as o n e  o f   t h e  r an d o m   f o r g e  s i g n at u r e .                   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 ,  Dec em b er   2 0 1 6   : 2 6 6 5   –   2 6 7 3   2669   T ab le  1 .   Data b ase  o f   th e  E x tr a cted   Fea tu r es  f r o m   Gen u i n e  Si g na t u r es   F e a t u r e   I mag e   S k e w n e ss   K u r t o si s   O r d e r   M o me n t   C e n t r e   M o me n t   N o r mal   M o me n t   En t r o p y   M e a n   U se r   1     0 . 8 7 6 1 9 4 3   0 . 7 8 1 5 3 4   0 . 5 2 5 9 5 9 8   - 0 . 9 7 9 2 0 9 5   - 2 . 0 3 4 5 1 8 2   0 . 6 6 8 5 6 4 9   0 . 5 5 7 5 1 4 7   U se r   1   0 . 8 6 6 7 3 2 5   0 . 7 6 6 0 2 3 8   0 . 5 0 6 2 1 9 2   - 0 . 8 8 9 4 5 2 5   - 1 . 7 8 4 3 0 3 2   0 . 6 7 7 1 0 7 1   0 . 5 6 6 7 5 0 6   U se r   1   0 . 8 8 4 8 4 9 2   0 . 7 9 5 8 6 8 8   0 . 4 0 9 4 0 4   - 0 . 6 8 5 6 3 4   - 1 . 4 7 0 7 2 8 4   0 . 6 6 0 9 7 1 9   0 . 5 4 8 2 7 8 8   U se r   1   0 . 8 3 5 0 6 2 4   0 . 7 1 5 3 3 4 3   0 . 4 6 8 9 6 4 5   - 0 . 8 1 6 5 5 8 1   - 1 . 4 5 3 9 3 7   0 . 7 0 6 5 3   0 . 6 0 2 0 1 5 1   U se r   2     0 . 6 5 8 6 6 0 5   0 . 4 6 7 5 1 4 7   0 . 9 9 2 4 6 3 6   0 . 6 8 8 5 4 7 1   0 . 5 9 8 4 4 4 6   0 . 9 0 6 0 3 6 4   0 . 8 6 1 4 6 1   U se r   2   0 . 6 9 9 5 4 5   0. 5 1 9 7 4 0 7   0 . 7 0 7 2 1 5 2   - 0 . 1 0 4 3 5 6 3   - 0 . 1 0 7 9 8 2   0 . 8 5 3 8 3 4 5   0 . 7 8 9 2 5 2 7   U se r   2   0 . 6 2 0 5 6 6   0 . 4 2 1 6 8 2 4   0 . 8 1 8 8 5 0 1   - 0 . 1 2 5 7 7 1 3   - 0 . 0 9 2 4 6 8 9   0 . 9 5 7 8 5 8 8   0 . 9 3 7 0 2 7 7   U se r   2   0 . 6 1 0 6 3 8   0 . 4 1 0 1 8 6 2   0 . 7 5 4 5 4 4 3   - 0 . 2 8 6 2 6 7 7   - 0 . 2 0 1 3 8 0 5   0 . 9 7 2 0 9 5 7   0 . 9 5 8 0 1 8 5   U se r   3     0 . 5 9 8 7 1 5   0 . 3 9 6 6 2 4 9   1   0 . 5 5 2 7 18   0 . 3 6 8 4 9 5 5   0 . 9 8 9 3 6 9 8   0 . 9 8 4 0 4 7   U se r   3   0 . 6 9 1 4 2 2 8   0 . 5 0 9 1 1 5 1   0 . 9 4 9 1 8 8 5   1   1   0 . 8 6 3 8 9 5 2   0 . 8 0 3 5 2 6 4   U se r   3   0 . 6 1 9 1 5 8 6   0 . 4 2 0 0 4 1 4   0 . 9 0 6 3 7 2 1   0 . 5 8 7 8 2 5 5   0 . 4 2 9 5 2 8 4   0 . 9 5 9 9 4 6 8   0 . 9 3 9 5 4 6 6   U se r   3   0 . 7 4 7 7 9 4 8   0 . 5 8 5 4 2   0 . 6 1 3 6 9 1 8   0 . 3 8 4 5 2 0 7   0 . 4 8 5 7 3 8 9   0 . 7 9 7 2 6 6 5   0 . 7 1 4 5 2 5 6   U se r   4     0 . 9 0 4 5 0 4 6   0 . 8 2 8 9 4 6 9   0 . 4 1 1 5 3 1 9   - 0 . 0 2 5 9 2 5 2   - 0 . 0 5 9 7 5 7 6   0 . 6 4 4 0 7 7 4   0 . 5 2 8 9 6 7 3   U se r   4   0 . 7 3 5 1 4 4 8   0 . 5 6 7 7 7 6 8   0 . 5 8 0 3 0 8   - 0 . 1 5 5 9 7   - 0 . 1 8 7 1 1 6 5   0 . 8 1 1 6 9 3 2   0 . 7 3 2 9 9 7 5   U se r   4   0 . 8 5 2 8 6 5 1   0 . 7 4 3 5 9 6 1   0 . 4 1 6 3 2   - 0 . 3 0 8 2 7 2 1   - 0 . 5 8 7 1 4 6 7   0 . 6 8 9 8 2 5 4   0 . 5 8 1 8 6 4   U se r   4   0 . 8 3 2 6 8 9 8   0 . 7 1 1 6 1 2 8   0 . 4 6 0 7 5 4 1   - 0 . 