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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 a decisao. A proposta baseou-se na utilizacao de tecnicas de processamento digital de imagens e de redes neurais atraves do algoritmo de aprendizagem de backpropagation com 2 abordagens diferentes. Os resultados demonstraram um percentual medio 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 media, 6,67% de erro. Dessa forma, pode-se observar a eficiencia da ferramenta proposta, bem como a diferenca e evolucao das abordagens atraves dos resultados.

brazilian journal of forensic sciences

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