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DeepSignDB
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新框架利用路径签名和 T-Mamba 增强在线签名验证
研究人员开发了一种新的在线签名验证框架，该框架结合了增强路径签名 (APS) 描述符和 T-Mamba 模型。APS 描述符通过在进行时间和基点增强后计算滑动窗口路径签名来捕获几何结构和非线性交互。T-Mamba 模型是一种混合设计，结合了时间卷积网络块和时间扫描 Mamba，能够学习局部时间模式和全局长距离依赖关系。这种集成方法在基准数据集上展示了最先进的性能，尤其是在训练数据有限的情况下。
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GAFSV-Net框架使用二维图像进行在线签名验证
研究人员开发了GAFSV-Net，一种用于在线签名验证的新型框架，它将时间签名数据转换为六通道的Gramian Angular Field图像。这种方法允许利用强大的二维卷积神经网络架构，特别是ConvNeXt-Tiny编码器，而这对于原始时间序列模型来说是无法实现的。与现有的基于序列的方法相比，该系统在DeepSignDB和BiosecurID等基准数据集上表现出优越的性能，突显了二维时间编码的好处。