論文の概要: Learning an Ensemble of Deep Fingerprint Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02425v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 15:08:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:12:44.843501
• Title: Learning an Ensemble of Deep Fingerprint Representations
• Title（参考訳）: 深部指紋表現のアンサンブルの学習
• Authors: Akash Godbole and Karthik Nandakumar and Anil K. Jain
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、指紋から一定の長さの表現を学習する上で、驚くべき可能性を示しています。 指紋に含まれるすべての識別情報を包括的にカプセル化する普遍的な表現は存在しない。 入力画像の異なる変換に基づいてDeepPrintの複数のインスタンスをトレーニングし、指紋埋め込みのアンサンブルを生成する。 また,これらの複数の表現を単一の埋め込みに蒸留する特徴融合手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.90173373640335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have shown incredible promise in learning fixed-length representations from fingerprints. Since the representation learning is often focused on capturing specific prior knowledge (e.g., minutiae), there is no universal representation that comprehensively encapsulates all the discriminatory information available in a fingerprint. While learning an ensemble of representations can mitigate this problem, two critical challenges need to be addressed: (i) How to extract multiple diverse representations from the same fingerprint image? and (ii) How to optimally exploit these representations during the matching process? In this work, we train multiple instances of DeepPrint (a state-of-the-art DNN-based fingerprint encoder) on different transformations of the input image to generate an ensemble of fingerprint embeddings. We also propose a feature fusion technique that distills these multiple representations into a single embedding, which faithfully captures the diversity present in the ensemble without increasing the computational complexity. The proposed approach has been comprehensively evaluated on five databases containing rolled, plain, and latent fingerprints (NIST SD4, NIST SD14, NIST SD27, NIST SD302, and FVC2004 DB2A) and statistically significant improvements in accuracy have been consistently demonstrated across a range of verification as well as closed- and open-set identification settings. The proposed approach serves as a wrapper capable of improving the accuracy of any DNN-based recognition system.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)は、指紋から固定長表現を学ぶことに非常に有望である。 表現学習は、しばしば特定の事前知識(例えば、minutiae)を捉えることに焦点を当てているため、指紋で利用可能なすべての識別情報を包括的にカプセル化する普遍表現は存在しない。 表現のアンサンブルを学ぶことでこの問題を緩和できる一方で、2つの重要な課題に対処する必要がある。 (i)同じ指紋画像から複数の多様な表現を抽出する方法 そして (ii)マッチングプロセス中にこれらの表現を最適に活用する方法? 本研究では、入力画像の異なる変換に対してDeepPrint(最先端のDNNベースの指紋エンコーダ)の複数のインスタンスをトレーニングし、指紋埋め込みのアンサンブルを生成する。 また,これらの複数表現を単一の埋め込みに蒸留し,計算複雑性を増大させることなくアンサンブルに存在する多様性を忠実に捉える特徴融合手法を提案する。 提案手法は, 転がり指紋(NIST SD4, NIST SD14, NIST SD27, NIST SD302, FVC 2004 DB2A)を含む5つのデータベース上で総合的に評価され, 統計的に有意な精度向上は, 検証範囲やクローズドおよびオープンセットの識別設定とともに一貫して実証されている。 提案手法は、DNNベースの認識システムの精度を向上させるラッパーとして機能する。

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