Offline signature verification via structural methods: graph edit distance and inkball models
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2018
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
ICFHR2018. 2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. Niagara Falls, New York, USA, 5-8 August 2018. Proceedings
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
163-168
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
New York
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
For handwritten signature verification, signature images are typically represented with fixed-sized feature vectors capturing local and global properties of the handwriting. Graphbased representations offer a promising alternative, as they are flexible in size and model the global structure of the handwriting. However, they are only rarely used for signature verification, which may be due to the high computational complexity involved when matching two graphs. In this paper, we take a closer look at two recently presented structural methods for handwriting analysis, for which efficient matching methods are available: keypoint graphs with approximate graph edit distance and inkball models. Inkball models, in particular, have never been used for signature verification before. We investigate both approaches individually and propose a combined verification system, which demonstrates an excellent performance on the MCYT and GPDS benchmark data sets when compared with the state of the art.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
05.08.2018
Enddatum der Konferenz
08.08.2018
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-1-5386-5875-8
ISSN
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, Nicholas HOWE, Kaspar RIESEN, Rolf INGOLD und Andreas FISCHER, 2018. Offline signature verification via structural methods: graph edit distance and inkball models. In: ICFHR2018. 2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. Niagara Falls, New York, USA, 5-8 August 2018. Proceedings. New York: IEEE. 2018. S. 163–168. ISBN 978-1-5386-5875-8. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42435