DeepWriteSYN：基于深度短期表示的手写体在线合成
计算机视觉与模式识别
2020-12-09 v2 人机交互
摘要
本研究提出DeepWriteSYN，一种基于深度短期表示的新型在线手写合成方法。它包含两个模块：i) 可选且可替换的时间分割，将手写体划分为由单个或多个连贯笔画组成的短时片段；ii) 这些短时手写片段的在线合成，基于序列到序列的变分自编码器（VAE）。所提方法的主要优势在于合成以短时片段（可从一个字符的部分到完整字符）进行，且VAE可在可配置的手写数据集上训练。这两个特性使我们的合成器极具灵活性，例如如实验所示，DeepWriteSYN能针对给定手写结构生成逼真的手写变体，对应于给定人群或给定受试者的自然变异。这两种情况分别针对单个数字和手写签名进行了实验展开，均在各自情形下取得了显著结果。此外，我们给出了在线签名验证任务的实验结果，显示出DeepWriteSYN在显著改进单次学习场景方面的巨大潜力。据我们所知，这是首个能够通过深度学习在短期内（包括手写签名）生成逼真在线手写体的合成方法。这可作为迈向长期逼真手写生成的模块，无论是完全合成的还是作为给定手写样本的自然变体，都极为有用。
引用
@article{arxiv.2009.06308,
title = {DeepWriteSYN: On-Line Handwriting Synthesis via Deep Short-Term Representations},
author = {Ruben Tolosana and Paula Delgado-Santos and Andres Perez-Uribe and Ruben Vera-Rodriguez and Julian Fierrez and Aythami Morales},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06308},
year = {2020}
}