論文の概要: RidgeBase: A Cross-Sensor Multi-Finger Contactless Fingerprint Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05563v1
- Date: Sun, 9 Jul 2023 22:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 16:16:48.109264
- Title: RidgeBase: A Cross-Sensor Multi-Finger Contactless Fingerprint Dataset
- Title（参考訳）: ridgebase: クロスセンサー多指非接触指紋データセット
- Authors: Bhavin Jawade, Deen Dayal Mohan, Srirangaraj Setlur, Nalini Ratha and
Venu Govindaraju
- Abstract要約: RidgeBaseは、88人の個人から取得された15,000以上の接触のない指紋と接触ベースの指紋画像のペアで構成されている。
既存のデータセットとは異なり、RageBaseは異なるマッチングシナリオ下での研究を促進するように設計されている。
本稿では,顔認識データセットの進歩に触発されたセットベースマッチングプロトコルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.219621548854343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contactless fingerprint matching using smartphone cameras can alleviate major
challenges of traditional fingerprint systems including hygienic acquisition,
portability and presentation attacks. However, development of practical and
robust contactless fingerprint matching techniques is constrained by the
limited availability of large scale real-world datasets. To motivate further
advances in contactless fingerprint matching across sensors, we introduce the
RidgeBase benchmark dataset. RidgeBase consists of more than 15,000 contactless
and contact-based fingerprint image pairs acquired from 88 individuals under
different background and lighting conditions using two smartphone cameras and
one flatbed contact sensor. Unlike existing datasets, RidgeBase is designed to
promote research under different matching scenarios that include Single Finger
Matching and Multi-Finger Matching for both contactless- to-contactless (CL2CL)
and contact-to-contactless (C2CL) verification and identification. Furthermore,
due to the high intra-sample variance in contactless fingerprints belonging to
the same finger, we propose a set-based matching protocol inspired by the
advances in facial recognition datasets. This protocol is specifically designed
for pragmatic contactless fingerprint matching that can account for variances
in focus, polarity and finger-angles. We report qualitative and quantitative
baseline results for different protocols using a COTS fingerprint matcher
(Verifinger) and a Deep CNN based approach on the RidgeBase dataset. The
dataset can be downloaded here:
https://www.buffalo.edu/cubs/research/datasets/ridgebase-benchmark-dataset.html
- Abstract（参考訳）: スマートフォンカメラを用いた非接触指紋マッチングは、衛生的取得、ポータビリティ、プレゼンテーションアタックを含む従来の指紋システムの大きな課題を軽減することができる。
しかし、実用的で堅牢な非接触指紋マッチング技術の開発は、大規模な実世界のデータセットの可用性に制限されている。
センサ間の非接触指紋マッチングのさらなる進歩を動機付けるために, ridgebaseベンチマークデータセットを紹介する。
RidgeBaseは、異なる背景と照明条件下で88人の個人から2台のスマートフォンカメラと1台のフラットベッドコンタクトセンサーで取得された15,000以上のコンタクトレスとコンタクトベースの指紋画像からなる。
既存のデータセットとは異なり、RageBaseは、コンタクトレス・トゥ・コンタクトレス(CL2CL)とコンタクト・トゥ・コンタクトレス(C2CL)の検証と識別のためのシングルフィンガーマッチングとマルチフィンガーマッチングを含む、異なるマッチングシナリオ下での研究を促進するように設計されている。
さらに,同一指に属する非接触指紋のサンプル内ばらつきが高いため,顔認識データセットの進歩に触発されたセットベースマッチングプロトコルを提案する。
このプロトコルは、焦点、極性、指角のばらつきを考慮できる実用的な非接触指紋マッチングのために特別に設計されている。
我々は,COTS指紋マーカ(Verifinger)とDep CNNに基づくRageBaseデータセットに基づくアプローチを用いて,異なるプロトコルに対する質的,定量的なベースライン結果について報告する。
データセットは以下にダウンロードできる。 https://www.buffalo.edu/cubs/research/datasets/ridgebase-benchmark-dataset。
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