Uma Ferramenta Computacional Forense para Verificação de Autenticidade de Assinaturas Manuscritas Através de Processamento Digital de Imagens e Redes Neurais Artificiais

Este artigo tem como objetivo propor uma ferramenta computacional forense capaz de verificar a autenticidade de assinaturas manuscritas de forma automatizada, a fim de auxiliar e otimizar esse processo e funcionar como um instrumento de apoio à decisão. A metodologia desta proposta baseou-se na utilização de técnicas de processamento digital de imagens e de redes neurais através do algoritmo de aprendizagem de backpropagation com as abordagens 500 e 901. Os resultados demonstraram um percentual médio de erro de 20% na primeira e de 5,83% na segunda, sendo que o desempenho de um profissional treinado para verificar autenticidade de assinaturas apresenta, em média, 6,67% de erro. Dessa forma, pôde-se observar a eficiência da ferramenta proposta, bem como a diferença e evolução das abordagens através da relevância dos resultados.