基于Siamese和BiGRU的在线手写签名验证

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为了解决在线手写签名验证的准确率问题,文中使用深度学习的方法设计了一个基于双向门控循环单元(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)以及孪生神经网络(Siamese Network)的模型,此方法首先把签名数据的最关键特征提取出来,将它与此签名的参考数据输入到孪生神经网络中,对其进行真伪分类。在文中的实验中,注意力机制(Attention Mechanism)的引入明显提高了此模型的准确性,在SigComp2011手写在线中文数据集中,文中的方法相较此前的最好
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