University at Buffalo 发布 CEDAR 数据集, 应用在 签名验证、对抗性攻击 领域

University at Buffalo 本次发布的数据集 CEDAR, 该数据集名为CEDAR，包含了1,320个真实签名和1,320个伪造签名，被用于评估在签名验证模型上对抗性攻击的性能，特别是针对风格转移的攻击。该数据集的规模为真实和伪造签名各1,320个，任务是对签名验证模型进行对抗性攻击评估。

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