論文の概要: ResWCAE: Biometric Pattern Image Denoising Using Residual
Wavelet-Conditioned Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12255v1
- Date: Sun, 23 Jul 2023 08:02:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 17:11:32.056691
- Title: ResWCAE: Biometric Pattern Image Denoising Using Residual
Wavelet-Conditioned Autoencoder
- Title（参考訳）: ResWCAE:Residual Wavelet-Conditioned Autoencoderを用いた生体パターン画像デノーミング
- Authors: Youzhi Liang, Wen Liang
- Abstract要約: パターン画像による生体認証は、IoT(Internet of Things)デバイスでますます普及している。
このようなシステムの信頼性は、特に高レベルのノイズの存在下で、画像品質の問題によって損なわれる可能性がある。
本稿では、軽量で堅牢なディープラーニングアーキテクチャ、Residual Wavelet-Conditioned Convolutional Autoencoder(Res-WCAE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The utilization of biometric authentication with pattern images is
increasingly popular in compact Internet of Things (IoT) devices. However, the
reliability of such systems can be compromised by image quality issues,
particularly in the presence of high levels of noise. While state-of-the-art
deep learning algorithms designed for generic image denoising have shown
promise, their large number of parameters and lack of optimization for unique
biometric pattern retrieval make them unsuitable for these devices and
scenarios. In response to these challenges, this paper proposes a lightweight
and robust deep learning architecture, the Residual Wavelet-Conditioned
Convolutional Autoencoder (Res-WCAE) with a Kullback-Leibler divergence (KLD)
regularization, designed specifically for fingerprint image denoising. Res-WCAE
comprises two encoders - an image encoder and a wavelet encoder - and one
decoder. Residual connections between the image encoder and decoder are
leveraged to preserve fine-grained spatial features, where the bottleneck layer
conditioned on the compressed representation of features obtained from the
wavelet encoder using approximation and detail subimages in the
wavelet-transform domain. The effectiveness of Res-WCAE is evaluated against
several state-of-the-art denoising methods, and the experimental results
demonstrate that Res-WCAE outperforms these methods, particularly for heavily
degraded fingerprint images in the presence of high levels of noise. Overall,
Res-WCAE shows promise as a solution to the challenges faced by biometric
authentication systems in compact IoT devices.
- Abstract（参考訳）: パターン画像による生体認証の利用は、IoT(Internet of Things)デバイスでますます普及している。
しかし,このようなシステムの信頼性は,特に高レベルのノイズが存在する場合,画質の問題によって損なわれる可能性がある。
汎用的な画像推論のために設計された最先端のディープラーニングアルゴリズムは有望だが、その多数のパラメータとユニークなバイオメトリックパターン検索の最適化の欠如は、これらのデバイスやシナリオに適さない。
これらの課題に対応するために,本論文では,指紋の識別に特化して設計されたKLD(Kulback-Leibler divergence)正規化を備えたResidual Wavelet-Conditioned Convolutional Autoencoder(Res-WCAE)を提案する。
res-wcaeはイメージエンコーダとウェーブレットエンコーダという2つのエンコーダと、1つのデコーダからなる。
画像エンコーダとデコーダ間の残差接続を利用して、ウェーブレットエンコーダから得られた特徴の圧縮表現に基づくボトルネック層をウェーブレット変換ドメインの近似および細部サブイメージを用いて保存する。
res-wcaeの有効性は最先端のデノイジング法に比較して評価され,res-wcaeは,高レベルのノイズが存在する場合において,特に高度に劣化した指紋画像において,これらの手法よりも優れていることが実証された。
全体として、Res-WCAEは、コンパクトIoTデバイスの生体認証システムで直面する課題に対する解決策として、Promiseを示している。
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