O som emitido pela caneta em contato com o papel ou qualquer superfície rígida, durante a assinatura, pode ser uma nova técnica de autenticação biométrica. É o que propõe a pesquisa de mestrado Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos, desenvolvida no Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP. No estudo, foi adotada a inteligência artificial para criar um sistema não invasivo de validação das assinaturas manuscritas que pode ser utilizado, por exemplo, por instituições bancárias.

Para desenvolver a técnica, o autor da pesquisa e tecnólogo em informática, João Paulo Lemos Escola, obteve um novo algoritmo de baixa complexidade que permite a autenticação biométrica em tempo real. Ele explica que foi utilizada uma caneta esferográfica comum, com um simples microfone acoplado para capturar o ruído ao escrever a assinatura. Esse “som” foi transferido para o computador e armazenado em um arquivo de áudio WAV (formato padrão para armazenamento de áudio em computadores).

A diferenciação de usuários foi feita por meio de um software desenvolvido pelo pesquisador aplicando uma rede neural artificial também criada pelo autor. “Uma rede neural artificial funciona como a do cérebro, formada por neurônios que se interligam e são responsáveis por filtrar os dados pertinentes a eles. Neste caso, existem vetores e variáveis com responsabilidade de filtrar características específicas”.

Frequências predominantes

Inicialmente, o pesquisador empregou um algoritmo para capturar o sinal de áudio e extrair suas diferentes frequências. “A partir do ruído da assinatura é feita a classificação das frequências, que são as predominantes no sinal de áudio. Então, comparo com a escala Bark, as frequências que o ouvido humano consegue entender, e descarto as que não são audíveis. Assim, você obtém 25 frequências predominantes de um ruído de determinada assinatura”, explica Escola.

Essas frequências predominantes são aplicadas na rede neural, que será “treinada” para o reconhecimento do ruído da assinatura. “A rede recebe determinada quantidade de assinaturas de uma pessoa para ser “treinada” a identificá-la. Depois disso, podemos submeter ‘n’ assinaturas de ‘x’ pessoas, que a rede vai me retornar o nome daquele que tem a maior probabilidade de ser o dono de cada assinatura”, afirma pesquisador. Nos resultados da pesquisa, foram necessárias quatro assinaturas de uma pessoa para “treinar” a rede neural, que obteve valores de acerto superiores a 90% na identificação.

O pesquisador destaca que a técnica pode ser aplicada em bancos, cartórios ou locais onde as pessoas assinam documentos. “A proposta do trabalho foi criar uma caneta que capturasse esse som e aproveitasse isso. No banco, por exemplo, além do documento assinado, que já é uma forma de autenticação pessoal, poderíamos ter esse sistema incorporado no computador ou num hardware que faria essa validação adicional. Seria uma forma de segurança a mais dos dados tanto para o banco quanto para o cliente.”

Mais informações:
E-mail: jpescola@ifsp.edu.br 

Por Hérika Dias da Agência USP de Notícias