电子化签名笔迹鉴定辅助模型签名候选位置数据集

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，本文提出了一个新的含复杂干扰因素背景和候选签名位置的中文文档图像模板数据集AOSDoc，该数据集的签名图像模版和现有其它干净背景签名可合成更丰富的签名文档数据，也可支持签名数据合成算法研究工作。最后，我们使用不同笔迹检测和笔迹分割算法在AOSDoc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

该数据集名为AOSDoc，提供含复杂干扰背景与候选签名位置的中文文档图像模板，旨在解决真实场景下离线签名笔迹比对算法泛化效果差的问题。通过与现有干净背景签名合成，可生成更丰富的签名文档数据，支撑签名数据合成及笔迹检测、分割等算法的研究与实验。