[en] This project is focused on study and develop a human interaction system. The goal of this project is to improve automatic signature veri cation systems. As an starting point, a study of the state-of-the-art on human interaction based systems and fusion of static and dynamic systems has been conducted. We have studied and analysed several static signature features that the Forensic Document Examiners use on a daily basis during their work. These features will be the key to improve the automatic signature veri cation systems. After an exhaustive study, we have picked up 10 di erent features involving the geometry and layout of the signature. An application has been developed to help the user to classify this features in each signature, in order to create a database which stores the data collected. In order to carry out an evaluation of our system, we use the data from the BiosecureID database. We test two automatic systems, and the proposed semi-automatic system. Later, we try to fuse our system with the automatic systems achieving an improvment of 89% for random forgeries and 31% for skilled forgeries, when we test it against the automatic veri cation system alone (DTW).

[es] En este proyecto se estudian técnicas caligráficas, y características que modelan la firma manuscrita de una persona, utilizadas por examinadores forenses en el análisis estas firmas como método para mejorar sistemas automáticos de reconocimiento de firma. Como punto de partida se ha realizado un estudio del estado del estado del arte respecto a la fusión de sistemas online y offline y a sistemas de interacción con seres humanos, para poder conocer si estudios anteriores muestran resultados alentadores en este tipo de sistemas. También se han revisado los estudios relacionados con la interacción humana en sistemas automáticos de reconocimiento de rasgos biométricos. Una vez comprendido estas investigaciones previas, se ha procedido al estudio y análisis de los atributos caligráficos que modelan la firma, y se han seleccionado los mas adecuados para este estudio, estos atributos serán clave para intentar mejorar los sistemas de reconocimiento automático de firma. En concreto se han seleccionado 10 atributos distintos. Se ha creado una herramienta para poder anotar de forma manual estos atributos seleccionados en cada firma de cada usuario, consiguiendo así una nueva base de datos que contiene la información offline de las firma analizadas. Para capítulo experimental se ha procedido a evaluar los sistemas utilizados en este proyecto por separado, para conocer su rendimiento. Después se ha procedido a fusionarlos, además de estos experimentos principales, se han llevado a cabo experimentos relacionados únicamente con los atributos caligrá cos seleccionados, para comparar su rendimiento. El sistema Manual basado en el etiquetado de atributos fusionado con el sistema automático DTW (Dynamic Time Warping) consigue mejorar en un 89% en el caso de random forgeries (el falsi cador reproduce la rma genuina sin ningún conocimiento de la misma) y un 31% en el caso de skilled forgeries (el falsi cador reproduce la rma genuina habiendo practicado y observado la rma con antelación), frente al sistema automático basado en información dinámica, DTW. Finalmente se presentan las conclusiones extraídas a lo largo del trabajo, así como las posibles líneas de trabajo futuro.