3 3 2 3 0 5 1   - 0 . 5 8 6 3 6 2 4   0 . 7 0 8 8 0 7 9   0 . 6 0 4 5 3 4   U se r   5     0 . 8 7 5 1 7 6 7   0 . 7 7 9 8 5 7 8   0 . 4 5 7 6 2 2 3   - 1 . 1 9 0 1 5 9 8   - 2 . 4 6 3 5 4 1 2   0 . 6 6 9 5 1 4   0 . 5 5 8 3 5 4 3   U se r   5   0 . 8 8 3 6 0 1   0 . 7 9 3 7 9 2 7   0 . 4 8 1 5 7 8 5   - 0 . 9 5 3 1 1 5 7   - 2 . 0 3 5 1 2 8 3   0 . 6 6 2 1 1 0 9   0 . 5 4 9 9 5 8   U se r   5   0 . 9 8 3 9 6 0 5   0 . 9 7 0 0 6 9 7   0 . 3 4 5 7 9 2 7   - 1 . 1 9 5 0 3 0 2   - 3 . 6 4 2 6 2 8 1   0 . 5 8 1 6 2 4 9   0 . 4 6 0 1 1 7 5   U se r   5   1 . 0 0 0 0 0 0 9   1   0 . 3 5 7 1 8 8 6   - 0 . 9 8 1 2 9 1 1   - 3 . 1 5 8 8 7 3 3   0 . 5 7 0 2 3 5 4   0 . 4 4 7 5 2 3 1   U se r   6     0 . 6 0 5 2 9 8 1   0 . 4 0 4 0 7 9 5   0 . 7 1 8 4 4 4 2   - 0 . 1 2 4 1 5 7 4   - 0 . 0 8 5 2 6 4 2   0 . 9 7 9 6 8 8 7   0 . 9 6 9 7 7 3 3   U se r   6   0 . 5 9 1 4 2 3 4   0 . 3 8 8 4 6 3 2   0 . 7 4 7 3 4 2 1   - 0 . 0 5 2 9 2 9 5   - 0 . 0 3 4 1 3 4 7   1   1   U se r   6   0 . 6 1 8 5 5 7 2   0 . 4 1 9 3 4 1 4   0 . 7 7 0 8 8 0 3   - 0 . 0 3 7 4 5 9 9   - 0 . 0 2 7 3 0 7 8   0 . 9 6 0 7 0 6 2   0 . 9 4 1 2 2 5 9   U se r   6   0 . 6 2 8 1 0 2 4   0 . 4 3 0 5 3 3 1   0 . 6 0 4 1 2 5 1   - 0 . 5 5 2 1 0 4 6   - 0 . 4 1 9 7 5 5 7   0 . 9 4 7 4 1 8 4   0 . 9 2 1 0 7 4 7       T ab le  2 .   Sig n at u r e  u s ed   as o n e   o f   th e  S k illed   Fo r g e  Si g n at u r e   F e a t u r e   I mag e   S k e w n e ss   K u r t o si s   O r d e r   M o me n t   C e n t r e   M o me n t   N o r mal   M o me n t   En t r o p y   M e a n   U se r   1     0 . 6 7 7 2 5 8   0 . 4 9 0 8 8 5   0 . 8 2 6 8 0 4   - 0 . 5 9 7 0 9   - 0 . 5 6 2 1 3   0 . 8 8 1 7 3 9   0 . 8 2 7 8 7 6   U se r   2     1 . 0 1 0 6 8 1   1 . 0 2 0 1 7 2   0 . 3 6 5 6 0 9   - 0 . 1 3 3 0 8   - 0 . 4 4 4 1 9   0 . 5 6 2 6 4 2   0 . 4 3 9 9 6 6   U se r   3     0 . 6 2 1 1 7 2   0 . 4 2 2 3 9 1   0 . 5 4 0 8 5 7   - 0 . 4 7 3 2 1   - 0 . 3 4 8 9   0 . 9 5 7 0 9 9   0 . 9 3 5 3 4 8   U se r   4     0 . 8 4 6 7 7 4   0 . 7 3 3 8 6 4   0 . 5 0 8 4 7 2   0 . 0 2 0 2 0 6   0 . 0 3 7 4 7 6   0 . 6 9 5 5 2   0 . 5 8 8 5 8 1   U se r   5     0 . 8 6 8 7 3   0 . 7 6 9 2 8   0 . 4 1 5 1 0 6   - 1 . 4 5 1 0 6   - 2 . 9 3 2 6 8   0 . 6 7 5 3 9 9   0 . 5 6 5 0 7 1   U se r   6     0 . 5 3 9 2 5 6   0 . 3 3 2 9 8   0 . 8 9 9 8 2 5   - 0 . 1 5 7 6   - 0 . 0 7 9 8 9   1 . 0 8 0 6 7 6   1 . 1 2 8 4 6 3                         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   S ta tic  F ea tu r es a n d   N eu r a l Netw o r k  C la s s ifica tio n   ( Ma n is h   Tr ikh a )   2670   T ab le   3.   Sig n at u r e  Use d   as o n e  o f   th e  R a n d o m   Fo r g e  Sig n at u r e   F e a t u r e   I mag e   S k e w n e ss   K u r t o si s   O r d e r   M o me n t   C e n t r e   M o me n t   N o r mal   M o me n t   En t r o p y   M e a n   U se r   1     0 . 