تمثّل المصادقة على التوقيع غير المتصل أحد أكثر المهام تحديًا في مجالات التعرف البيومتري والتحقيق في الوثائق. على عكس مسائل المصادقة الأخرى، يتطلب هذا التحدي نمذجة التفاصيل الدقيقة ولكنها حاسمة بين التوقيعات الحقيقية والمضلّلة، نظرًا لأن التزوير الماهر قد يشبه التوقيع الحقيقي إلى حد كبير مع وجود تشوهات بسيطة فقط. ويصبح هذا التحدي أكثر صعوبة في السيناريوهات المستقلة عن الكاتب، وهي حالة لا يمكن إنكار أهميتها في الحالات الواقعية. في هذه الورقة البحثية، نقدّم نمذجة لمشكلة المصادقة على التوقيع غير المتصل المستقلة عن الكاتب باستخدام شبكة سايميز متعددة التلافيف (Convolutional Siamese Network). وتشتهر الشبكات السايميز بكونها شبكات مزدوجة تتشارك في الأوزان، ويمكن تدريبها على تعلّم فضاء ميزات يُوضع فيه الملاحظات المشابهة بالقرب من بعضها البعض. ويتم تحقيق ذلك من خلال عرض الشبكة على أزواج من الملاحظات المتشابهة وغير المتشابهة، مع تقليل المسافة الإقليدية بين الأزواج المتشابهة في الوقت الذي يتم فيه زيادة هذه المسافة بين الأزواج غير المتشابهة. وقد أظهرت التجارب التي أُجريت على مجموعات بيانات متعددة المجالات قدرة الشبكة على نمذجة التزوير في لغات مختلفة (أنظمة كتابة) وأساليب كتابة يدويّة متنوعة. علاوةً على ذلك، تفوق الشبكة السايميز المصممة خصيصًا، المُسمّاة SigNet، على النتائج المُتقدّمة في معظم مجموعات بيانات التوقيع القياسية، مما يفتح المجال أمام أبحاث مستقبلية في هذا الاتجاه.