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João Victor Pacheco Dias | Data Scientist | everis Brasil

Reconhecimento de Assinaturas Manuscritas com Redes Neurais

Criamos um framework para a identificação de fraudes em Assinaturas Manuscritas em cheques e contratos no qual estes, após terem sido digitalizados pudessem ser padronizados automaticamente e inseridos em um algoritmo que retornasse como resultado se o documento analisado é real ou uma fraude.

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Imagem 1 — Framework elaborado

Apesar da grande quantidade de publicações na área de Verificação de Assinatura Manuscrita nos últimos anos, o desafio de produzir ferramentas de alta eficácia, continua em aberto à novas tecnologias.

Em um processo tradicional, existe a figura do funcionário da instituição, normalmente bancária, que recebe os cheques dos clientes e compara as assinaturas com uma base de dados de assinaturas. Trata-se de um processo sem escala, na qual cada funcionário possui algumas horas de trabalho diário, sujeito a imprevistos e erros humanos.

Imagem 2 — Exemplo de comparação entre uma assinatura original, falsificação feita por um profissional e uma falsificação feita por uma pessoa sem o conhecimento da assinatura original

As possibilidades de fraudes são classificadas em 3 classes. Na primeira, o fraudador não conhece a assinatura verdadeira da vítima. Com isto a probabilidade de este conseguir forjar uma assinatura similar a verdadeira é baixa pois as assinaturas variam da forma cursiva à abstrata. A segunda classe equivale a um amador tentando copiar uma assinatura já visualizada. Provavelmente as assinaturas possuirão grandes similaridades, porém um algoritmo bem treinado seria capaz de detectar as diferenças. Esta é a nossa classe potencial. A terceira e última categoria é composta pelas falsificações profissionais. Se a um ser humano treinado esta tarefa apresenta um imenso desafio para um algoritmo também a faz.

Além disso, existem desafios práticos e inerentes do tema como:

· Padronização de assinaturas de diferentes tamanhos;

· Diferentes layouts de cheques, ainda que do mesmo banco;

· Resíduos do microfilme presentes na digitalização dos documentos;

· Assinaturas que sobrescrevem outros campos textuais dos documentos;

· Documentos digitalizados inclinados ou moderadamente rotacionados.

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Imagem 3 — Exemplo de templates de cheques e contrato

Até os anos 2000, o modo tradicional de se verificar as assinaturas era feito através da extração de atributos geométricos, grafométricos, direcionais, transformações matemáticas, textura, dentre outras.

Com a aplicação de métodos de Redes Neurais e Aprendizado Profundo surgiu uma nova janela de oportunidades. Ao invés de extratores de atributos manuais começaram a serem utilizados os pixels brutos em arquiteturas diversas.

A abordagem da nossa equipe então foi utilizar das técnicas mais avançadas de Inteligência Artificial para automatizar a identificação dos campos das assinaturas nos documentos, extraindo-as para então passar por um tratamento de imagens. Estas imagens padronizadas são as fontes de entradas de algoritmos de Redes Neurais Convolucionais os quais criam representações numéricas dos atributos de cada assinatura.

Cada cliente possui, no banco de dados, um conjunto de assinaturas. As comparamos, com assinaturas reais e forjadas em cheques/contratos através de diversas métricas de similaridade. Alimentamos modelos de classificação e para a obtenção do resultado final. Em nossos testes conseguimos identificar corretamente a procedência de 52 cheques em 53 disponíveis para validação.

Para os casos mais complicados, nos quais o algoritmo não consiga sugerir uma tomada de decisão estes serão enviados para uma equipe treinada a qual terá a decisão final.

O uso de algoritmos proporciona redução de custos, otimização de processos e ganho de escala. Porém, é importante ressaltar que se trata de uma ferramenta para dedicar a operação às tarefas de maior valor ou a casos que requerem experiência e habilidade humana.

Mais detalhes poderão ser obtidos no paper que anunciaremos em breve.

By: João Victor Dias

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Exponential intelligence for exponential companies

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