5 4 5 6 4 4   0 . 3 3 9 5 0 6   1 . 2 9 6 6 1 3   0 . 7 9 1 3 5 5   0 . 4 1 3 3 9 4   1 . 0 7 0 4 2 5   1 . 1 1 1 6 7 1   U se r   2     0 . 6 0 0 0 4 5   0 . 3 9 8 1 1 8   1 . 1 4 8 3 4 5   0 . 4 4 5 5 6 4   0 . 2 9 8 9 3 3   0 . 9 8 7 4 7 2   0 . 9 8 0 6 8 8   U se r   3     1 . 1 4 0 0 0 6   1 . 2 8 1 8 0 8   0 . 2 2 0 7 8 8   0 . 1 0 5 0 5 6   0 . 5 3 1 0 5   0 . 4 8 1 9 6 7   0 . 3 5 6 8 4 3   U se r   4     1 . 2 8 2 4 3 4   1 . 6 0 6 2 7 4   0 . 3 0 1 6 4 4   0 . 0 8 5 6 0 4   0 . 6 5 7 4 2 1   0 . 4 1 1 1 6 2   0 . 2 8 9 6 7 3   U se r   5     1 . 0 5 0 5 9 5   1 . 0 9 7 5 6 5   0 . 3 4 5 9 6 2   0 . 1 8 8 6 0 3   0 . 7 1 8 4 2 8   0 . 5 3 5 6 8 7   0 . 4 1 1 4 1 9   U se r   6     0 . 9 1 0 4 5 5   0 . 8 3 9 1 1 8   0 . 7 4 9 0 8   0 . 0 9 5 5 3   0 . 2 2 4 8 5 4   0 . 6 3 9 1 4 2   0 . 5 2 3 9 2 9           Fig u r e   5 .   User   1   Sig n at u r e  Fea tu r es C o m p ar is on                       Fig u r e   6 .   User   2   Sig n at u r e  Fea tu r es C o m p ar is o n                             Fig u r e   7 .   User   3   Sig n at u r e  Fea tu r es C o m p ar is o n       Fig u r e   8 .   User   4   Sig n at u r e  Fea tu r es C o m p ar is o n           Fig u r e   9 .   User   5   Sig n at u r e  Fea tu r es C o m p ar is o n                       Fig u r e   10 .   User   6   Sig n at u r e  F ea tu r es C o m p ar is o n   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 ,  Dec em b er   2 0 1 6   : 2 6 6 5   –   2 6 7 3   2671   Fig u r e   5 - 1 0   s h o w s   th at  ea c h   g en u i n e  s i g n at u r e  h a v e  d if f er en t  f ea t u r es  v al u e s   w h e n   co m p ar ed   w it h   d if f er e n t  f o r g e  s i g n a tu r e  t y p e s   i.e . ,   s k illed   a n d   r an d o m   f o r g e.   So   it  v er i f ies  th at  t h e s e  f e atu r es  ca n   v ar ies  i f   th at  s ig n at u r e  is   tr y in g   to   b e  f o r g ed   an d   ca n   b e  ea s il y   id en ti f ied   w it h   g o o d   class i f icat io n   s y s te m   i n   t h is   p ap er   n eu r al  n et w o r k   i s   u s ed   a  class i f ier .   T h e  n eu r al  n et w o r k   is   tr ain   f o r   t h e  class if icat io n   an d   v er i f icatio n   o f   th e  s i g n a tu r e ,   f o r   th is   n n s tar t  to o l  o f   MA T L A B   is   u s ed   an d   th en   p atter n   r ec o g n itio n   ap p licatio n   is   u s ed   to   r ec o g n ize  th e  s ig n atu r e.   T ab le  4   s h o w s   t h e  v a lu e  o f   F AR   ( Fal s e  r ej ec tio n   R ate)   an d   FR R   ( Fa ls e  A cc ep tan ce   R ate)   co m p ar i s o n   o f   t h e  p r o p o s e d   s y s te m   w it h   th e  e x is t in g   s y s te m s .       T ab le  4 .   