Premio internacional a un estudiante de Doctorado por un trabajo que pretende reducir los errores en los sistemas de verificación de firmas

07 Oct 2015

El estudiante de Doctorado premiado (centro) junto con los coautores del trabajoMoisés Díaz Cabrera, estudiante de Doctorado del área de las Ingenierías de Telecomunicación, ha  sido galardonado con el premio al mejor trabajo en la 13ª  International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) de IEEE, celebrado en Nancy (Francia).

El trabajo premiado ha sido codirigido por el profesor Miguel Ángel Ferrer Ballester, de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, el profesor Réjean Plamondon, de la École Polytechnique de Montreal (Canadá) y el profesor Andreas Fischer, de la Universidad de Fribourg (Suiza), y lleva por título

- Título: Towards an Automatic On-Line Signature Verifier Using Only One Reference Per Signer

- Autores: Moisés Díaz, Andreas Fischer, Réjean Plamondon, Miguel Á. Ferrer

Moisés Díaz Cabrera, personal investigador predoctoral en formación de la ULPGC y miembro del IDeTIC (Instituto para el Desarrollo Tecnológico e Innovación en Telecomunicaciones), basó su trabajo en la generación de duplicados de firmas para reducir los errores en los sistemas de verificación de firmas y lograr una reducción de las muestras de entrenamiento de los sistemas de firmas hasta el mínimo - una firma por usuario - y alcanzar resultados comparables a los sistemas actuales de verificación de firma dinámica.

ICDAR 2015 reunió a más de 250 investigadores interesados en el reconocimiento y el análisis de documentos. La conferencia ICDAR está catalogada según CORE como "A" (excellent conference). El trabajo presentado por Moisés Díaz fue realizado en su estancia de investigación predoctoral durante el otoño/invierno 2014/2015 en la École Polytechnique de Montreal bajo la supervisión del profesor Réjean Plamondon. 

El propósito de la tesis de Moisés Díaz es imitar el comportamiento humano durante la escritura, Inspirado en el modelo teórico equivalente. El trabajo de tesis propone un modelado matemático de escritura en dos pasos:

  1. Desarrollo del plan de acción cognitivo al escribir,
  2. Imitación del control neuromuscular.

En esta tesis también se pretende estudiar cómo es la activación neuromuscular una vez realizada la escritura. Los resultados obtenidos están siendo bastante motivadores y pueden ser utilizados en diferentes ámbitos multidisciplinares como biometría, salud, forense, etc.