論文の概要: Synthetic Latent Fingerprint Generation Using Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15734v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 15:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:03:46.274029
• Title: Synthetic Latent Fingerprint Generation Using Style Transfer
• Title（参考訳）: スタイル転送を用いた合成潜時指紋生成
• Authors: Amol S. Joshi, Ali Dabouei, Nasser Nasrabadi, Jeremy Dawson
• Abstract要約: そこで我々は,現実的な潜伏指紋を合成するために,スタイル転送と画像ブレンディングを用いたシンプルで効果的なアプローチを提案する。 評価基準と実験により,生成した合成潜伏指紋は,入力された接触指紋から識別情報を保存していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.530917936319386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Limited data availability is a challenging problem in the latent fingerprint domain. Synthetically generated fingerprints are vital for training data-hungry neural network-based algorithms. Conventional methods distort clean fingerprints to generate synthetic latent fingerprints. We propose a simple and effective approach using style transfer and image blending to synthesize realistic latent fingerprints. Our evaluation criteria and experiments demonstrate that the generated synthetic latent fingerprints preserve the identity information from the input contact-based fingerprints while possessing similar characteristics as real latent fingerprints. Additionally, we show that the generated fingerprints exhibit several qualities and styles, suggesting that the proposed method can generate multiple samples from a single fingerprint.
• Abstract（参考訳）: データ可用性の制限は、潜在指紋ドメインでは難しい問題である。 合成生成された指紋は、データハングリーニューラルネットワークベースのアルゴリズムのトレーニングに不可欠である。 従来の方法は、きれいな指紋を歪めて合成潜在指紋を生成する。 本稿では,スタイル転送とイメージブレンドを用いた,リアルな潜在指紋合成のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 評価基準と実験により, 合成潜伏指紋は, 実際の潜伏指紋と類似した特徴を有しつつ, 入力された接触指紋からの識別情報を保持できることが確認された。 また,生成した指紋が複数の品質やスタイルを示すことを示し,提案手法が1つの指紋から複数のサンプルを生成できることを示す。

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