論文の概要: Offline Signature Verification Based on Feature Disentangling Aided Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19754v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 19:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:49:48.528564
• Title: Offline Signature Verification Based on Feature Disentangling Aided Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: 特徴分散型変分オートエンコーダを用いたオフライン署名検証
• Authors: Hansong Zhang, Jiangjian Guo, Kun Li, Yang Zhang, Yimei Zhao,
• Abstract要約: シグネチャ検証システムの主なタスクは、シグネチャ画像から特徴を抽出し、分類のための分類器を訓練することである。 署名検証モデルがトレーニングされている場合、熟練した偽造の例は、しばしば利用できない。 本稿では, 可変オートエンコーダ(VAE)を用いて, 署名画像から直接特徴を抽出する新しい署名検証手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.128256936054622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline handwritten signature verification systems are used to verify the identity of individuals, through recognizing their handwritten signature image as genuine signatures or forgeries. The main tasks of signature verification systems include extracting features from signature images and training a classifier for classification. The challenges of these tasks are twofold. First, genuine signatures and skilled forgeries are highly similar in their appearances, resulting in a small inter-class distance. Second, the instances of skilled forgeries are often unavailable, when signature verification models are being trained. To tackle these problems, this paper proposes a new signature verification method. It is the first model that employs a variational autoencoder (VAE) to extract features directly from signature images. To make the features more discriminative, it improves the traditional VAEs by introducing a new loss function for feature disentangling. In addition, it relies on SVM (Support Vector Machine) for classification according to the extracted features. Extensive experiments are conducted on two public datasets: MCYT-75 and GPDS-synthetic where the proposed method significantly outperformed $13$ representative offline signature verification methods. The achieved improvement in distinctive datasets indicates the robustness and great potential of the developed system in real application.
• Abstract（参考訳）: オフライン手書き署名検証システムは、手書き署名画像を本物の署名または偽物として認識することで、個人の身元を確認するために使用される。 シグネチャ検証システムの主な課題は、シグネチャ画像から特徴を抽出し、分類のための分類器を訓練することである。 これらのタスクの課題は2つあります。 第一に、本物のシグネチャと熟練した偽造物はその外観に非常によく似ており、クラス間距離は小さい。 第二に、シグネチャ検証モデルがトレーニングされている場合、熟練したフォージェリーのインスタンスは利用できないことが多い。 そこで本研究では,新しい署名検証手法を提案する。 署名画像から直接特徴を抽出するために可変オートエンコーダ(VAE)を使用する最初のモデルである。 機能をより差別的にするために、機能分離のための新しい損失関数を導入することで、従来のVAEを改善します。 さらに、抽出した特徴に応じて分類するためにSVM(Support Vector Machine)に依存している。 MCYT-75とGPDS-syntheticの2つの公開データセットで大規模な実験を行い、提案手法は13ドルの代表的オフライン署名検証法を著しく上回った。 特徴的データセットの達成された改善は、実際のアプリケーションにおける開発システムの堅牢性と大きなポテンシャルを示している。

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