GAFSV-Net：オンライン署名検証のためのビジョン・フレームワーク

arXiv cs.CV / 2026/5/4

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要点

本論文は、熟練者による偽造と少数の登録サンプル、さらにクラス内ばらつきが大きい状況に対処するオンライン署名検証の新しい枠組み「GAFSV-Net」を提案している。
署名を生の1次元時系列として扱う代わりに、運動学的信号（ペン速度、圧力微分、方向角）を用いて補完的なGASFとGADF行列に符号化し、6チャネルの非対称Gramian Angular Field画像として表現する。
2つの分岐（dual-branch）のConvNeXt-Tinyエンコーダを用い、双方向クロスアテンションによって各分岐が相手から識別的なパターンを引き出してから、メトリック空間へ射影する。
学習では、半ハードなトリプレット損失に熟練者による偽造をハードネガティブとして注入し、推論は小さな登録プロトタイプに対するコサイン類似度で行う。
DeepSignDBおよびBiosecurIDで、目的関数を揃えた時系列ベースの既存手法よりも性能が向上し、設計要素ごとの寄与を示すアブレーションにより裏付けられている。