論文の概要: Multiscale Global and Regional Feature Learning Using Co-Tuplet Loss for
Offline Handwritten Signature Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00428v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 10:14:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 14:30:50.635932
- Title: Multiscale Global and Regional Feature Learning Using Co-Tuplet Loss for
Offline Handwritten Signature Verification
- Title（参考訳）: オフライン手書きシグネチャ検証のためのコタップレットロスを用いたマルチスケールグローバル・地域特徴学習
- Authors: Fu-Hsien Huang and Hsin-Min Lu
- Abstract要約: 手書き署名検証は、法律や金融機関によって広く認められている重要な生体認証手法である。
自動署名検証システムの開発は、文字間類似性、文字内変動、署名サンプル数の制限による課題を提起する。
オフライン手書き署名検証のためのマルチスケールグローバル・地域特徴学習ネットワーク(MGRNet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Handwritten signature verification is a significant biometric verification
method widely acknowledged by legal and financial institutions. However, the
development of automatic signature verification systems poses challenges due to
inter-writer similarity, intra-writer variations, and the limited number of
signature samples. To address these challenges, we propose a multiscale global
and regional feature learning network (MGRNet) with the co-tuplet loss, a new
metric learning loss, for offline handwritten signature verification. MGRNet
jointly learns global and regional information from various spatial scales and
integrates it to generate discriminative features. Consequently, it can capture
overall signature stroke information while detecting detailed local differences
between genuine and skilled-forged signatures. To enhance the discriminative
capability of our network further, we propose the co-tuplet loss, which
simultaneously considers multiple positive and negative examples to learn
distance metrics. By dealing with inter-writer similarity and intra-writer
variations and focusing on informative examples, the co-tuplet loss addresses
the limitations of typical metric learning losses. Additionally, we develop
HanSig, a large-scale Chinese signature dataset, to facilitate the development
of robust systems for this script. The dataset is available at
https://github.com/ashleyfhh/HanSig. Experimental results on four benchmark
datasets in different languages demonstrate the promising performance of our
method in comparison to state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 手書き署名検証は、法律や金融機関によって広く認められている重要な生体認証手法である。
しかし, 自動署名検証システムの開発は, 文字間類似性, 文字内変動, 署名サンプル数の制限による課題を提起している。
これらの課題に対処するために,オフライン手書き署名検証のための新しいメトリック学習損失であるコ・タップレット損失を用いたマルチスケール・グローバル・地域特徴学習ネットワーク(mgrnet)を提案する。
MGRNetは、様々な空間スケールからグローバルおよび地域情報を共同で学習し、それを統合して識別的特徴を生成する。
これにより、実際の署名と熟練した署名との詳細な局所的な違いを検知しながら、シグネチャストローク全体の情報をキャプチャすることができる。
さらに,ネットワークの識別能力を高めるために,複数の正負の例と負の例を同時に考慮して,距離メトリクスを学習するコタップレット損失を提案する。
文字間の類似性や文字間の変動に対処し、情報的な例に焦点を当てることで、コタップレット損失は典型的なメートル法学習損失の限界に対処する。
さらに、このスクリプトのための堅牢なシステム開発を容易にするため、大規模な中国語署名データセットであるHanSigを開発した。
データセットはhttps://github.com/ashleyfhh/hansigで入手できる。
異なる言語における4つのベンチマークデータセットの実験結果は、最先端の手法と比較して、提案手法の有望な性能を示す。
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