Erzurum Teknik Üniversitesi (ETÜ) öğrencileri tarafından geliştirilen 'API Tabanlı Yapay Zekâ Destekli Çevrimiçi ve Çevrimdışı İmza Doğrulama Sistemi', TÜBİTAK'tan destek aldı. Fatih Mehmet Gürbüz, Hasan Şenmemiş, Ahmet Bilge ve Zeynep Akalın'ın geliştirdiği proje, Bilgisayar Mühendisliği ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümlerindeki öğrenimleri sırasında ortaya çıktı.
YÜKSEK DOĞRULUKTA İMZA TESPİTİ
Dr. Öğr. Üyesi Nursena Bayğın ve Dr. Öğr. Üyesi Sefa Küçük danışmanlığında yürütülen proje, hem dijital hem de fiziksel imzaların yüksek doğrulukla tespit edilmesini hedefliyor. Geliştirilen sistem, çevrimdışı imza doğrulamada gri tonlama, eşikleme, kenar tespiti ve kontur analizi gibi gelişmiş görüntü işleme tekniklerinden yararlanıyor. Çevrimiçi doğrulamada ise imza atma sürecindeki hız, basınç, yön ve zamanlama gibi dinamik öznitelikler analiz ediliyor.
DERİN ÖĞRENME MODELİ İLE SAHTE İMZALAR AYIRT EDİLİYOR
Proje ekibi, 'SignatureCNN' isimli bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Bu model, gerçek ve sahte imzaları yüksek başarı oranıyla ayırt edebiliyor. Ayrıca, resmi belgelerdeki damga, logo ve metin kaynaklı arka plan gürültülerini temizleyerek imza görüntülerinin netliğini artırıyor. Sistemin, sahtecilik riskinin yüksek olduğu bankacılık, finans, hukuk, sağlık ve eğitim gibi alanlarda güvenilir bir çözüm sunması bekleniyor. Geliştirilen teknolojinin, hem dijital hem de fiziksel imza doğrulama süreçlerini hızlandırarak güvenliği artıracağı ve dolandırıcılık girişimlerini azaltacağı belirtiliyor.