用于签名验证的深度学习方法
计算机视觉与模式识别
2019-12-12 v1
摘要
签名在人类日常生活中被广泛使用，并作为验证人类身份的补充特征。然而，关于签名验证的工作很少。本文中，我们提出若干深度学习架构来解决该任务，涵盖从 CNN、RNN 到 CNN-RNN 紧凑模型。我们还通过编码时间信息改进路径签名特征（Path Signature Features），以扩大真实签名与伪造签名之间的差异。我们的数值实验证明了所构建模型与特征表示的有效性。
引用
@article{arxiv.1912.05435,
title = {Deep Learning Methods for Signature Verification},
author = {Zihan Zeng and Jing Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05435},
year = {2019}
}
备注
Submit to ICMR. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1907.11845 by other authors