Sınırlı yüzeylere el yazısıyla atılan imzaların doğrulanabilmesi için yöntem önerisi
Method suggestion to verify handwritten signatures on limited surfaces
Yazar: İSMAİL SİNAN TATLIGİL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde; resmî belgelerde kâğıt üzerine imza atılması kimlik göstergesi olarak kullanılmaktadır. Bununla beraber tablet gibi sayısal ortamlarda üretilmiş belgelere sistem üzerinden imza atılması uygulaması da son yıllarda yaygınlaşmıştır.
Hukuksal ihtilaf halinde; kâğıt üzerine atılan imzaların doğrulanması uzmanlar tarafından yapılabilmektedir. Buna karşılık, sayısal ortamlarda atılan imzaların sahte olabilme durumlarında, atıldığı iddia edilen imzaların ve eldeki belge ile ilişkilerinin doğrulanması karmaşık yöntemler gerektirmektedir.  
Bu amaçla literatürde mevcut imza örneği veri setlerinden farklı olarak, imza bağışçılarının bağışladıkları imzalar ile Tatlıgil adını verdiğimiz yeni bir veri seti oluşturulmuş ve imzanın doğrulanması için yöntem önerisi sunulmuştur. Bu set için içerisinde sağ/sol el kullanan, kadın/erkek, eğitim durumu, yaş kayıtlarıyla birlikte en önemlisi aynı bağışçıya ait 20, 50 ve 100 imza biriktirilmiştir. Bunun yanı sıra bağışçıların imza atarken pozisyonları ve ara vermeden bağışta bulunmaları sağlanmıştır. İleride veri setiyle yapılacak farklı çalışmalar, doğruluk ve başarım oranının çok daha yüksek olmasını sağlayacağı ve psikolojik durum gibi farklı çalışmalarla katma değer katacağı değerlendirilmektedir.
Yeni veri setimiz ile mevcutlar arasındaki farklar ele alınmıştır. İlgili veri setleri ile yapılan çalışmalar incelenmiş ve başarım oranı en yüksek olan yöntem tespit edilmiştir. Doğruluğu, ilgili çalışmadaki veri setleri ile karşılaştırılmıştır. 
Başarımı yüksek yöntem, gerçek imzalar arasına eklenen sahte imzanın tespitine ilişkindir. Ancak kişi imza atarken zaman içerisinde, art arda imzalar attığında veya imza atarken ki pozisyonu sebebiyle imzasında değişim veya bozulma olabilmektedir. Bu sebeple başarımı yüksek tespit edilen yöntemi oluşturduğumuz veri setinde denenmiştir. Yöntem, tüm imzaların gerçek sahiplerine ait olmasına rağmen düşük başarım ve doğruluk sağlamıştır. Bu düşük başarımın sebebi imzaların atılırken çeşitli nedenlerden dolayı farklılaşması diğer bir deyişle bozulmalarından kaynaklandığı değerlendirilmektedir. Bu nedenle imzalar eğer dijital bir materyal ile alınıyorsa bu imzaların alınırken nelere dikkat edilmesi gerektiği ve doğrulamanın yapılabilmesi için nelerin yapılması gerektiğine ilişkin yöntem önerisi sunulmaktadır.

Abstract:
Today; Signing on paper is used as an identity indicator in official documents. In addition, the practice of signing documents produced on digital media such as tablets via the system has become widespread in recent years.
In case of legal dispute; Verification of signatures on paper can be done by experts. On the other hand, in cases where signatures signed in digital environments may be fake, verifying the signatures claimed to have been made and their relationship with the document at hand requires complex methods.
For this purpose, unlike the existing signature sample data sets in the literature, a new data set called Tatlıgil was created with the signatures donated by signature donors and a method proposal was presented to verify the signature. For this set, 20, 50 and 100 signatures belonging to the same donor were collected, along with records of right/left handedness, male/female, education level and age. In addition, the positions of the donors while signing were ensured and that they donated without interruption. It is evaluated that different studies to be conducted with the data set in the future will ensure that the accuracy and performance rate will be much higher and will add added value with different studies such as psychological status.
The differences between our new data set and the existing ones are discussed. Studies with relevant data sets were examined and the method with the highest performance rate was determined. Its accuracy was compared with data sets in the relevant study.
The high-performance method is related to the detection of forged signatures added between real signatures. However, when a person signs, his signature may change or deteriorate over time, when he signs repeatedly or due to his position while signing. For this reason, the method with high performance was tested on the data set we created. The method provided low performance and accuracy even though all signatures belonged to their real owners. It is considered that the reason for this low performance is that the signatures differ for various reasons, in other words, they are distorted. For this reason, if signatures are taken with a digital material, a method recommendation is presented regarding what should be taken into consideration when obtaining these signatures and what should be done to ensure verification.