Den textoberoende inställningen till skribentens identifikation kräver inte att skribenten skriver någon förutbestämd text. Tidigare forskning om textoberoende identifikation har baserats på att identifiera skribentspecifika funktioner som utformats av experter. Under det senaste årtiondet har dock metoder för djupinlärning med framgång tillämpats för att automatiskt lära sig funktioner från data. Vi föreslår här en end-to-end djupe learning metod för textoberoende skribent identifiering som inte kräver föregående identifiering av funktioner. En Convolutional Neural Network (CNN) utbildas inledningsvis för att extrahera lokala funktioner, som representerar egenskaper av individuell handstil i hela karaktär bilder och deras underregioner. Slumpmässigt provade tuples av bilder från träningssetet används för att träna CNN och aggregera extraherade lokala funktioner av bilder från tuples för att bilda globala funktioner. För varje träningsperiod upprepas processen med slumpmässigt urval av tuples, vilket motsvarar ett stort antal träningsmönster som förbereds för utbildning av CNN för textoberoende identifikation av författare. Vi utförde experiment på JEITA-HP-databasen över handskrivna japanska karaktärsmönster offline. Med 200 tecken uppnådde vår metod en noggrannhet på 99,97% för att klassificera 100 författare. Även när vi använde 50 tecken för 100 författare eller 100 tecken för 400 författare, uppnådde vår metod noggrannhetsnivåer på 92,80% respektive 93,82%. Vi utförde ytterligare experiment på Firemaker och IAM databaser av offline handskriven engelsk text. Med bara en sida per författare för att träna, uppnådde vår metod över 91,81% noggrannhet för att klassificera 900 författare. Sammantaget uppnådde vi en bättre prestanda än det tidigare publicerade bästa resultatet baserat på handgjorda funktioner och klusteralgoritmer, vilket visar effektiviteten i vår metod för handskriven engelsk text också.
Nguyen et.al REF utbildar ett neuralt nätverk för att fånga lokala funktioner i hela karaktärsbilder och deras subregioner.
Text-independent writer identification using convolutional neural network
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}