論文の概要: A Universal Latent Fingerprint Enhancer Using Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00231v1
- Date: Wed, 31 May 2023 23:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 18:59:23.564508
- Title: A Universal Latent Fingerprint Enhancer Using Transformers
- Title（参考訳）: 変圧器を用いたユニバーサル潜時フィンガープリントエンハンサー
- Authors: Andre Brasil Vieira Wyzykowski, Anil K. Jain
- Abstract要約: 本研究の目的は,ULPrintと呼ばれる高速なフィンガープリント方式を開発し,様々な潜伏指紋のタイプを増強することである。
クローズドセットの識別精度実験では、MSU-AFISの性能は61.56%から75.19%に向上した。
- 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: Forensic science heavily relies on analyzing latent fingerprints, which are
crucial for criminal investigations. However, various challenges, such as
background noise, overlapping prints, and contamination, make the
identification process difficult. Moreover, limited access to real crime scene
and laboratory-generated databases hinders the development of efficient
recognition algorithms. This study aims to develop a fast method, which we call
ULPrint, to enhance various latent fingerprint types, including those obtained
from real crime scenes and laboratory-created samples, to boost fingerprint
recognition system performance. In closed-set identification accuracy
experiments, the enhanced image was able to improve the performance of the
MSU-AFIS from 61.56\% to 75.19\% in the NIST SD27 database, from 67.63\% to
77.02\% in the MSP Latent database, and from 46.90\% to 52.12\% in the NIST
SD302 database. Our contributions include (1) the development of a two-step
latent fingerprint enhancement method that combines Ridge Segmentation with
UNet and Mix Visual Transformer (MiT) SegFormer-B5 encoder architecture, (2)
the implementation of multiple dilated convolutions in the UNet architecture to
capture intricate, non-local patterns better and enhance ridge segmentation,
and (3) the guided blending of the predicted ridge mask with the latent
fingerprint. This novel approach, ULPrint, streamlines the enhancement process,
addressing challenges across diverse latent fingerprint types to improve
forensic investigations and criminal justice outcomes.
- Abstract（参考訳）: 法医学は潜在指紋の分析に大きく依存しており、犯罪捜査に不可欠である。
しかし、背景雑音、重なり合う印刷物、汚染などの様々な課題は、識別プロセスを困難にしている。
さらに、実犯罪現場への限られたアクセスと実験室で生成されたデータベースは、効率的な認識アルゴリズムの開発を妨げる。
本研究では,ULPrintと呼ばれる高速な手法を開発し,実際の犯罪現場や実験室で作成したサンプルなど,様々な潜伏指紋のタイプを強化し,指紋認識システムの性能を向上させることを目的とする。
クローズドセットの識別精度実験において、拡張された画像は、nist sd27データベースのmsu-afisの性能を61.56\%から75.19\%、mspの潜在データベースの67.63\%から77.02\%、nist sd302データベースの46.90\%から52.12\%に改善することができた。
筆者らは,(1)リッジセグメンテーションをUNetとMix Visual Transformer (MiT) SegFormer-B5エンコーダアーキテクチャと組み合わせた2段階の潜伏指紋強調手法の開発,(2)複雑な非局所パターンをよりよく捕捉し,リッジセグメンテーションを向上するUNetアーキテクチャにおける複数の拡張畳み込みの実装,(3)予測されたリッジマスクと潜伏指紋とのガイドミキシングについて検討した。
この新しいアプローチであるulprintは、強化プロセスを合理化し、さまざまな潜在指紋タイプにまたがる課題に対処し、法医学的な調査と刑事裁判の結果を改善する。
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