論文の概要: GAFSV-Net: A Vision Framework for Online Signature Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00120v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 18:21:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.705305
• Title: GAFSV-Net: A Vision Framework for Online Signature Verification
• Title（参考訳）: GAFSV-Net:オンライン署名検証のためのビジョンフレームワーク
• Authors: Himanshu Singhal, Suresh Sundaram,
• Abstract要約: ImageSV-Netは、各シグネチャを6チャンネルの非対称なグラミアン角野画像SV-Netとして表現する。 デュアルブランチのConvNeXt-TinyエンコーダはGASFとGADFを独立して処理する。 We evaluate on DeepSignDB and BiosecurID, outform all sequence-based baselines training under same objectives。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4768782466318795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online signature verification (OSV) requires distinguishing skilled forgeries from genuine samples under high intra-class variability and with very few enrollment samples. Existing deep learning methods operate directly on raw temporal sequences, restricting them to 1D architectures and preventing the use of pretrained 2D vision backbones. We bridge this gap with GAFSV-Net, which represents each signature as a six-channel asymmetric Gramian Angular Field image: three kinematic channels (pen speed, pressure derivative, direction angle) are each encoded into complementary GASF and GADF matrices that capture pairwise temporal co-occurrence and directional transition structure respectively. A dual-branch ConvNeXt-Tiny encoder processes GASF and GADF independently, with bidirectional cross-attention enabling each branch to query discriminative patterns from the other before metric-space projection. Training uses semi-hard triplet loss with skilled-forgery hard-negative injection; verification is performed via cosine similarity against a small enrollment prototype. We evaluate on DeepSignDB and BiosecurID, outperforming all sequence-based baselines trained under identical objectives, demonstrating that the representational gain of 2D temporal encoding is consistent and independent of training procedure, with ablations characterising each design choice's contribution.
• Abstract（参考訳）: オンラインシグネチャ検証 (OSV) では, 高いクラス内変動率と極めて少ない登録サンプルで, 本物のサンプルと熟練した偽造品を区別する必要がある。 既存のディープラーニング手法は、生の時間的シーケンスを直接操作し、1Dアーキテクチャに制限し、事前訓練された2Dビジョンバックボーンの使用を防止する。 3つのキネマティックチャネル (ペン速度, 圧力微分, 方向角) をそれぞれ相補的GASFおよびGADF行列に符号化し, 対側的共起および方向遷移構造を捉える。 二重ブランチのConvNeXt-TinyエンコーダはGASFとGADFを独立に処理し、各ブランチが距離空間投影の前に互いに識別パターンをクエリできる双方向のクロスアテンションを実現する。 訓練は半硬度三重項損失と熟練鍛造型硬陰性注射を用いて行われ、小入学者の試作機に対してコサイン類似性によって検証が行われる。 We evaluate on DeepSignDB and BiosecurID, out outperform all sequence-based baselines under identical objectives, demonstrated that the representational gain of 2D temporal encoding is consistent and independent of training procedure, with ablations which each design choice's contribution。

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