ICDAR2021

文章來源??華工新聞網(wǎng)

近日，在2021年光學(xué)文字識(shí)別（OCR）領(lǐng)域的旗艦國際會(huì)議——文檔分析與識(shí)別國際會(huì)議（ICDAR）舉辦的聯(lián)機(jī)簽名認(rèn)證競賽中，由華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院金連文教授指導(dǎo)，碩士研究生江佳佳、博士研究生賴松軒、碩士研究生朱業(yè)成組成的DLVC-Lab隊(duì)伍，戰(zhàn)勝來自德國、俄羅斯、西班牙、意大利、印度等國家的頂尖隊(duì)伍，以較大優(yōu)勢再次榮獲手寫筆跡鑒別領(lǐng)域的國際競賽冠軍。

ICDAR-2021-SVC冠軍獲獎(jiǎng)證書

簽名認(rèn)證是一種重要的身份認(rèn)證技術(shù)，它的認(rèn)證對象是書寫者的簽名或其簡寫，因經(jīng)常書寫而具有較強(qiáng)的個(gè)人風(fēng)格。與人臉、虹膜、指紋、聲紋等特征相比，手寫簽名能夠通過非侵入式、更加用戶友好的方式進(jìn)行采集，因此簽名認(rèn)證已被廣泛應(yīng)用于商務(wù)活動(dòng)、銀行辦公、安全認(rèn)證等場景。進(jìn)入信息時(shí)代以來，隨著電子設(shè)備的普及，聯(lián)機(jī)手寫簽名認(rèn)證技術(shù)得到了廣泛的發(fā)展，獲取媒介從最初辦公場景的專用設(shè)備演變到當(dāng)前的智能手機(jī)、電子平板等移動(dòng)終端。在這些場景中，書寫者可以靈活地選擇手寫筆輸入或者手指輸入。然而，聯(lián)機(jī)手寫簽名具有樣本數(shù)量少、在跨時(shí)間和跨設(shè)備的場景下呈現(xiàn)出較大的類內(nèi)差異、容易遭受仿冒簽名攻擊的特點(diǎn)，給聯(lián)機(jī)簽名認(rèn)證任務(wù)帶來了很大的挑戰(zhàn)。

針對問題的難點(diǎn)，金連文教授團(tuán)隊(duì)提出了可端到端訓(xùn)練的深度軟動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整( Deep Soft-DTW，DSDTW)模型，賦予了經(jīng)典的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）方法以表征學(xué)習(xí)的能力。首先，提取聯(lián)機(jī)簽名序列的速度及其一階微分、加速度、壓力、角度等信息的時(shí)間函數(shù)。其次，將各時(shí)間函數(shù)送入卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CRNN進(jìn)一步學(xué)習(xí)深度表征，為DTW提供有效的輸入。接著，考慮到DTW對輸入是不完全可微的，引入其平滑形式soft-DTW，并將簽名對的soft-DTW距離融入到三元組損失函數(shù)中進(jìn)行優(yōu)化。由于soft-DTW是可微的，所以整個(gè)系統(tǒng)可端到端訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的優(yōu)雅融合。

來自金連文教授團(tuán)隊(duì)的技術(shù)方案在來自中國、俄羅斯、德國、西班牙、意大利、印度等參賽隊(duì)伍提交的多個(gè)方法中脫穎而出，以較大優(yōu)勢獲得冠軍。其中，在辦公場景達(dá)到了3.33%的等錯(cuò)誤率（領(lǐng)先第2名3.11%），在移動(dòng)場景達(dá)到了7.41%的等錯(cuò)誤率（領(lǐng)先第2名2.73%），在辦公和移動(dòng)的混合場景達(dá)到了6.04%的等錯(cuò)誤率（領(lǐng)先第2名3.92%）。（圖文/電子與信息學(xué)院 編輯/盧慶雷）

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