Lankide:JGonGon/Proba orria

Eskuzko idazketaren ezagutze biometrikoa prozesu bat da. Honen helburua testu baten idazlea identifikatzea da eta, horretarako, bere eskuzko idazketaz baliatzen da. Antzemate sistema hau ikasketa automatikoan oinarritzen da eta erantzun egokiak estimatzeko, erabiltzailearen (idazlearen) idazteko jokaera kontuan hartzen du. Hori dela eta, eskuz idazkeraren ezagutze biometrikoa joerako biometria sistemen parte dela esaten da.

Azterketa estatiko eta dinamikoa

Eskuzko idazketaren biometria bi kategoritan bana daiteke, informazioa nola eskuratzen den arabera:

Estatikoa (edo offline): Lehenengo erabiltzaileak paper batean idazten du testua. Gero, testua digitalizatzen da eskaner optiko edota kamera baten bitartez. Azkenik, sistema biometrikoak idazkera aztertuko du karaktereen itxuraz baliatuz.

Eskuz idatzitako testu baten informazio dinamikoa bistaratzen duen grafikoak.

Dinamikoa (edo online): Erabiltzaileak tableta digital batean idazten du testua. Gailuak idatzitako guztia metrika ezberdinetan erregistratzen du denbora errealean. Informazioa dinamikoki lortzeko beste aukera bat laguntzaile digital pertsonalak (PDA) erabiltzea da. Informazio dinamikoa normalki hurrengo parametroekin osatzen da ('t' denborarekiko):

X(t) — Bolalumaren posizioa 'X' koordenatuan
Y(t) — Bolalumaren posizioa 'Y' koordenatuan
p(t) — Bolalumaren puntak egindako presioa tabletaren azalean
az(t) — Bolalumaren azimut angelua tabletaren azalerarekiko
in(t) — Bolalumaren zenit angelua tabletaren azalerarekiko

Oro har, informazio dinamikoa erabiltzen duten sistemek, erantzun zehatzagoak lortzen dute estatikoak baino.^[1]

Aplikazioak

Eskuzko idazketaren ezagutze biometrikoa hainbat esparrutan aplikatu daiteke. Kontuan hartu behar da iragarri nahi den "idazlearen identitatea" izen-abizen bat baino gauza gehiago izan ahal dela. Arloaren arabera, lortu nahi den "identitatea" (helburua) mota ezberdinekoa izan ahal da:

Medikuntza arloan erabilgarria da eskua, eskumuturra eta besoen funtzionamendua kaltetzen duten gaixotasunak detektatzeko. Adibidez: Parkinsonen disgrafia edo Alzheimeren gaixotasuna.
Metadatuen munduan, ordea, ezagutze biometrikoa erabili ahal da erabiltzaile multzoak demografia ezberdinetan banatzeko: sexua, adina, ezker-eskuintasuna...
Segurtasun arloan sinadurak egiazkoak edo faltsuak diren frogatzeko erabiltzen da.^[2]

OCR-ekiko aldeak

Hauek dira "Eskuzko idazketaren ezagutza biometrikoa" eta "karaktereen ezagutze optikoa (OCR)" arteko alde nagusiak: Lehenengoaren helburu nagusia eskuz idatzitako testu baten egilearen identitatea asmatzea da. Ordez, bigarrenaren helburua testu baten edukia (karaktereak) ezagutzea da, nork idatzi duen kontuan izan gabe.

↑ Chapran, Joulia. (2006-06-01). «Biometric writer identification: feature analysis and classification» International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 20 (04): 483–503. doi:10.1142/S0218001406004831. ISSN 0218-0014. (Noiz kontsultatua: 2021-12-17).
↑ (Ingelesez) Faundez-Zanuy, Marcos; Fierrez, Julian; Ferrer, Miguel A.; Diaz, Moises; Tolosana, Ruben; Plamondon, Réjean. (2020-09-01). «Handwriting Biometrics: Applications and Future Trends in e-Security and e-Health» Cognitive Computation 12 (5): 940–953. doi:10.1007/s12559-020-09755-z. ISSN 1866-9964. (Noiz kontsultatua: 2021-12-17).

[1] Chapran, Joulia. (2006-06-01). «Biometric writer identification: feature analysis and classification» International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 20 (04): 483–503. doi:10.1142/S0218001406004831. ISSN 0218-0014. (Noiz kontsultatua: 2021-12-17).

[2] (Ingelesez) Faundez-Zanuy, Marcos; Fierrez, Julian; Ferrer, Miguel A.; Diaz, Moises; Tolosana, Ruben; Plamondon, Réjean. (2020-09-01). «Handwriting Biometrics: Applications and Future Trends in e-Security and e-Health» Cognitive Computation 12 (5): 940–953. doi:10.1007/s12559-020-09755-z. ISSN 1866-9964. (Noiz kontsultatua: 2021-12-17).

[1]

[2]