P er f o r m a n ce   A n al y s i s   o f   P r o p o s ed   Sy s te m   w it h   E x is ti n g   S y s te m   S y st e m   F A R   F R R   P r o p o se d   S y st e m   5 . 0 5 %   4 . 2 5 %.   [ 8 ]   1 2 %   8%   [ 1 2 ]   5 . 8 %   5 . 0 %   [ 2 1 ]   1 1 %   2%       4.   CO NCLU SI O N   Sig n at u r e  is   w id el y   u s e d   as  m ea n s   o f   p er s o n al   r ec o g n itio n   an d   v er if ica tio n   p r o ce s s ;  an d   n eu r al   n et w o r k   is   t h e  v er if icat io n   s y s te m   w h ich   i s   b ased   o n   h u m a n   b r ain   ap p r o ac h   f o r   p atter n   r e co g n itio n ,   s o   w h e n   n eu r al  n et w o r k   is   u s ed   to   v er if icatio n   o f   h an d   w r it ten   s i g n at u r e  th e n   t h e  e f f icien c y   o f   th e  v er if ica tio n   s y s te m   in cr ea s es  b y   a  g r ea t  a m o u n t .   I n   th is   p ap er   th e  O f f li n e  s ig n at u r es  Ver i f icatio n   s y s te m   is   u s ed   f o r   th e   v er if ica tio n   o f   s ig n at u r e  i m a g e.   I n   th is   ap p r o ac h   a  s ig n a tu r e  i m ag e  i s   f ir s t  p r e - p r o ce s s ed   f o r   th e  r e m o v al  o f   n o is e  a n d   co n v er ted   in to   b in a r y   i m ag e   o f   2 0 0 x 2 0 0   P ix els  a n d   th e n   th e  f ea t u r es,  l ik e   E cc en tr icit y ,   K u r to s is ,   Sk e w n es s   etc. ,   ar e  e x tr ac ted   f r o m   th e  i m a g e  a n d   t h en   n o r m aliza tio n   o f   th e   f ea tu r es   ar e  d o n e  an d   a f ter   t h at   th ese  n o r m alize d   f ea t u r es  ar e  u s ed   to   tr ain   t h e  n e u r al  n et w o r k   u s in g   b ac k - p r o p ag ati o n   tech n iq u e.   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   a s   s h o w n   in   T ab le  4   p r o v id e  m o r e  r o b u s t   v er i f icatio n   s y s te m   w h en   co m p ar ed   to   o th er   m et h o d s   an d   t h i s   i m p r o v e m e n t  i s   m ai n l y   d u e  to   n o r m a liza tio n   o f   th e   f ea tu r es   b ef o r e  u s ed   in   cla s s i f icati o n   p r o ce s s   w h ich   p r ev e n t t h e  d o m i n an ce   o f   ce r tain   f ea tu r e s   o v er   o th er s .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r   w o u ld   lik e  to   th an k   Dir ec to r ,   Natio n al  I n s tit u te  o f   T ec h n ical  T ea ch er   T r ain i n g   a n d   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 su p p o r t a n d   i n s p ir atio n   t h r o u g h o u t t h is   r ese ar ch   w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ja in ,   A . ,   Ro ss ,   A .   a n d   P ra b h a k a r,   S . ,   “ A n   In tro d u c t io n   to   b i o m e tri c   re c o g n it io n ” ,   IEE E  T ra n s a c ti o n s o n   Circ u it   a n d   S y ste ms   fo r V id e o   T e c h n o l o g y ,   1 4 (1 ),   p p .   