Static and Dynamic Synthesis of Bengali and Devanagari Signatures

要約

自動署名検証システムの開発は困難であり、大量のトレーニング サンプルが必要です。
これが、合成手書き生成が文書画像分析における新たなトピックとなっている理由です。
一部の手書きシンセサイザーは、人間がどのように動作を達成するかを分析する、神経科学で確立された仮説である運動等価モデルを使用しています。
具体的には、運動等価モデルは人間の行動を 2 つのステップに分割します。1) 認知レベルでのエフェクターに依存しないステップと、2) 運動レベルでのエフェクターに依存するステップです。
実際、最近の研究では、この理論に基づいた手書きシンセサイザーの西洋文字への適用に成功したことが報告されています。
この論文は、このスキームを 2 つのインド文字、ベンガル語 (バングラ) とデーヴァナーガリー文字 (ヒンディー語) の合成署名の生成に適応させることを目的としています。
この目的のために、ベンガル語とデーヴァナーガリーの署名の両方に 2 つの異なるオンライン データベースとオフライン データベースを使用します。
この論文では、デヴァナーガリー文字またはベンガル文字で書かれた静的および動的署名のための効果的なシンセサイザーを報告します。
人工的に生成された署名を実際の署名の結果と比較すると、外観とパフォーマンスの点で有望な結果が得られます。

要約(オリジナル)

Developing an automatic signature verification system is challenging and demands a large number of training samples. This is why synthetic handwriting generation is an emerging topic in document image analysis. Some handwriting synthesizers use the motor equivalence model, the well-established hypothesis from neuroscience, which analyses how a human being accomplishes movement. Specifically, a motor equivalence model divides human actions into two steps: 1) the effector independent step at cognitive level and 2) the effector dependent step at motor level. In fact, recent work reports the successful application to Western scripts of a handwriting synthesizer, based on this theory. This paper aims to adapt this scheme for the generation of synthetic signatures in two Indic scripts, Bengali (Bangla), and Devanagari (Hindi). For this purpose, we use two different online and offline databases for both Bengali and Devanagari signatures. This paper reports an effective synthesizer for static and dynamic signatures written in Devanagari or Bengali scripts. We obtain promising results with artificially generated signatures in terms of appearance and performance when we compare the results with those for real signatures.

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