「论文名称」：《DeepHSV: User-Independent Offline Signature Verification Using Two-Channel CNN》
「开源代码」：https://github.com/dlutkaka/DeepHSV
介绍
堪称是世界上第一个可以在GPDS手写签名数据库（世界最新、最大的手写签名数据库，也是鉴定最为困难的数据库）上鉴定准确率达到“可用”级别的算法。
签字识别：分为在线签字识别，和离线签字识别，本文针对离线的静态图像进行笔迹识别。
用户依赖：分为依赖于用户和不依赖用户，本文对签字数据集训练用户无关的识别模型，可以对新用户签字进行字迹鉴别。
主要创新在于将2-ChannelCNN（双通道卷积神经网络）模型引入到笔迹对比中，比原来的CNN-Siamese（孪生卷积网络）模型在EER（等错率）从22.24%降到了9.95%，推断速度提高了2倍，训练效率提高了4倍，且具有更好的鲁棒性。
2-ChannelCNN(左) CNN-Siamese(右)
基础模型
「孪生网络」：度量学习方式，包含两个特征提取的分支，分支共享一个网络结构与权重，两个分支的输出用来衡量两个输入的相似度，通常用距离进行度量，比如欧式距离，训练损失采用对比损失（Contrastive Loss）。
「双通道网络」：两个输入被合并为一个双通道图像，作为一个单网络的输入，网络一开始就学习两个输入的相似度，而不是通过最后进行特征相似度比较。同时，达到了减少参数搜索空间，提升收敛速度的效果。传统双通道网络经过全局平均池化，只输出两个输入数据的相似度得分。运用以下的损失函数进行训练模型权重
。
第一项为正则项，第二项
是label（匹配为1、不匹配为-1），
为网络输出。
本文模型
「2-Channel-2-Logit Network」：基于双通道网络，作者提出了输出两个logit的双通道双logit网络，将两个输出的距离作为两个输入图像的相似度。
采用常用的softmax损失对距离进行监督学习：
主干网络采用「Inception-V3」结构（整个网络就是一个Inception-V3），为避免过拟合，增加了3个dropout层，网络结构如下：
网络结构
「预处理」：考虑一般签字图像的比例与书写方向，利用双线性插值将图像缩放到高度为155，宽度为220的固定大小。未做裁剪、对齐，像素反转，背景去除，二值化等预处理操作。
「模型训练」：在签名数据集中存在样本不均衡问题，同一个用户的仿写数据对数量远大于真实数据对，假设一个用户有M个真实签字样本，N个冒写数据样本，那么真实签字样本有 对，
冒写数据对有 个：
作者采用对冒写数据下采样的方式，保持正负样本对保持在均衡的状态。
「实验细节」：
Tensorflflow 1.7（年代久远????），优化器：AdamOptimizer，未使用BN，Xavier方法进行权重初始化，batch size：192，初始学习率：1e-4，衰减系数decay：0.9。
「实验数据」：
CEDAR: 55个人，24次真实签字，24次专业仿写签字，扫描为PNG图像格式
BHSig260: 100人孟加拉语，160人印度语，20次真实签字，30次专业仿写数据，TIFF图像格式
GPDS-Synthetic: 4000用户，每个人24次真实签字，30次仿写签字，JPEG图像格式
实验结果
总的来说，本文借鉴了双通道做图像相似度比较的思想（2015年CVPR文章），采用了Inception-V3作为backbone，为防止过拟合加入了dropout，然后输出两个logit分数，并将差值作为距离进行监督学习，最后效果很好，据说在中国金融认证中心（CFCA）已经投入使用，用于自动审核客户在电子合同中手写签字的有效性。
