論文の概要: DetailSemNet: Elevating Signature Verification through Detail-Semantic Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16364v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 13:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.653235
• Title: DetailSemNet: Elevating Signature Verification through Detail-Semantic Integration
• Title（参考訳）: DetailSemNet: 詳細セマンティック統合による署名検証の高揚
• Authors: Meng-Cheng Shih, Tsai-Ling Huang, Yu-Heng Shih, Hong-Han Shuai, Hsuan-Tung Liu, Yi-Ren Yeh, Ching-Chun Huang,
• Abstract要約: オフラインシグネチャ検証(オフラインシグネチャ検証、英: offline signature verification、OSV)は、法医学において頻繁に利用される技術である。 本稿ではOSV用の新しいモデルDetailSemNetを提案する。 我々は2つの署名画像間の局所構造をマッチングし、精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.531733528309733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Offline signature verification (OSV) is a frequently utilized technology in forensics. This paper proposes a new model, DetailSemNet, for OSV. Unlike previous methods that rely on holistic features for pair comparisons, our approach underscores the significance of fine-grained differences for robust OSV. We propose to match local structures between two signature images, significantly boosting verification accuracy. Furthermore, we observe that without specific architectural modifications, transformer-based backbones might naturally obscure local details, adversely impacting OSV performance. To address this, we introduce a Detail Semantics Integrator, leveraging feature disentanglement and re-entanglement. This integrator is specifically designed to enhance intricate details while simultaneously expanding discriminative semantics, thereby augmenting the efficacy of local structural matching. We evaluate our method against leading benchmarks in offline signature verification. Our model consistently outperforms recent methods, achieving state-of-the-art results with clear margins. The emphasis on local structure matching not only improves performance but also enhances the model's interpretability, supporting our findings. Additionally, our model demonstrates remarkable generalization capabilities in cross-dataset testing scenarios. The combination of generalizability and interpretability significantly bolsters the potential of DetailSemNet for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: オフライン署名検証 (OSV) は、法医学において頻繁に利用される技術である。 本稿ではOSV用の新しいモデルDetailSemNetを提案する。 ペア比較の全体的特徴に依存する従来の手法とは異なり、我々の手法はロバストOSVにおける微細な違いの重要性を浮き彫りにしている。 本稿では,2つの署名画像間の局所構造をマッチングし,精度を大幅に向上させることを提案する。 さらに、特定のアーキテクチャ変更がなければ、トランスフォーマーベースのバックボーンは自然に局所的な詳細を曖昧にし、OSV性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 これを解決するために,機能障害と再絡み合いを利用したDetail Semantics Integratorを導入する。 この積分器は、識別的セマンティクスを同時に拡張し、局所的な構造マッチングの有効性を高めながら、複雑な詳細を強化するように設計されている。 オフラインシグネチャ検証において,主要なベンチマークに対して提案手法を評価する。 我々のモデルは最近の手法を一貫して上回り、最先端の結果を明確なマージンで達成している。 局所構造マッチングの強調は,性能の向上だけでなく,モデルの解釈可能性の向上にも寄与し,本研究の成果を裏付ける。 さらに,本モデルでは,データセット間のテストシナリオにおいて,顕著な一般化能力を示す。 一般化可能性と解釈可能性の組み合わせは、現実世界のアプリケーションにおいてDetailSemNetの可能性を著しく加速させる。

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