論文の概要: An Unsupervised Deep-Learning Method for Fingerprint Classification: the
CCAE Network and the Hybrid Clustering Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05526v1
- Date: Sun, 12 Sep 2021 14:35:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-16 12:39:18.989269
- Title: An Unsupervised Deep-Learning Method for Fingerprint Classification: the
CCAE Network and the Hybrid Clustering Strategy
- Title（参考訳）: 指紋分類のための教師なしディープラーニング手法:CCAEネットワークとハイブリッドクラスタリング戦略
- Authors: Yue-Jie Hou, Zai-Xin Xie, Jian-Hu, Yao-Shen, and Chi-Chun Zhou
- Abstract要約: 本稿では, 指紋の特徴を抽出し, 指紋パターンを自動的に分類する, 効率的で効率的な非教師付きディープラーニング手法を提案する。
NIST-DB4データセットの一連の実験により、提案手法は指紋分類における効率的な性能を示すことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.370553892492642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The fingerprint classification is an important and effective method to
quicken the process and improve the accuracy in the fingerprint matching
process. Conventional supervised methods need a large amount of pre-labeled
data and thus consume immense human resources. In this paper, we propose a new
and efficient unsupervised deep learning method that can extract fingerprint
features and classify fingerprint patterns automatically. In this approach, a
new model named constraint convolutional auto-encoder (CCAE) is used to extract
fingerprint features and a hybrid clustering strategy is applied to obtain the
final clusters. A set of experiments in the NIST-DB4 dataset shows that the
proposed unsupervised method exhibits the efficient performance on fingerprint
classification. For example, the CCAE achieves an accuracy of 97.3% on only
1000 unlabeled fingerprints in the NIST-DB4.
- Abstract（参考訳）: 指紋分類は, 指紋照合プロセスの迅速化と精度向上のために重要かつ効果的な手法である。
従来の教師付き手法は大量の事前ラベル付きデータを必要とし、そのため膨大な人的資源を消費する。
本稿では,指紋の特徴を抽出し,自動的に指紋パターンを分類できる,効率的で教師なしの深層学習手法を提案する。
本手法では,制約畳み込み自動エンコーダ(CCAE)と呼ばれる新しいモデルを用いて指紋の特徴を抽出し,最終的なクラスタを得るためのハイブリッドクラスタリング戦略を適用する。
NIST-DB4データセットの一連の実験により、提案手法は指紋分類における効率的な性能を示す。
例えば、CCAEはNIST-DB4の1000個の未ラベル指紋に対して97.3%の精度を達成している。
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