Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO PEDRO FELIX DE ALMEIDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOÃO PEDRO FELIX DE ALMEIDA
DATA : 30/05/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Remota (via Teams)
TÍTULO:

HoLoSig: Aprendizagem de Representações Holísticas e Locais para a Verificação de Assinaturas Online

PALAVRAS-CHAVES:

Verificação de Assinaturas Online, Aprendizado de Representações, Aprendizado de Métricas, Discrepância Média Máxima

PÁGINAS: 67
RESUMO:

Neste trabalho, abordamos o problema de minimizar a taxa de Equal Error Rate (EER) global em um sistema de verificação de assinaturas online independente de escritor, decompondo-a em duas componentes: a taxa de EER de separação e a taxa de EER de ali- nhamento. A taxa de separação surge da falta de uma separação correta entre assinaturas genuínas e falsificadas, enquanto a de alinhamento resulta da incapacidade de um único limiar global capturar de forma eficaz as separações específicas de cada escritor. Para isso, propomos HoLoSig, um novo arcabouço que integra duas populares representações profundas de assinaturas através de uma arquitetura convolucional 1D compartilhada que se bifurca em dois ramos especializados. Em um dos ramos, utilizamos a Triplet Loss com Soft-DTW para aprender representações locais de comprimento variável, cujas pontuações de dissimilaridade são deslocadas para uma região comum com a ajuda da Discrepância Média Máxima, a fim de melhorar o desempenho do sistema ao usar um limiar global. No outro ramo, empregamos como função de perda a expansão polinomial da entropia cruzada com correção no primeiro polinômio para aprender representações holísticas de comprimento fixo, que são usadas para reforçar ainda mais a separação criada pelo ramo de representações locais. HoLoSig alcança resultados do estado da arte no DeepSignDB, o maior conjunto de dados de verificação de assinaturas online da atualidade, contra falsi- ficações profissionais e aleatórias no cenário com caneta stylus, com EERs de 1,73% (4vs1 profissional), 3,29% (1vs1 profissional), 0,43% (4vs1 aleatória) e 0,89% (1vs1 aleatória).

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - BYRON LEITE BEZERRA - UPE
Presidente - 1702065 - BRUNO LUIGGI MACCHIAVELLO ESPINOZA
Interno - 2366026 - FLAVIO DE BARROS VIDAL
Externo ao Programa - 3879601 - HUGO TADASHI MUNIZ KUSSABA - nullExterno ao Programa - 2679452 - PEDRO GARCIA FREITAS - null