SigScatNet: A Siamese + Scattering based Deep Learning Approach for Signature Forgery Detection and Similarity Assessment

要約

偽造署名の急増は、個人と組織の両方に広範な不便と恐るべき課題をもたらしています。
この画期的な研究論文では、散乱ウェーブレットによって強化されたシャム深層学習ネットワークの可能性を利用して、署名偽造を検出し、署名の類似性を評価することで、この問題に対処する革新的なソリューションである SigScatNet を紹介します。
Siamese Network により、包括的な類似性インデックスを通じて署名の信頼性を確認できるようになり、正確な検証と比較が可能になります。
注目すべきことに、散乱ウェーブレットの統合により、モデルに並外れた効率が与えられ、コスト効率の高いハードウェア システム上でシームレスに動作するのに十分な軽量化が実現されています。
私たちのアプローチの有効性を検証するために、ICDAR SigComp オランダ データセットと CEDAR データセットという 2 つのオープンソース データセットに対して広範な実験が行われました。
実験結果は、私たちが提案した SigScatNet の実用性と大成功を示しており、ICDAR SigComp オランダのデータセットでは 3.689% という比類のない等誤り率が得られ、CEDAR データセットでは 0.0578% という驚くべき結果が得られました。
SigScatNet の実装を通じて、当社の研究は EER スコアと計算効率の観点から署名分析における新たな最先端を先導し、偽造を検出し、署名の類似性を定量化するための高度でアクセスしやすいソリューションを提供します。
最先端のシャム深層学習と散乱ウェーブレットを採用することで、安全で効率的な署名検証システムへの道を開く堅牢なフレームワークを提供します。

要約(オリジナル)

The surge in counterfeit signatures has inflicted widespread inconveniences and formidable challenges for both individuals and organizations. This groundbreaking research paper introduces SigScatNet, an innovative solution to combat this issue by harnessing the potential of a Siamese deep learning network, bolstered by Scattering wavelets, to detect signature forgery and assess signature similarity. The Siamese Network empowers us to ascertain the authenticity of signatures through a comprehensive similarity index, enabling precise validation and comparison. Remarkably, the integration of Scattering wavelets endows our model with exceptional efficiency, rendering it light enough to operate seamlessly on cost-effective hardware systems. To validate the efficacy of our approach, extensive experimentation was conducted on two open-sourced datasets: the ICDAR SigComp Dutch dataset and the CEDAR dataset. The experimental results demonstrate the practicality and resounding success of our proposed SigScatNet, yielding an unparalleled Equal Error Rate of 3.689% with the ICDAR SigComp Dutch dataset and an astonishing 0.0578% with the CEDAR dataset. Through the implementation of SigScatNet, our research spearheads a new state-of-the-art in signature analysis in terms of EER scores and computational efficiency, offering an advanced and accessible solution for detecting forgery and quantifying signature similarities. By employing cutting-edge Siamese deep learning and Scattering wavelets, we provide a robust framework that paves the way for secure and efficient signature verification systems.

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