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Fixed-sized representation learning from offline handwritten signatures of different sizes
International Journal on Document Analysis and Recognition ( IF 2.3 ) Pub Date : 2018-04-23 , DOI: 10.1007/s10032-018-0301-6
Luiz G. Hafemann , Luiz S. Oliveira , Robert Sabourin

Methods for learning feature representations for offline handwritten signature verification have been successfully proposed in recent literature, using deep convolutional neural networks to learn representations from signature pixels. Such methods reported large performance improvements compared to handcrafted feature extractors. However, they also introduced an important constraint: the inputs to the neural networks must have a fixed size, while signatures vary significantly in size between different users. In this paper, we propose addressing this issue by learning a fixed-sized representation from variable-sized signatures by modifying the network architecture, using spatial pyramid pooling. We also investigate the impact of the resolution of the images used for training and the impact of adapting (fine-tuning) the representations to new operating conditions (different acquisition protocols, such as writing instruments and scan resolution). On the GPDS dataset, we achieve results comparable with the state of the art, while removing the constraint of having a maximum size for the signatures to be processed. We also show that using higher resolutions (300 or 600 dpi) can improve performance when skilled forgeries from a subset of users are available for feature learning, but lower resolutions (around 100dpi) can be used if only genuine signatures are used. Lastly, we show that fine-tuning can improve performance when the operating conditions change.

中文翻译:

从不同大小的离线手写签名中学习固定大小的表示形式

在最近的文献中,已经成功地提出了学习用于离线手写签名验证的特征表示的方法,该方法使用深度卷积神经网络从签名像素中学习表示。与手工提取的特征提取器相比,此类方法在性能上有很大提高。但是,他们也引入了一个重要的约束条件:神经网络的输入必须具有固定的大小,而不同用户之间的签名大小却相差很大。在本文中,我们建议通过使用空间金字塔池通过修改网络体系结构从可变大小的签名中学习固定大小的表示形式来解决此问题。我们还研究了用于训练的图像分辨率的影响,以及适应(微调)表示以适应新的操作条件(不同的采集协议,例如书写工具和扫描分辨率)的影响。在GPDS数据集上,我们获得了与现有技术相当的结果,同时消除了要处理的签名具有最大大小的限制。我们还显示,当可以从部分用户那里获得熟练的伪造品来进行特征学习时,使用更高的分辨率(300或600 dpi)可以提高性能,但是如果仅使用真正的签名,则可以使用更低的分辨率(大约100dpi)。最后,我们证明了当操作条件改变时,微调可以改善性能。例如书写工具和扫描分辨率)。在GPDS数据集上,我们获得了与现有技术相当的结果,同时消除了要处理的签名具有最大大小的限制。我们还显示,当可以从部分用户那里获得熟练的伪造品来进行特征学习时,使用更高的分辨率(300或600 dpi)可以提高性能,但是如果仅使用真正的签名,则可以使用更低的分辨率(大约100dpi)。最后,我们证明了当操作条件改变时,微调可以改善性能。例如书写工具和扫描分辨率)。在GPDS数据集上,我们获得了与现有技术相当的结果,同时消除了要处理的签名具有最大大小的限制。我们还显示,当可以从部分用户那里获得熟练的伪造品进行特征学习时,使用更高的分辨率(300或600 dpi)可以提高性能,但是如果仅使用真实签名,则可以使用更低的分辨率(大约100dpi)。最后,我们证明了当操作条件改变时,微调可以改善性能。我们还显示,当可以从部分用户那里获得熟练的伪造品来进行特征学习时,使用更高的分辨率(300或600 dpi)可以提高性能,但是如果仅使用真正的签名,则可以使用更低的分辨率(大约100dpi)。最后,我们证明了当操作条件改变时,微调可以改善性能。我们还显示,当可以从部分用户那里获得熟练的伪造品来进行特征学习时,使用更高的分辨率(300或600 dpi)可以提高性能,但是如果仅使用真正的签名,则可以使用更低的分辨率(大约100dpi)。最后,我们证明了当操作条件改变时,微调可以改善性能。
更新日期:2018-04-23
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