How to detect problematic signers for automatic signature verification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Automatic Signatures Verification (ASV) is a pattern recognition application where the patterns are obviously the signatures of different signers. To correctly characterize a given signature, one must use several specimens from each signer and therefore, the intrinsic variability of some signers become a fundamental issue. Another fundamental issue of ASV system design is the unpredictable nature of true forgeries. This emphasizes the problem already mentioned but also points out another aspect of ASV systems that is usually not taken into account by system designer: the intrinsic difficulty of signatures to be Imitated by potential forgers. An experiment specifically designed on signature imitations has been conducted. Eight subjects were trained with the help of an electro-acoustical set-up in order to imitate, both visually and dynamically, eight reference signatures. First, these signatures have been analyzed to estimate the difficulty of each one to be imitated. This has been done with the help of a parametric coefficient based on data from experimental psychology and handwriting generation models. These signatures have also been analyzed to estimate their intraclass dissimilarity by an automatic comparison algorithm. The results of the experiment show to some extent, that problematic signers are those with signatures which are both instable (high intrinsic variability) and easy to imitate
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle