《表2 GPDS-160数据集上的实验结果》

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《基于新轮廓特征的离线签名鉴别》

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对每位作者，随机选出一组参考签名（MCYT数据集中分别选取5、10个，GPDS-160中分别选取5、12个）和大量随机伪造签名用于训练，剩余的真实签名和熟练伪造签名及一部分随机伪造签名用于测试。由于每个作者的参考签名是从其所有真实签名中随机抽取的，可能对实验结果有一定的影响。为降低偶然性并保证结果的可靠性，将每次实验重复50次，选择这50次实验得到的AER的中位数作为此次实验的最终结果。MCYT数据集上的实验结果（RF代表随机伪造，SF代表熟练伪造）如表1所示，取得最好的AER为13.52%。GPDS-160数据集上的实验结果如表2所示，取得最好的AER为12.97%。