三模态电子化签名数据集

三模态电子化签名数据集面向司法办案场景中电子签名的真实性验证需求，采集并整合了签名静态图像、签名动态序列与签名动作视频三类同步模态数据。数据采集于2022—2024年期间，由70名受试者在汉王ESP1020E手写液晶屏与固定视角摄像头下完成，每人书写10条多模态真实签名，其中20名受试者额外提供伪造签名样本。数据集包含1278×798分辨率的RGBA格式签名图像、记录笔尖坐标、压力及提笔状态的json格式动态序列，以及640×480分辨率、25帧每秒的mp4签名视频，并附带提取的手部关键点序列。依据同步的正样本可系统构造多类模态不一致的负样本，最终形成13840条样本的数据集。数据在采集与预处理阶段严格控制时序同步与质量一致性，包括视频裁剪、动态序列插值规整、关键点缺失修补等步骤，确保不同模态间的可比性。本数据集填补了手写签名研究中缺乏动作视频模态的空白，为多模态一致性检测、伪造签名识别、跨模态特征关联分析及机器学习模型评测提供高质量基础数据，具有广泛的研究与应用价值，可支撑司法电子签名安全、智能鉴别算法研发及高安全认证技术等方向的深入研究。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向司法办案中的电子签名真实性验证需求，整合了签名静态图像、动态序列和动作视频三类同步模态数据，采集于2022至2024年期间，由70名受试者参与，共包含13840条样本。数据集提供了多模态一致性检测和伪造签名识别的基础数据，支持司法电子签名安全及智能鉴别算法等研究方向。