論文の概要: An Investigation of Feature Selection and Transfer Learning for
Writer-Independent Offline Handwritten Signature Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10025v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 12:18:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 22:25:46.275478
- Title: An Investigation of Feature Selection and Transfer Learning for
Writer-Independent Offline Handwritten Signature Verification
- Title（参考訳）: 文字非依存オフライン手書き署名検証のための特徴選択と伝達学習の検討
- Authors: Victor L. F. Souza, Adriano L. I. Oliveira, Rafael M. O. Cruz and
Robert Sabourin
- Abstract要約: 本稿では,バイナリ粒子群最適化(BPSO)を用いてラッパーモードで特徴選択を行う場合のオーバーフィッティングの有無について検討する。
また、移動学習コンテキストにおける選択された特徴の使用を評価するために調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.751795751395091
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: SigNet is a state of the art model for feature representation used for
handwritten signature verification (HSV). This representation is based on a
Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and contains 2048 dimensions. When
transposed to a dissimilarity space generated by the dichotomy transformation
(DT), related to the writer-independent (WI) approach, these features may
include redundant information. This paper investigates the presence of
overfitting when using Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) to perform the
feature selection in a wrapper mode. We proposed a method based on a global
validation strategy with an external archive to control overfitting during the
search for the most discriminant representation. Moreover, an investigation is
also carried out to evaluate the use of the selected features in a transfer
learning context. The analysis is carried out on a writer-independent approach
on the CEDAR, MCYT and GPDS datasets. The experimental results showed the
presence of overfitting when no validation is used during the optimization
process and the improvement when the global validation strategy with an
external archive is used. Also, the space generated after feature selection can
be used in a transfer learning context.
- Abstract（参考訳）: SigNetは手書き署名検証(HSV)に使用される特徴表現のための技術モデルである。
この表現はディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)に基づいており、2048次元を含んでいる。
書き手非依存(wi)アプローチに関連する二分法変換(dt)によって生成された不類似性空間に変換されると、これらの特徴は冗長な情報を含む可能性がある。
本稿では,バイナリ粒子群最適化(BPSO)を用いてラッパーモードで特徴選択を行う場合のオーバーフィッティングの有無について検討する。
本稿では,最も識別性の高い表現の探索中にオーバーフィットを制御するために,外部アーカイブを用いたグローバル検証戦略に基づく手法を提案する。
また、転送学習コンテキストにおける選択された特徴の使用を評価するための調査も行う。
この分析は、CEDAR、MCYT、GPDSデータセットに対して、ライターに依存しないアプローチで行われる。
実験の結果,最適化プロセス中に検証が使用されない場合のオーバーフィッティングと,外部アーカイブを用いたグローバルな検証戦略の改善が示された。
また、特徴選択後に生成された空間は、伝達学習コンテキストで使用できる。
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