論文の概要: MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14123v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 12:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 13:40:30.359627
• Title: MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality
• Title（参考訳）: MCLFIQ:携帯の非接触指紋画像品質
• Authors: Jannis Priesnitz, Axel Wei{\ss}enfeld, Christian Rathgeb, Bernhard Strobl, Ralph Lessmann, Christoph Busch1
• Abstract要約: 我々はNIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) 2法を再訓練した。 実世界の3つの非接触指紋データベース上でのエラーvs-カード特性曲線を用いてMCLFIQモデルの予測性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.910476617906802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality, the first quality assessment algorithm for mobile contactless fingerprint samples. To this end, we retrained the NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) 2 method, which was originally designed for contact-based fingerprints, with a synthetic contactless fingerprint database. We evaluate the predictive performance of the resulting MCLFIQ model in terms of Error-vs.-Discard Characteristic (EDC) curves on three real-world contactless fingerprint databases using two recognition algorithms. In experiments, the MCLFIQ method is compared against the original NFIQ 2 method and a sharpness-based quality assessment algorithm developed for contactless fingerprint images. Obtained results show that the re-training of NFIQ 2 on synthetic data is a viable alternative to training on real databases. Moreover, the evaluation shows that our MCLFIQ method works more accurate and robust compared to NFIQ 2 and the sharpness-based quality assessment. We suggest considering the proposed MCLFIQ method as a candidate for a new standard algorithm for contactless fingerprint quality assessment.
• Abstract（参考訳）: 我々は,モバイルコンタクトレス指紋検体における最初の品質評価アルゴリズムである,モバイルコンタクトレス指紋画像品質(MCLFIQ)を提案する。 そこで我々はNIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) 2法を再訓練した。 得られたMCLFIQモデルの予測性能をError-vsを用いて評価する。 2つの認識アルゴリズムを用いた実世界の接触指紋データベース上でのカード特性(EDC)曲線 実験では,MCLFIQ法を元のNFIQ 2法と接触指紋画像のシャープネスに基づく品質評価アルゴリズムと比較した。 得られた結果から,NFIQ 2の合成データに対する再学習は,実際のデータベースでのトレーニングの代替となる可能性が示唆された。 さらに, MCLFIQ法は, NFIQ 2 やシャープネスに基づく品質評価に比べて精度が高く, 頑健であることを示す。 我々は,接触のない指紋品質評価のための新しい標準アルゴリズムの候補として,MCLFIQ法を提案する。

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