Ce projet est un projet de cours portant sur l'apprentissage non-supervisé dans le cadre du cursus ingénieur de Télécom SudParis.
Pour des raisons de confidentialité et de protection des données, les données utilisées dans ce projet ne sont pas fournies et leur tracé n'est pas affiché.
Cette étude de cas concerne l’analyse d’une base de données de signatures manuscrites dites « en-ligne », acquises sur un dispositif numérique (tablette graphique). Ainsi, on peut étudier la dynamique du geste produit lors de la signature. La base de données utilisée est MCYT-100. Elle contient 100 sujets ayant chacun réalisé 25 signatures de référence. Ajoutées à ces signatures, nous est fourni la complexité des 2500 signatures (25 signatures authentiques des 100 personnes) qui a été calculée avec le modèle GMM couplé à la mesure d’entropie différentielle, et cela pour différents nombres de gaussiennes :
À terme, cette analyse permettra de faire de la classification de signature avec un traitement non-supervisé afin de détecter si une nouvelle signature appartient bien à son propriétaire ou si c’est une fraude.