I praktiken tillhandahåller varje författare endast ett begränsat antal signaturprover för att utforma ett system för signaturverifiering. Hybridgenerativ-diskriminativa ensembler av klassificerare (EoCs) föreslås i detta papper för att utforma en off-line SV-system från få prover, där klassificeraren urvalsprocessen utförs dynamiskt. För att utforma det generativa skedet tränas flera diskreta vänster-till-höger dolda Markov-modeller (HMM) med hjälp av ett antal olika tillstånd och kodboksstorlekar, vilket gör det möjligt för systemet att lära sig signaturer på olika nivåer av perception. För att utforma det diskriminativa steget mäts HMM-sannolikheten för varje utbildningssignatur och monteras i vektorer som används för att träna en diversifierad pool av tvåklassers klassificeringar genom en specialiserad slumpmässig subrymdsmetod. Under verifieringen väljer en ny dynamisk urvalsstrategi baserad på algoritmen K-nearest-oracles (KNORA) och på Output Profiles de mest exakta EoCs för att klassificera en given ingångssignatur. Detta SV-system lämpar sig för inkrementell inlärning av nya signaturprover. Experiment som utförs med verkliga signaturdata (bestående av äkta prover, och slumpmässiga, enkla och skickliga förfalskningar) indikerar att den föreslagna dynamiska urvalsstrategin avsevärt kan minska den totala felfrekvensen, med avseende på andra EoC som bildas med hjälp av välkända dynamiska och statiska urvalsstrategier. Dessutom är prestandan hos det SV-system som föreslås i detta dokument betydligt större än eller jämförbar med prestandan hos relaterade system som finns i litteraturen.
Batista m.fl. REF föreslog en hybrid generativ-dicriminativ ensemble av klassificeringar som dynamiskt väljer klassificeringarna för att bygga ett skrivberoende HSV-system.
Dynamic selection of generative-discriminative ensembles for off-line signature verification
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}