論文の概要: Advancing Toward Robust and Scalable Fingerprint Orientation Estimation: From Gradients to Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11563v2
• Date: Tue, 19 Aug 2025 02:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.245712
• Title: Advancing Toward Robust and Scalable Fingerprint Orientation Estimation: From Gradients to Deep Learning
• Title（参考訳）: ロバストでスケーラブルな指紋方向推定への取り組み:グラディエンスからディープラーニングへ
• Authors: Amit Kumar Trivedi, Jasvinder Pal Singh,
• Abstract要約: この研究は、従来の手法からより高度な機械学習アプローチへの明確な進化を特定する。 この研究は、現在のアプローチの限界を強調し、次世代のアルゴリズムを設計することの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6804613362826175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The study identifies a clear evolution from traditional methods to more advanced machine learning approaches. Current algorithms face persistent challenges, including degraded image quality, damaged ridge structures, and background noise, which impact performance. To overcome these limitations, future research must focus on developing efficient algorithms with lower computational complexity while maintaining robust performance across varied conditions. Hybrid methods that combine the simplicity and efficiency of gradient-based techniques with the adaptability and robustness of machine learning are particularly promising for advancing fingerprint recognition systems. Fingerprint orientation estimation plays a crucial role in improving the reliability and accuracy of biometric systems. This study highlights the limitations of current approaches and underscores the importance of designing next-generation algorithms that can operate efficiently across diverse application domains. By addressing these challenges, future developments could enhance the scalability, reliability, and applicability of biometric systems, paving the way for broader use in security and identification technologies.
• Abstract（参考訳）: この研究は、従来の手法からより高度な機械学習アプローチへの明確な進化を特定する。 現在のアルゴリズムでは、劣化した画像品質、損傷した尾根構造、パフォーマンスに影響を与えるバックグラウンドノイズなど、永続的な課題に直面している。 これらの制限を克服するために、将来の研究は、様々な条件にまたがる堅牢な性能を維持しながら、より少ない計算複雑性を持つ効率的なアルゴリズムの開発に注力する必要がある。 勾配に基づく手法の単純さと効率性と機械学習の適応性と堅牢性を組み合わせたハイブリッド手法は、特に指紋認識システムの進歩に有望である。 指紋方位推定は生体認証システムの信頼性と精度を向上させる上で重要な役割を担っている。 この研究は、現在のアプローチの限界を強調し、多様なアプリケーションドメインで効率的に動作する次世代アルゴリズムを設計することの重要性を強調している。 これらの課題に対処することで、将来の開発は生体認証システムのスケーラビリティ、信頼性、適用性を向上し、セキュリティと識別技術で広く使われるための道を開くことができる。

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