Combining graph edit distance and triplet networks for offline signature verification
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Pattern Recognition Letters
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
125
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
527-533
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Elsevier
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Offline signature verification is a challenging pattern recognition task where a writer model is inferred using only a small number of genuine signatures. A combination of complementary writer models can make it more difficult for an attacker to deceive the verification system. In this work, we propose to combine a recent structural approach based on graph edit distance with a statistical approach based on deep triplet networks. The combination of the structural and statistical models achieve significant improvements in performance on four publicly available benchmark datasets, highlighting their complementary perspectives.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
0167-8655
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
MAERGNER, Paul, Vinaychandran PONDENKANDATH, Michele ALBERTI, Marcus LIWICKI, Kaspar RIESEN, Rolf INGOLD und Andreas FISCHER, 2019. Combining graph edit distance and triplet networks for offline signature verification. Pattern Recognition Letters. 2019. Bd. 125, S. 527–533. DOI 10.1016/J.PATREC.2019.06.024. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42552