論文の概要: Fingerprint Image-Quality Estimation and its Application to
Multialgorithm Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13557v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 12:17:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 16:36:17.327004
- Title: Fingerprint Image-Quality Estimation and its Application to
Multialgorithm Verification
- Title（参考訳）: 指紋画像品質推定とマルチアルゴリズム検証への応用
- Authors: Hartwig Fronthaler, Klaus Kollreider, Josef Bigun, Julian Fierrez,
Fernando Alonso-Fernandez, Javier Ortega-Garcia, Joaquin Gonzalez-Rodriguez
- Abstract要約: 信号品質の認識は、認識率を増大させ、マルチセンサー環境における決定を著しく支援することが見出されている。
本稿では, 指紋画像の向きテンソルを用いて, ノイズ, 構造不足, ぼやけなどの信号障害を, 対称性記述子の助けを借りて定量化する。
定量的な結果は、あらゆる面において品質意識を優先し、認識率を高め、異なるスキルを持つ専門家を効果的かつ効果的に融合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.128200319868526
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Signal-quality awareness has been found to increase recognition rates and to
support decisions in multisensor environments significantly. Nevertheless,
automatic quality assessment is still an open issue. Here, we study the
orientation tensor of fingerprint images to quantify signal impairments, such
as noise, lack of structure, blur, with the help of symmetry descriptors. A
strongly reduced reference is especially favorable in biometrics, but less
information is not sufficient for the approach. This is also supported by
numerous experiments involving a simpler quality estimator, a trained method
(NFIQ), as well as the human perception of fingerprint quality on several
public databases. Furthermore, quality measurements are extensively reused to
adapt fusion parameters in a monomodal multialgorithm fingerprint recognition
environment. In this study, several trained and nontrained score-level fusion
schemes are investigated. A Bayes-based strategy for incorporating experts past
performances and current quality conditions, a novel cascaded scheme for
computational efficiency, besides simple fusion rules, is presented. The
quantitative results favor quality awareness under all aspects, boosting
recognition rates and fusing differently skilled experts efficiently as well as
effectively (by training).
- Abstract（参考訳）: 信号品質の認識は、認識率を高め、マルチセンサー環境における決定を著しく支援する。
それでも、自動品質評価は未解決の問題である。
本稿では, 指紋画像の向きテンソルを用いて, ノイズ, 構造不足, ぼやけなどの信号障害を, 対称性記述子の助けを借りて定量化する。
バイオメトリックスでは特に強い参照の減少が好ましいが、アプローチには不十分な情報が少ない。
これはまた、より単純な品質推定器、訓練された方法(NFIQ)、および複数の公開データベース上での指紋品質の人間の認識を含む多くの実験でも支持されている。
さらに、モノモーダルなマルチアルゴリズム指紋認識環境における融合パラメータの適応のために、品質測定を広範囲に再利用する。
本研究では,いくつかの訓練および非訓練スコアレベルの融合スキームについて検討した。
従来の性能と現在の品質条件を取り入れたベイズベースの戦略として,単純な融合ルールに加えて,計算効率の新たなケースドスキームを提案する。
定量的な結果は、あらゆる面において品質意識を優先し、認識率を高め、異なる熟練の専門家を効率的に(訓練によって)効果的に活用する。
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