基于 K 近邻与动态时间规整的在线签名验证
计算机视觉与模式识别
2021-11-30 v1
摘要
在线签名是最常用的生物特征之一。该领域已提出多种验证系统与公开数据库。本文提出一种将 k 近邻（k-nearest neighbor）与动态时间规整（dynamic time warping）算法相结合的验证系统，使用近期发布的 DeepSignDB 数据库。我们的算法应用于手指与触控笔输入的签名，分别代表办公与移动场景。系统首先在数据库的开发集上测试，触控笔输入签名错误率为 6.04%，手指输入签名为 5.20%，两者结合为 6.00%。系统还应用于数据库的评估集，取得了极具前景的结果，尤其对于手指输入签名。
引用
@article{arxiv.2111.14438,
title = {K-nearest neighbour and dynamic time warping for online signature verification},
author = {Mohammad Saleem and Bence Kovari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14438},
year = {2021}
}
备注
2nd International Conference on Machine Learning Techniques and Data Science (MLDS 2021) ISPN: 978-1-925953-52-7