論文の概要: Latent Fingerprint Registration via Matching Densely Sampled Points
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05878v2
- Date: Wed, 20 Jan 2021 02:54:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 19:27:19.592550
- Title: Latent Fingerprint Registration via Matching Densely Sampled Points
- Title（参考訳）: 厳密なサンプリング点による潜時指紋登録
- Authors: Shan Gu, Jianjiang Feng, Jiwen Lu, Jie Zhou
- Abstract要約: 既存の潜伏指紋登録手法は、主にミツバチ間の対応を確立することに基づいている。
本研究では,一対の指紋間の空間的変換を推定する,最小限の潜伏指紋登録手法を提案する。
提案手法は,特に挑戦的な条件下で,最先端の登録性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.53031290339483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Latent fingerprint matching is a very important but unsolved problem. As a
key step of fingerprint matching, fingerprint registration has a great impact
on the recognition performance. Existing latent fingerprint registration
approaches are mainly based on establishing correspondences between minutiae,
and hence will certainly fail when there are no sufficient number of extracted
minutiae due to small fingerprint area or poor image quality. Minutiae
extraction has become the bottleneck of latent fingerprint registration. In
this paper, we propose a non-minutia latent fingerprint registration method
which estimates the spatial transformation between a pair of fingerprints
through a dense fingerprint patch alignment and matching procedure. Given a
pair of fingerprints to match, we bypass the minutiae extraction step and take
uniformly sampled points as key points. Then the proposed patch alignment and
matching algorithm compares all pairs of sampling points and produces their
similarities along with alignment parameters. Finally, a set of consistent
correspondences are found by spectral clustering. Extensive experiments on
NIST27 database and MOLF database show that the proposed method achieves the
state-of-the-art registration performance, especially under challenging
conditions.
- Abstract（参考訳）: 潜伏指紋照合は非常に重要だが未解決の問題である。
指紋照合の重要なステップとして、指紋登録は認識性能に大きな影響を与える。
既存の潜伏指紋登録手法は, 主にミツバチの対応の確立に基づいているため, 少ない指紋領域や画像品質の低下により抽出ミツバチの数が不足すると確実に失敗する。
微量抽出は潜在指紋登録のボトルネックとなっている。
本稿では,指紋の密接なアライメントとマッチング手順を通じて,一対の指紋間の空間的変化を推定する非minutiautnt fingerprint registration法を提案する。
1対の指紋が一致すると、minutiaeの抽出ステップをバイパスし、一様にサンプリングされたポイントをキーポイントとして取ります。
そして,パッチアライメントとマッチングアルゴリズムにより,全てのサンプリングポイントを比較し,アライメントパラメータとともに類似点を生成する。
最後に、一貫した対応の集合がスペクトルクラスタリングによって見つかる。
NIST27データベースとMOLFデータベースの大規模な実験により,提案手法は,特に困難な条件下で,最先端の登録性能を実現する。
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