手書き署名の信頼性検証のための多重スケール特徴学習と新しい距離学習損失関数の提案

提案手法は、手書き署名の全体的な情報と局所的な詳細情報を統合的に学習することで、真正署名と巧妙な偽造署名を効果的に識別する。また、新しい距離学習損失関数「co-tuplet loss」を提案し、真正署名と偽造署名の距離を最適化することで、高精度な署名検証を実現する。