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Offline Signature Verification Using Convolution Siamese Network

机译:使用卷积连体网络进行脱机签名验证

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摘要

This paper presents an offline signature verification approach using convolutional Siamese neural network. Unlike the existing methods which consider feature extraction and metric learning as two independent stages, we adopt a deep-leaning based framework which combines the two stages together and can be trained end-to-end. The experimental results on two offline public databases (GPDSsynthetic and CEDAR) demonstrate the superiority of our method on the offline signature verification problem.
机译:本文提出了一种使用卷积暹罗神经网络的离线签名验证方法。与将特征提取和度量学习视为两个独立阶段的现有方法不同,我们采用了基于深度学习的框架,该框架将两个阶段结合在一起并且可以进行端到端的培训。在两个离线公共数据库(GPDSsynthetic和CEDAR)上的实验结果证明了我们的方法在离线签名验证问题上的优越性。

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