Unterschriften sind überall zu sehen — in Kunst, Kryptografie, Musik, Bankschecks usw. Sie sind ein Zeichen einer Person zum Nachweis der Identität und Absicht. Es ist unverwechselbar und einzigartig für diese Person. Es ist auch eine Möglichkeit, die Identität der Person zu bestätigen. Obwohl es einzigartig und für diese Person privat ist, kann es gefälscht werden. Banken verwenden die Signatur, um die Schecks zu verifizieren, Kryptowährungen verwenden die digitale Signatur, um eine Transaktion zu verifizieren, Kunstmuseen verwenden die Signatur, um den Eigentümer der Kunst zu identifizieren. Daher ist es von größter Bedeutung, die Echtheit der Signatur zu identifizieren. Hier wird die automatische Signaturvalidierung wichtig.
In der Vergangenheit haben Benutzer die Signaturvalidierung manuell durchgeführt. Dabei beglaubigte der Bankangestellte die Unterschrift auf dem Scheck, der Mitarbeiter des Kunstmuseums beglaubigte die Unterschrift auf dem Kunstwerk und so weiter. Dies erfordert ein gutes Auge, um subtile Unterschiede zu erkennen, und ist fehleranfällig. Außerdem ist es ein ziemlich zeitaufwändiger Prozess. Mit dem Aufkommen der neuesten Technologie mit unglaublichen Fähigkeiten ist dieser Prozess nun automatisiert. Es reduziert die Fehler und beschleunigt auch den Prozess. Heutzutage, wo täglich Milliarden von Transaktionen stattfinden, ist es unerlässlich, dass dieser Prozess schnell und reibungslos abläuft.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Prozess der Signaturvalidierung zu automatisieren. Die traditionelle Methode besteht darin, das Bild der Signatur zu erhalten. Verwenden Sie dann Bildverarbeitungstechniken wie Graukonvertierung, Rauschreduzierung, Kantenverbesserung, Binarisierung und andere, um die Signatur in einem guten Format zu erhalten. Extrahieren Sie dann Merkmale aus dem verarbeiteten Bild der Signatur. Übergeordnete Merkmale wie Breite, Höhe und Seitenverhältnis. Merkmale auf niedriger Ebene aus bestimmten Teilen der Signatur, z. B. die Anzahl der Übergänge von schwarzen zu weißen Pixeln und umgekehrt. Speichern Sie diese Merkmale dann, um sie mit der Signatur zu vergleichen, die überprüft werden muss. Es gibt zwar auch andere Ansätze wie die Verwendung von Fuzzy-Modellen, Hidden-Markov-Modellen und anderen, aber der derzeit beste Ansatz ist die Verwendung von Deep Learning. Deep Learning hat mit Bildern Wunder vollbracht und übertrifft alle anderen derzeit bekannten Ansätze.
Die Personalressourcen, die für die Bearbeitung und Überprüfung der unzähligen Transaktionen erforderlich sind, die täglich stattfinden, sind keine Option mehr. Die Automatisierung der Signaturvalidierung dient nicht nur der Überprüfung, sondern auch der Aufdeckung von Betrug. Die automatische Signaturvalidierung ist eine Lösung für eine effiziente und schnelle Validierung der Signatur.
Häufig gestellte Fragen
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
IDP verarbeitet effizient sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, sodass Unternehmen relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen nahtlos extrahieren können.
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