Metoder för inlärning funktion representationer för offline handskrivna signaturverifiering har framgångsrikt föreslagits i den senaste litteraturen, med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk för att lära representationer från signatur pixlar. Sådana metoder rapporterade stora prestandaförbättringar jämfört med handgjorda funktionsextraktorer. Men de införde också en viktig begränsning: ingångarna till neurala nätverk måste ha en fast storlek, medan signaturer varierar avsevärt i storlek mellan olika användare. I detta dokument föreslår vi att man tar itu med denna fråga genom att lära sig en fast storleksmässig representation från variableriserade signaturer genom att ändra nätverksarkitekturen med hjälp av spatial pyramidpooling. Vi undersöker också effekterna av upplösningen av de bilder som används för utbildning och effekterna av att anpassa (fine-tuning) representationerna till nya driftsförhållanden (olika förvärvsprotokoll, såsom skrivinstrument och scan-upplösning). På GPDS-datauppsättningen uppnår vi resultat jämförbara med den senaste tekniken, samtidigt som vi tar bort begränsningen att ha en maximal storlek för signaturerna som ska behandlas. Vi visar också att med hjälp av högre upplösning (300 eller 600 dpi) kan förbättra prestandan när kvalificerade förfalskningar från en undergrupp av användare finns tillgängliga för funktionsinlärning, men lägre upplösning (ca 100 dpi) kan användas om endast äkta signaturer används. Slutligen visar vi att finjustering kan förbättra prestandan när driftförhållandena förändras.
Dessutom har Hafemann m.fl. REF svarade på det neurala nätverkets inmatningsrestriktion med fast storlek genom att lära sig en fast representation från variabla signaturbilder med integrering av ett rumsligt pyramidpoolinglager.
Fixed-sized representation learning from offline handwritten signatures of different sizes
{'venue': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'journal': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}