Online-Unterschriftenverifikation basierend auf Methoden des Maschinellen Lernens:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Duisbueg [u.a.]
WiKu-Verl.
2009
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | IV, 259 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783865533258 |
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Datensatz im Suchindex
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
1.1 Biometrie.............................. 1
1.2 Unterschriftenverifikation...................... 6
1.3 Herausforderungen......................... 8
1.4 Aufbau der Arbeit ......................... 11
2 Komponenten der Online-Unterschriftenverifikation 13
2.1 Allgemeiner Ablauf der Online-Unterschriftenverifikation .... 13
2.2 Signalerfassung und Signalvorverarbeitung............ 18
2.2.1 Hardware - Biometrie Smart Pen............. 18
2.2.2 Digitale Signalerfassung und -vorverarbeitung...... 22
2.2.3 Koordinatensystemtransformation............. 25
2.3 Datentransformation........................ 34
2.3.1 Segmentierung ....................... 34
2.3.2 Merkmalsextraktion .................... 39
2.3.3 Merkmalsselektion..................... 42
2.4 Klassifikation............................ 44
2.4.1 Statische Klassifikation................... 45
2.4.2 Dynamische Klassifikation................. 56
2.4.3 Fusion von Klassifikatoren................. 63
3 Zeitreihenklassifikation mit Support
Vector
Machines 69
3.1 Überblick über existierende Methoden .............. 70
3.1.1 Statische Kernel zur Zeitreihenverarbeitung ....... 71
3.1.2 Dynamische Kernel zur Zeitreihenverarbeitung...... 71
3.2 Längste Gemeinsame Subsequenzen mit lokaler Skalierung ... 74
3.2.1 Ähnlichkeiten basierend auf der längsten gemeinsamen
Subsequenz......................... 75
3.2.2 Erweiterung auf multivariate Zeitreihen.......... 77
3.2.3 Lokale Skalierung und Translation............. 78
3.3 Längste gemeinsame Subsequenzen als Kernel.......... 87
3.3.1
Sequential
Minimal
Optimization
(SMO).........
89
3.3.2
SMO
und nicht positiv-definite Kernel.......... 91
3.4 Bewertung des Verfahrens..................... 91
3.4.1 Vorteile und Nachteile des LCSS-Kernels......... 92
3.4.2 Vergleich mit anderen Kernelfunktionen zur Zeitreihen¬
verarbeitung .........................93
Zeitreihenklassifikation mit Motiven aus Zeitreihen 97
4.1 Übersicht: Motive aus Zeitreihen..................100
4.1.1 Existierende Methoden...................100
4.1.2 Eigener Ansatz.......................102
4.2 Extraktion möglicher Motive....................103
4.2.1 Extrempunkte einer Sequenz................104
4.2.2 Motivkandidaten......................104
4.3 Bestimmung charakteristischer Motive..............107
4.3.1
Clustering
der Motivkandidaten..............108
4.3.2 Charakteristische Motive..................116
4.4 Modellierung und Klassifikation von Motivkandidatensequenzen 118
4.4.1 Multivariate Gaussverteilungen..............119
4.4.2
HMM
zur Modellierung von Motivkandidatensequenzen . 120
4.4.3 SVM mit Fisher-Kernel...................124
4.5 Bewertung des Verfahrens.....................125
Experimentelle Untersuchungen 127
5.1 Datenerfassung...........................128
5.1.1 Unterschrift.........................128
5.1.2 Guten Morgen........................129
5.1.3 Passwörter..........................129
5.1.4 Fälschungen.........................130
5.2 Evaluierungskriterien........................130
5.3 Untersuchte Fragestellungen....................134
5.4 Datenaufbereitung.........................135
5.4.1 Einfluss der Koordinatensystemtransformation......135
5.4.2 Angewendete Verfahren zur Datenaufbereitung......137
5.5 Evaluierung der neuen Methoden.................138
5.5.1 SVM mit
Longest Common Subsequences
........138
5.5.2 SVM mit Motiven aus Zeitreihen.............148
5.6 Evaluierung des Gesamtsystems..................151
5.6.1 Vergleich der neuen Methoden mit Standardverfahren . . 152
5.6.2 Nutzen der Klassifikatorfusion...............159
5.7 Evaluierung des Systems aus Sicht der IT-Sicherheit.......161
5.7.1 Verhalten bei unterschiedlicher Anzahl von Originalen
zum Training........................162
5.7.2 Verhalten bei getrennter Betrachtung der Aufzeich-
nungssessions........................164
5.7.3 Verhalten bei Fälschungen.................165
5.7.4 Verhalten bei Passwörtern.................172
5.8 Zusammenfassung der Ergebnisse.................175
6 Vergleich mit verwandten Arbeiten 179
6.1 Überblick über existierende Methoden ..............179
6.1.1 Klassifikation nach verwendetem Aufzeichnungsgerät . . 180
6.1.2 Klassifikation nach den zur Referenzmodellerstellung
eingesetzten Methoden...................182
6.2 Besonders relevante Arbeiten ...................188
6.2.1 Methodisch verwandte Arbeiten..............188
6.2.2 Arbeiten basierend auf dem BiSP.............190
6.2.3 Verifikationsleistung von verwandten Arbeiten bei ver¬
gleichbaren Datenbanken..................192
7 Zusammenfassung und Ausblick 193
7.1 Zusammenfassung..........................193
7.2 Ausblick...............................196
A
Beweise und Herleitungen 199
A.l Herleitung der Koordinatensystemtransformation........199
A.2 Herleitung des Dualen Problems bei Support
Vector
Machines . 204
A.3 Herleitung des Dualen Problems bei
С
-Support
Vector
Machines 205
A.4 Herleitung der 2. Richtungsableitung bei
SMO
..........206
8
Weitere Abbildungen 209
B.l Koordinatensystemtransformation.................209
B.l.l Unterschiedliche Stifthaltungen: sitzend / stehend .... 209
B.l.2 Unterschiedliche Stifthaltungen: Rotation um die Achse
der Gravitation.......................211
B.2 Parameteroptimierung: SVM-LCSS................213
B.3 Parameteroptimierang: SVM-MHMM...............219
B.4 Variation der Anzahl an Originalunterschriften zur Referenzmo¬
dellerstellung ............................228
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