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CASIA-OLHWDB
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新的时间编辑攻击目标是手写体AI
研究人员开发了一种新的方法，用于对用于在线手写识别的深度学习模型进行对抗性攻击。与可能引入可见伪影的现有空间扰动技术不同，这种新颖的方法使用基于显著性的时间编辑。通过在通过基于梯度的激活映射识别出的关键时间步插入或删除点，该方法在生成对抗性示例的同时，保留了书写的自然形状和流畅性。与传统的基于图像的攻击相比，这种时间编辑攻击在单次黑盒场景中表现出更强的可迁移性，凸显了对书写识别系统的一个重大威胁模型。
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扩散模型在笔迹轨迹恢复方面取得突破
研究人员开发了一个新颖的框架，使用扩散模型进行笔迹轨迹恢复，这是该任务的首次尝试。该方法将轨迹恢复视为一个图像条件生成过程，采用去噪扩散模型生成与观察到的墨迹痕迹相符的笔迹轨迹。在CASIA-OLHWDB数据集上的评估表明，与PEN-Net和Cross-VAE等现有方法相比，即使是复杂字符，在时间相似性和形状保真度方面也取得了显著的改进。该模型还显示出泛化到未见类别和书写系统的能力，成功地从一个针对汉字训练的模型中恢复了拉丁字母的笔画顺序。