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O sistema imunitário natural oferece várias opções fascinantes que motivaram o planeamento de Sistemas Imunitários Artificiais (SIA) habituados a resolver questões variadas de engenharia e Inteligência Artificial (IA). Os AIS estão a prosperar significativamente em aplicações de deteção e diagnóstico de falhas, em que anomalias como erros e falhas são assimiladas a vírus que devem ser detectados. Assim, os AIS parecem adequados para descobrir automaticamente falsificações em sistemas de verificação de assinaturas. Este trabalho propõe uma técnica de verificação de assinaturas offline que suporta o Sistema de Reconhecimento Imunitário Artificial (AIRS) e a Rede Neural Artificial (ANN) utilizados na fase de verificação. Para a geração de caraterísticas, dois descritores totalmente diferentes são projectados para obter traços de assinatura. o principal é que a pirâmide gaussiana usada para a síntese de textura é muito redundante, as escalas grosseiras oferecem muitos dos dados nas escalas mais finas e a pirâmide laplaciana.
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