Este documento propone un sistema empotrado de alto rendimiento para la verificación de firmas manuscritas en urdu sin conexión. Aunque muchos conjuntos de datos de firmas están disponibles públicamente en idiomas como inglés, latín, chino, persa, árabe, hindi y bengalí, no se encontraron conjuntos de datos de firmas manuscritas en urdu en la literatura. Por lo tanto, en este trabajo se crea un conjunto de datos de firmas manuscritas en urdu. El sistema empotrado propuesto se utiliza para distinguir firmas genuinas y falsificadas basadas en varias características, como longitud, patrón y bordes. El sistema consta de cinco pasos: adquisición de datos, preprocesamiento, extracción de características, registro de firma y verificación de firma. Se utiliza un algoritmo de votación mayoritaria (MV) para mejorar el rendimiento y la precisión del sistema empotrado propuesto. En la extracción de características, se utiliza una señal senoidal mejorada multiplicada por una función gaussiana a una frecuencia y orientación específicas como un filtro Gabor 2D. El marco propuesto se prueba y se compara con los métodos existentes de verificación de firmas manuscritas. Nuestros resultados de prueba muestran precisión del 66.8% para el conjunto, 86.34% para el vecino más cercano (KNN), 93.31% para la máquina de vectores de soporte (SVM) y 95.05% para la red neuronal convolucional (CNN). Después de aplicar el algoritmo de votación mayoritaria, la precisión general puede mejorarse al 95.13%, con una tasa de aceptación falsa (FAR) del 0.2% y una tasa de rechazo falsa (FRR) del 41.29% en el conjunto de datos privado. Para probar la capacidad de generalización del modelo propuesto, también lo probamos en un conjunto de datos público de firmas manuscritas en inglés y logramos una precisión general del 97.46%.