4 - 20   ( 2 0 0 4 ) .   [2 ]   Ju n g p il   S h in   a n d   T e tsu y a   Tak 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 re   In f o rm a ti o n ” ,   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   2 ,   N o . 4 ,   p p .   4 4 1 - 4 4 6 ,   A u g u st 2 0 1 2 .   [3 ]   A .   F a ll a h ,   M .   Ja m a a ti   a n d   A .   S o l e a m a n i,   " A   n e w   o n li n e   sig n a tu re   v e rif i c a ti o n   sy ste m   b a se d   o n   c o m b in in g   M e ll in   tran sf o r m ,   M F CC  a n d   n e u ra l  n e t w o rk " ,   S c ien c e   Dire c t  J o u rn a l  o n   Dig it a l  S ig n a l  Pr o c e ss . ,   v o l.   2 1 ,   n o .   2 ,   p p .   4 0 4 - 4 1 6 ,   2 0 1 1 .   [4 ]   M a d a b u si,  S . ,   S ri n iv a s,  V . ,   Bh a s k a ra n ,   S . ,   Ba las u b ra m a n ian ,   M . :„ On - li n e   a n d   o f f - li n e   sig n a tu r e   v e rif ica ti o n   u sin g   re lativ e   slo p e   a lg o rit h m ‟.   In t.   W o rk sh o p   o n   M e a su re me n t  S y ste ms   fo r Ho me la n d   S e c u rity ,   2 0 0 5 ,   p p .   1 1 – 1 5 .   [5 ]   G .   P irl o ,   V .   Cu c c o v il l o ,   M .   Dia z - Ca b re ra ,   D.  Im p e d o v o ,   a n d   P .   M ig n o n e ,   “ M u l ti d o m a in   v e rif i c a t io n   o f   d y n a m ic  sig n a tu re s  u sin g   lo c a l  sta b il it y   a n a l y sis” ,   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   H u ma n - M a c h in e   S y ste ms ,   v o l.   4 5 ,   n o .   6 ,   p p .   8 0 5 – 8 1 0 ,   De c .   2 0 1 5 .   [6 ]   G a u ta m .   S .   P ra k a sh   a n d   S h a n u   S h a rm a ,   “ Co m p u ter  v isio n   &   f u z z y   lo g ic   b a se d   o ff li n e   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   a n d   f o rg e r y   d e tec ti o n ” ,   IEE E  I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Co m p u t a ti o n a l   In telli g e n c e   a n d   C o mp u ti n g   Res e a rc h   ( ICCIC) ,   p p .     1 - 6 ,   De c e m b e r,   2 0 1 4 .   [7 ]   M .   R  Nilch iy a l,   R.   Bte  Yu so f   a n d   S . E  A lav i,   “ S tatisti c a l  On li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   Us in g   Ro t a ti o n - I n v a rian t   D y n a m ic De s c rip to rs” ,   Asia n   C o n tro l  C o n fer e n c e   ( AS CC),   Ko ta   K in a b a l u ,   p p . 1 - 6 ,   2 0 1 5 .   [8 ]   K.V   L a k sh m i  a n d   S e e m a   Na y a k ,   “ O ff - li n e   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   u sin g   n e u ra l  n e tw o rk s” ,   A d v a n c e   Co m p u ti n g   Co n f e re n c e   (I A CC),   IEE E  3 rd   In ter n a ti o n a l  Ad v a n c e   Co mp u t in g   Co n fer e n c e   ( IACC),   p p . 