37、手写签名验证中的类别不平衡处理

手写签名验证中的类别不平衡处理

1 类别不平衡问题的定义

手写签名验证是一项重要的身份认证技术，广泛应用于银行、法律文件等领域。然而，在实际应用中，手写签名验证数据集通常存在类别不平衡的问题。所谓类别不平衡，指的是在一个数据集中，不同类别的样本数量差异极大。具体到手写签名验证中，真实签名（genuine signatures）的数量往往远多于伪造签名（forged signatures）的数量。这种不平衡会导致模型在训练时偏向多数类，从而降低对少数类的识别能力。

2 类别不平衡对模型性能的影响

类别不平衡问题严重影响了手写签名验证模型的性能。由于大多数签名验证算法依赖于机器学习或深度学习模型，这些模型在训练过程中会优先考虑数量较多的真实签名，而忽视较少的伪造签名。结果是，模型在验证伪造签名时表现不佳，容易产生误判，即假阴性和假阳性率较高。

为了更好地理解类别不平衡的影响，我们可以参考以下混淆矩阵（Confusion Matrix），该矩阵展示了模型在测试集上的预测结果：

实际值\预测值	正确预测	错误预测
真实签名	TP（真正例）	FN&