手写签名图像真伪识别数据集HandwrittenSignatureImageForgeryDetection-paavankumardornadula
数据来源：互联网公开数据
标签：签名识别, 图像识别, 机器学习, 深度学习, 真伪鉴别, 图像分类, 模式识别, 数据集
数据概述：
该数据集包含手写签名图像，用于训练和评估签名真伪识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常可泛化应用于不同地域的签名识别任务。
数据维度：数据集主要包含两类数据：真实签名图像和伪造签名图像。每个签名可能对应多个图像，用于训练和测试。数据集中包含图像路径以及对应的类别标签。
数据格式：数据集主要由PNG格式的图像文件组成，并辅以CSV格式的标签文件，用于关联图像与类别信息。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于模式识别、图像处理、机器学习和深度学习等领域的学术研究，尤其是在签名识别和真伪鉴别方向。
行业应用：为金融、法律、安全等行业提供数据支持，例如银行支票验证、合同签署认证、身份验证等。
决策支持：支持自动化签名验证系统的开发，提高身份验证的效率和准确性。
教育和培训：作为相关领域课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像处理和模式识别技术。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像特征提取和分类的签名真伪识别模型，帮助用户实现对签名图像的自动鉴别，提高安全性和效率。