1 0 6 5 - 1 0 6 9 ,   F e b r u a ry ,   2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S ig n a tu r e  V erif ica tio n   u s in g   N o r ma liz ed   S ta tic  F ea tu r es a n d   N eu r a l Netw o r k  C la s s ifica tio n   ( Ma n is h   Tr ikh a )   2672   [9 ]   J.F .   V a rg a s,  M . A .   F e rre r,   C. M .   T ra v ies o   a n d   J.B .   A lo n so ,   “ Of f - li n e   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   b a se d   o n   g re y   lev e l   in f o rm a ti o n   u sin g   tex tu re   f e a tu re s” ,   S c ien c e   Dire c t  J o u rn a l  o n   Pa tt e rn   Rec o g n i ti o n ,   V o l.   4 4 ,   Iss u e   2 ,   p p . 3 7 5 – 3 8 5 ,   F e b ru a ry   2 0 1 1 .   [1 0 ]   Zh a n g   Jia n - z h o n g ,   He   y o n g - y i  a n d   L i  J u n ,   “ A ss e m b l y   Qu a li t y   P re d ictio n   Ba se d   o n   Ba c k - p ro p a g a ti o n   A rti f ica l   Ne u ra l  Ne t w o rk ” ,   T EL KOM NIK A  In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 9 - 1 8 5 ,   Ja n u a ry   2 0 1 4 .   [1 1 ]   Ce m il   OZ,   F ik re t  Erca l  a n d   Zaf e r  De m ir,   “ S ig n a tu re   Re c o g n it io n   a n d   V e rif ica ti o n   w it h   A NN ” ,   Ch a mb e r  o f   El e c trica l  En g in e e rs   ( EM O  – El e k trik  M u h e n d isler i  Od a si)   T h ird   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   El e c trica l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   p p . 1 - 5 ,   A p ril ,   2 0 0 9 .   [1 2 ]   S n e h il   G .   jaiw a l  a n d   A b h a y   R   K a se t w a r,   “ O ff - li n e   sig n a tu re   v e rifi c a ti o n   u si n g   g lo b a l  &   lo c a l  f e a tu re s  w it h   n e u ra l  n e tw o rk s” ,   IEE E  In ter n a t io n a l   C o n fer e n c e   o n   A d v a n c e d   C o mm u n ica ti o n   Co n tro l  a n d   Co mp u ti o n g   T e c h n o lo g ies   ( ICACCCT ) ,   p p . 1 5 2 5 - 1 5 3 1 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   M ig u e l  A .   F e rre r,   J.  F ra n c is c o   Va rg a s,  Ay th a m i  M o ra les ,   a n d   Aa ró n   Or d ó ñ e z ,   “ Ro b u stn e ss   o f   O ff li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   Ba se d   o n   G ra y   L e v e l   F e a tu re s” ,   IEE E  T ra n sa c ti o n s O n   In f o rm a ti o n   Fo re n sic s A n d   S e c u rity ,   v o l.   7 ,   n o .   3 ,   p p .   9 6 6 - 9 7 7 ,   Ju n e   2 0 1 2 .   [1 4 ]   D.  R.   S h a sh ik u m a r,   K.  B.   R a ja,  R.   K.  Ch h o tara y ,   S .   