論文の概要: SynFi: Automatic Synthetic Fingerprint Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08900v1
• Date: Sun, 16 Feb 2020 07:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 18:08:36.933195
• Title: SynFi: Automatic Synthetic Fingerprint Generation
• Title（参考訳）: SynFi: 自動合成フィンガープリント生成
• Authors: M. Sadegh Riazi and Seyed M. Chavoshian and Farinaz Koushanfar
• Abstract要約: 我々は,高忠実度合成指紋を大規模に自動生成する新しい手法を提案する。 本手法は,実際の指紋と計算的に区別できない指紋を生成する最初の方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.334625222079634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Authentication and identification methods based on human fingerprints are ubiquitous in several systems ranging from government organizations to consumer products. The performance and reliability of such systems directly rely on the volume of data on which they have been verified. Unfortunately, a large volume of fingerprint databases is not publicly available due to many privacy and security concerns. In this paper, we introduce a new approach to automatically generate high-fidelity synthetic fingerprints at scale. Our approach relies on (i) Generative Adversarial Networks to estimate the probability distribution of human fingerprints and (ii) Super-Resolution methods to synthesize fine-grained textures. We rigorously test our system and show that our methodology is the first to generate fingerprints that are computationally indistinguishable from real ones, a task that prior art could not accomplish.
• Abstract（参考訳）: 人間の指紋に基づく認証と識別方法は、政府組織から消費者製品まで、いくつかのシステムで広く使われている。 このようなシステムの性能と信頼性は、それらが検証されたデータの量に直接依存する。 残念ながら、多くのプライバシーとセキュリティ上の懸念から、大量の指紋データベースは公開されていない。 本稿では,高忠実度合成指紋を大規模に自動生成する手法を提案する。 私たちのアプローチは (i)人間の指紋の確率分布を推定するための生成的逆ネットワーク (II)微細なテクスチャを合成するための超解法。 我々は厳密にテストを行い、我々の手法が実際のものと計算的に区別できない指紋を生成する最初の方法であることを示す。

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