論文の概要: Static and Dynamic Synthesis of Bengali and Devanagari Signatures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17026v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 14:01:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 14:55:15.152886
- Title: Static and Dynamic Synthesis of Bengali and Devanagari Signatures
- Title(参考訳): ベンガル及びデバナガリ信号の静的及び動的合成
- Authors: Miguel A. Ferrer, Sukalpa Chanda, Moises Diaz, Chayan Kr. Banerjee,
Anirban Majumdar, Cristina Carmona-Duarte, Parikshit Acharya, Umapada Pal
- Abstract要約: 本稿では,デバナガリ文字やベンガル文字で書かれた静的および動的シグネチャを効果的に合成する。
実際のシグネチャと実シグネチャを比較した結果, 外観や性能の面で人工的に生成されたシグネチャを用いた有望な結果が得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.385242870659749
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Developing an automatic signature verification system is challenging and
demands a large number of training samples. This is why synthetic handwriting
generation is an emerging topic in document image analysis. Some handwriting
synthesizers use the motor equivalence model, the well-established hypothesis
from neuroscience, which analyses how a human being accomplishes movement.
Specifically, a motor equivalence model divides human actions into two steps:
1) the effector independent step at cognitive level and 2) the effector
dependent step at motor level. In fact, recent work reports the successful
application to Western scripts of a handwriting synthesizer, based on this
theory. This paper aims to adapt this scheme for the generation of synthetic
signatures in two Indic scripts, Bengali (Bangla), and Devanagari (Hindi). For
this purpose, we use two different online and offline databases for both
Bengali and Devanagari signatures. This paper reports an effective synthesizer
for static and dynamic signatures written in Devanagari or Bengali scripts. We
obtain promising results with artificially generated signatures in terms of
appearance and performance when we compare the results with those for real
signatures.
- Abstract(参考訳): 自動署名検証システムの開発は困難であり,多数のトレーニングサンプルを必要とする。
これが合成手書き生成が文書画像解析の新たなトピックである理由である。
手書きシンセサイザーの中には、人間がどのように動きを成し遂げるかを分析する神経科学の確立された仮説である運動同値モデルを用いるものもある。
特に、運動等価モデルでは、人間の行動は2つのステップに分けられる。
1)認知レベル及び認知レベルにおけるフェクタ独立ステップ
2) モータレベルのエフェクタ依存ステップ。
実際、近年の研究では、この理論に基づく手書きシンセサイザーの西洋文字への適用が成功したことを報告している。
本稿では, ベンガル文字 (bangla) とデヴァナガリー文字 (hindi) の合成符号生成にこの方式を適用することを目的とした。
この目的のために、BengaliとDevanagariのシグネチャには、2つの異なるオンラインデータベースとオフラインデータベースを使用します。
本稿では,devanagari または bengali スクリプトで書かれた静的および動的シグネチャに対して有効なシンセサイザを提案する。
実際のシグネチャと実シグネチャを比較した結果, 外観や性能の面で人工的に生成されたシグネチャを用いた有望な結果が得られる。
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