P a tt a n a ik ,   “ Bio m e tri c   se c u rit y   s y ste m   b a se d   o n   sig n a tu re   v e ri f ica ti o n   u sin g   n e u ra l  n e tw o r k s” ,   IEE E  Co n fer e n c e   o n   Co m p u ta ti o n a l  I n telli g e n c e   a n d   C o mp u ti n g   Res e a rc h   ( ICCIC) ,   Ba n g a lo re ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 0   [1 5 ]   S tép h a n e   A rm a n d ,   M ich a e l  Blu m e n ste in   a n d   V a ll ip u ra m   M u th u k k u m a ra sa m y   ,   “ O ff - li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   u sin g   th e   E n h a n c e d   M o d if ied   Di re c ti o n   F e a tu re   a n d   Ne u ra l - b a se d   Clas sif ic a ti o n ” ,   In ter n a ti o n a l  J o in t  C o n fer e n c e   o n   Ne u ra l  Ne two rk s  S h e ra to n   V a n c o u v e r  W a ll   Ce n tre   Ho tel,   Va n c o u v e r,  BC,   Ca n a d a ,   p p .   6 8 4 - 6 9 1 ,   Ju ly   1 6 - 2 1 ,   2 0 0 6 .   [1 6 ]   In d ra ji t   Bh a tt a c h a ry a a ,   P ra b ir   Gh o sh b ,   S w a ru p   Bisw a sb ,   “ Off 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 in g   T e c h n iq u e ” ,   El se v ier   ( Pro c e d ia   T e c h n o l o g y   1 0 )  I n ter n a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   Co mp u t a ti o n a l  In tell ig 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 ,   p p .   9 7 0 - 9 7 7 ,   2 0 1 3 .   [1 7 ]   S ri k a n ta  P a l,   Um a p a d a   P a l,   M ic h a e l  Blu m e n ste in ,   “ O ff - li n e   v e ri f ica ti o n   tec h n iq u e   f o r  Hin d i  sig n a tu re s” ,   IEE E   T ra n se c ti o n s o n   IET   Bi o me trics ,   v o l.   2,   n o .   4 ,   p p .   1 8 2 - 1 9 0 ,   Oc to b e r  2 0 1 3 .   [1 8 ]   M. - K.  Hu ,   “ V isu a l  p a tt e rn   re c o g n it io n   b y   m o m e n t  in v a rian ts, ”   I RE T ra n s .   In fo r ma t io n   T h e o ry ,   v o l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   179 – 1 8 7 ,   1 9 6 2 .   [1 9 ]   Oth m a n   o - k h a li f a ,   M d .   Kh o rsh e d   A la m   a n d   A ish a   Ha ss a n   A b d a ll a   “ A n   Ev a lu a ti o n   o n   O ff li n e   S ig n a tu re   V e rif ica ti o n   u si n g   A rti f i c ial  Ne u ra l  Ne tw o rk   A p p ro a c h , ”   In ter n a t io n a l  Co n fer e n c e   o n   C o mp u ti n g ,   El e c trica l  a n d   El e c tro n ic E n g i n e e rin g   ( ICCEE E )  ( 2 0 1 3 ) ,   p p .   3 6 8 - 3 7 1 ,   2 0 1 3 .   [2 0 ]   A li   Ka ro u n i,   Ba ss a m   D a y a   a n d   S a m ia  B a h lak ,   “ O ff li n e   sig n a tu re   re c o g n it io n   u sin g   n e u ra l  n e tw o rk s  a p p ro a c h ” ,   EL S EV I ER   Pro c e d ia   C o mp u ter   S c ien c e   3 ,   p p .   1 5 5 – 1 6 1 ,   2 0 1 1 .   [2 1 ]   P a n sa re ,   A sh w in i  a n d   S h a li n i   B h a t ia,  “ Ha n d w rit ten   S ig n a tu re   Ve rif ic a ti o n   u sin g   Ne u ra l   n e tw o rk ” ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  A p p li e d   In f o rm a ti o n   S y ste ms ,   1 (2 0 1 2 ),   p p .   4 4 - 49.       