論文の概要: Synthetic Latent Fingerprint Generator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13811v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 18:02:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-31 13:03:47.211029
- Title: Synthetic Latent Fingerprint Generator
- Title（参考訳）: 合成潜在指紋発生装置
- Authors: Andre Brasil Vieira Wyzykowski, Anil K. Jain
- Abstract要約: フル指紋画像(ローリングまたはスラップ)が与えられた場合、私たちはCycleGANモデルを示し、フルプリントと同じアイデンティティの複数の潜在印象を生成する。
我々のモデルは、生成された潜在印刷画像の歪み、ノイズ、ぼかし、閉塞の程度を制御できる。
合成潜入指紋を生成する手法は,潜入指紋の認識性能向上に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.87570819350573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given a full fingerprint image (rolled or slap), we present CycleGAN models
to generate multiple latent impressions of the same identity as the full print.
Our models can control the degree of distortion, noise, blurriness and
occlusion in the generated latent print images to obtain Good, Bad and Ugly
latent image categories as introduced in the NIST SD27 latent database. The
contributions of our work are twofold: (i) demonstrate the similarity of
synthetically generated latent fingerprint images to crime scene latents in
NIST SD27 and MSP databases as evaluated by the NIST NFIQ 2 quality measure and
ROC curves obtained by a SOTA fingerprint matcher, and (ii) use of synthetic
latents to augment small-size latent training databases in the public domain to
improve the performance of DeepPrint, a SOTA fingerprint matcher designed for
rolled to rolled fingerprint matching on three latent databases (NIST SD27,
NIST SD302, and IIITD-SLF). As an example, with synthetic latent data
augmentation, the Rank-1 retrieval performance of DeepPrint is improved from
15.50% to 29.07% on challenging NIST SD27 latent database. Our approach for
generating synthetic latent fingerprints can be used to improve the recognition
performance of any latent matcher and its individual components (e.g.,
enhancement, segmentation and feature extraction).
- Abstract（参考訳）: フル指紋画像(スクロールまたはスラップ)が与えられた場合、私たちはCycleGANモデルを示し、フルプリントと同じアイデンティティの複数の潜在印象を生成する。
nist sd27の潜在性データベースで紹介された良質で悪質な潜在性画像カテゴリを得るために,生成した潜在性印刷画像の歪み,ノイズ,ぼやけ,閉塞の程度を制御できる。
私たちの作品の貢献は2つあります
i) NIST NFIQ 2の品質指標とSOTA指紋マーカが取得したROC曲線を用いて評価したNIST SD27およびMSPデータベースにおける、合成生成された潜入指紋画像と犯罪現場潜入者の類似性を示す。
(II)3つの潜伏データベース(NIST SD27,NIST SD302,IIITD-SLF)のローリング指紋マッチング用に設計されたSOTA指紋照合器であるDeepPrintの性能向上のために,公共ドメインにおける小型潜伏訓練データベースの増強に合成潜伏剤を使用した。
例えば、合成潜時データ拡張により、nist sd27潜時データベースにおいて、deepprintのrank-1検索性能が15.50%から29.07%に向上する。
合成潜在指紋を生成する手法は、任意の潜在マッチングとその個々のコンポーネント(例えば、拡張、セグメンテーション、特徴抽出)の認識性能を向上させるために使用できる。
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