Detecção automática de indícios de fraude em assinaturas em documentos digitais

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Data
2017
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Resumo

Nos tempos atuais, com o advento da tecnologia, transferem-se imagens em poucos segundos, possibilitando a concretização de um negócio, bens, acordos etc. à distância, por meio da comprovação de identidade. Neste procedimento, imagens podem ser alteradas através do uso de ferramentas de edição, como Adobe Photoshop, com o intuito de fraudar um processo em negociação. O objetivo deste trabalho é a detecção automática de adulterações de assinaturas em documentos digitalizados através do uso de assinaturas provenientes de um segundo documento fonte. Utilizou-se a biblioteca OpenCV e PyWavelet para a extração de distribuições geradas pela transformada Wavelet, análise de momentos estatísticos e submissão para um classificador denominado de máquina de vetores de suporte. Os resultados foram satisfatórios, atingindo a acurácia de 76%, o que permite aumentar a eficiência do processo, na indicação de quais documentos e pessoas relacionadas, devem ser investigadas.


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Palavras-chave
Visão Computacional. Documentos digitais. Fraude. Wavelet. Máquina de vetores de suporte.
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