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         M a n ish   Tr i k h a   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r‟s  d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   f ro m   M o ra d a b a d   In sti tu te  o f   T e c h n o lo g y   (M IT ),   M o ra d a b a d ,   In d i a   in   2 0 0 7 ,   a n d   He   is  p u rs u in g   M a ste rs  o f   En g in e e rin g   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   f ro m   Na ti o n a l  In stit u te  o f   T e c h n ica l  T e a c h e rs ‟  T ra in in g   &   Re se a rc h   (NITT T R),   P a n ja b   Un iv e r sity ,   a n d   Ch a n d ig a rh ,   In d ia.    He   is  a n   A ss istan t  P ro f e ss o r  w it h   th e   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   M o ra d a b a d   In sti tu te   o f   T e c h n o l o g y ,   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   te a c h in g   in tere sts  a re   in   Ne u ra l   Ne tw o rk ,   I m a g e   P ro c e ss in g ,   Dig it a l  e lec tro n ics   a n d   P o w e r  El e c tro n ics .   He   h a s  a u t h o re d   1 4   re se a rc h   p u b li c a ti o n s i n c lu d in g   9   in   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  a n d   5   i n   I n tern a ti o n a l  Co n f e re n c e s.              M a n a s  S in g h a l   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r‟s  d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   f ro m   G r e a ter  No id a   In stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   UP T U,  G re a ter   No id a ,   a n d   In d ia   in   2 0 0 8 ,   a n d   He   is  p u rsu i n g   M a ste rs  o f   En g in e e rin g   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   f ro m   Na ti o n a l  I n stit u te  o f   T e c h n ica l  T e a c h e rs‟  T ra in in g   &   Re se a r c h   (NITT T R),   P a n jab   Un iv e rsity ,   Ch a n d ig a rh ,   In d ia.   He   is  a n   A ss istan t  P r o f e ss o r  w it h   th e   De p a rtm e n t  o f   El e c tro n ics   &   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   M o ra d a b a d   I n stit u te  o f   Tec h n o lo g y   (M I T ),   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   Dig it a l  Im a g e   P ro c e ss in g ,   Dig it a l  El e c tro n ics   a n d   Dig it a l  S ig n a l  P ro c e ss in g .   He   h a s au th o re d   1 5   re se a rc h   p u b l ica ti o n s i n c lu d in g   1 0   in   J o u r n a ls.       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 ,  Dec em b er   2 0 1 6   : 2 6 6 5   –   2 6 7 3   2673     Dr .   M a ity r e e   Du tta   c u 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 ,   Na 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   e t c .   S h e   h a s au t h o re d   v a rio u s  p a p e rs i n   Jo 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.