电子化签名笔迹鉴定辅助模型签名检测和分割数据集

近年来，离线签名笔迹比对与识别相关算法得到广泛研究，但大多都是基于相对理想的场景数据，实际应用中的泛化效果较差，其中最主要的原因是目前缺乏真实场景下采集的复杂干扰签名笔迹数据集进行相关算法的研究与探索。因此，本文提出了第一个真实的中文手写签名文档数据集AOSSig4000，并将数据按背景分为了五类,可以同时支持笔迹检测、笔迹分割、笔迹内容识别等算法研究工作。最后，我们使用不同笔迹检测和笔迹分割算法在AOSSig4000数据集上充分实验，实验结果为未来的算法研究工作提供了良好的参考。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为真实场景下采集的中文手写签名文档数据集（AOSSig4000），按背景分为五类，可用于笔迹检测、分割及内容识别等算法研究。数据规模约5.99GB，包含12001个文件，作者已基于该数据集开展多项实验，为后续研究提供参考基准。