手写签名真伪鉴别数据集HandwrittenSignatureVerificationDataset-mohamedadlyi
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, 模式识别, 生物特征识别, 真伪鉴别, 图像分类, 数据标注
数据概述：
该数据集包含手写签名图像及其对应的真伪标签，用于训练和评估签名验证模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的签名识别研究。
数据维度：数据集包含手写签名图像文件（.png格式）和对应的标签文件（.csv格式）。标签文件包含“image_name”（图像文件名）和“label”（签名真伪标签，包括“real”代表真实签名，“forged”代表伪造签名）。
数据格式：主要为PNG图像格式和CSV标签文件，其中CSV文件提供了图像的真伪标注信息，便于图像处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的组织和分类，方便用于签名识别相关的研究和应用。
该数据集适合用于图像分类、模式识别、机器学习等领域的研究，特别是针对生物特征识别和签名验证的应用。
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：适用于生物特征识别、图像识别、模式识别等领域的研究，例如签名识别算法的开发和评估。
行业应用：可以为金融、法律、安全等行业提供数据支持，用于身份验证、合同签署等场景的签名真伪鉴别。
决策支持：支持企业和机构建立自动化的签名验证系统，提高效率并降低风险。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践图像分类和模式识别技术。
此数据集特别适合用于探索手写签名图像的特征提取与分类方法，帮助用户实现自动化的签名真伪鉴别，提高识别的准确性和效率。
