論文の概要: SM-DTW: Stability Modulated Dynamic Time Warping for signature verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11978v1
• Date: Mon, 20 May 2024 12:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 13:14:56.751681
• Title: SM-DTW: Stability Modulated Dynamic Time Warping for signature verification
• Title（参考訳）: SM-DTW: シグネチャ検証のための安定性変調動的時間ワープ
• Authors: Antonio Parziale, Moises Diaz, Miguel A. Ferrer, Angelo Marcelli,
• Abstract要約: 被験者の署名を複数実行した場合の実際の動作の違いを説明するために,安定性の概念を導入する。 我々は,シグネチャの最も安定な部分は,シグネチャ検証において,疑わしいシグネチャと参照シグネチャの類似性を評価する上で,最重要であると推測する。 安定領域を組み込むための安定性変調動的時間ワープアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.299840769087444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Building upon findings in computational model of handwriting learning and execution, we introduce the concept of stability to explain the difference between the actual movements performed during multiple execution of the subject's signature, and conjecture that the most stable parts of the signature should play a paramount role in evaluating the similarity between a questioned signature and the reference ones during signature verification. We then introduce the Stability Modulated Dynamic Time Warping algorithm for incorporating the stability regions, i.e. the most similar parts between two signatures, into the distance measure between a pair of signatures computed by the Dynamic Time Warping for signature verification. Experiments were conducted on two datasets largely adopted for performance evaluation. Experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the baseline system and compares favourably with other top performing signature verification systems.
• Abstract（参考訳）: 筆者らは,手書き学習と実行の計算モデルにおいて,被験者の署名の複数実行中に実行された実際の動作の違いを説明するための安定性の概念を導入し,署名の最も安定した部分は,署名検証中の疑似署名と参照署名との類似性を評価する上で重要な役割を担わなければならないと推測した。 次に、2つのシグネチャ間の最も類似した部分である安定性領域を、シグネチャ検証のための動的時間ワープによって計算された2つのシグネチャ間の距離測定に組み込むための安定性変調動的時間ワープアルゴリズムを導入する。 2つのデータセットで実験を行い、性能評価を行った。 実験の結果,提案アルゴリズムはベースラインシステムの性能を向上し,他のトップパフォーマンスシグネチャ検証システムと比較した。

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