Fugu-MT 論文翻訳(概要): Boosting Generalization with Adaptive Style Techniques for Fingerprint Liveness Detection

論文の概要: Boosting Generalization with Adaptive Style Techniques for Fingerprint Liveness Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13573v2
Date: Mon, 23 Oct 2023 04:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 11:12:29.433589
Title: Boosting Generalization with Adaptive Style Techniques for Fingerprint Liveness Detection
Title（参考訳）: 指紋活度検出のための適応スタイル手法によるブースティング一般化
Authors: Kexin Zhu, Bo Lin, Yang Qiu, Adam Yule, Yao Tang, Jiajun Liang
Abstract要約: 本稿では,LivDet 2023 Fingerprint Representation Challengeにおいて,指紋の鮮明な特徴抽出技術を紹介した。また、94.68%の精度で実用的な指紋認識システムを開発し、LivDet 2023 Liveness Detection in Actionで2位を獲得した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.967087355430694
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a high-performance fingerprint liveness feature extraction technique that secured first place in LivDet 2023 Fingerprint Representation Challenge. Additionally, we developed a practical fingerprint recognition system with 94.68% accuracy, earning second place in LivDet 2023 Liveness Detection in Action. By investigating various methods, particularly style transfer, we demonstrate improvements in accuracy and generalization when faced with limited training data. As a result, our approach achieved state-of-the-art performance in LivDet 2023 Challenges.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LivDet 2023 Fingerprint Representation Challengeにおいて,指紋の鮮明な特徴抽出技術を紹介した。さらに94.68%の精度で実用的な指紋認識システムを開発し,LivDet 2023 Liveness Detection in Actionの2位を獲得した。各種手法,特にスタイル転送を調査することにより,限られたトレーニングデータに直面する場合の精度の向上と一般化を実証する。その結果,LivDet 2023 Challengesで最先端の性能を達成した。

関連論文リスト

Latent fingerprint enhancement for accurate minutiae detection [8.996826918574463]
本稿では,GAN(Generative Adversary Network)を用いてLFE(Latent Fingerprint Enhancement)を再定義する手法を提案する。生成過程の微妙な情報を直接最適化することにより、このモデルは、地味な事例に対して例外的な忠実さを示す強化された潜伏指紋を生成する。筆者らのフレームワークは, 微小な位置と配向場を統合し, 局所的および構造的指紋の特徴の保存を確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-18T08:35:31Z)
Finger-UNet: A U-Net based Multi-Task Architecture for Deep Fingerprint Enhancement [0.0]
指紋認識/検証パイプラインの初期段階において、指紋強調は重要な役割を果たす。低品質指紋を効果的に改善するために,U-Netの直感的な修正を提案する。モデルのメモリフットプリントを大幅に削減するため,通常の畳み込みを奥行き分離可能な畳み込みに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T09:49:10Z)
LivDet2023 -- Fingerprint Liveness Detection Competition: Advancing Generalization [6.154783360142315]
国際フィンガープリントライブネス検出コンペティション(International Fingerprint Liveness Detection Competition, LivDet)は、学術や産業の参加者を招き、フィンガープリント提示攻撃コンペティション(PAD)の進歩を証明するイベントである。この版のLivDet2023では、検証システムに埋め込まれたPADの有効性と特徴セットの有効性とコンパクト性を評価するために、Liveness Detection in ActionとFingerprint Representationという2つの課題が提案された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-27T11:24:01Z)
DyFFPAD: Dynamic Fusion of Convolutional and Handcrafted Features for Fingerprint Presentation Attack Detection [1.9573380763700712]
ユーザの指紋を同意の有無にかかわらず偽造することにより、提示攻撃を行うことができる。本稿では,プレゼンテーションアタックを検出するために,深層CNNと手作り特徴の動的アンサンブルを提案する。提案手法をLiveness Detection Competitionからベンチマークデータベース上で検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-19T13:46:49Z)
A Universal Latent Fingerprint Enhancer Using Transformers [47.87570819350573]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T23:01:11Z)
A Comparative Study of Fingerprint Image-Quality Estimation Methods [54.84936551037727]
画質の悪い画像は、突発的で欠落した特徴をもたらし、システム全体の性能を低下させる。本稿では,指紋画像品質評価のための既存手法について概説する。また,指紋画像品質推定アルゴリズムの選定も行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-14T19:53:12Z)
A high performance fingerprint liveness detection method based on quality related features [66.41574316136379]
このシステムは、10,500枚以上の実画像と偽画像からなる非常に難しいデータベースでテストされている。提案手法はマルチシナリオデータセットに対して堅牢であることが証明され、全体の90%が正しく分類されたサンプルである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-02T21:09:39Z)
SAIC_Cambridge-HuPBA-FBK Submission to the EPIC-Kitchens-100 Action Recognition Challenge 2021 [80.05652375838073]
本報告では,EPIC-Kitchens-100 Action Recognition Challenge 2021への提出の技術的詳細について述べる。我々の提出は、公共のリーダーボードで見ることができ、RGBのみを使用して、44.82%のトップ1の行動認識精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T16:29:47Z)
Towards Generalizable and Robust Face Manipulation Detection via Bag-of-local-feature [55.47546606878931]
そこで本稿では,局所的特徴の一般化能力とロバスト性を向上する顔の操作検出手法を提案する。具体的には、パッチ間関係をエンコードするためにbag-of-featureアプローチを使ってトランスフォーマーを拡張し、明示的な監督なしにローカルな偽造機能を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-14T12:50:48Z)
Mobile Touchless Fingerprint Recognition: Implementation, Performance and Usability Aspects [13.664130356074052]
本研究は,スマートフォン用タッチレス指紋自動認識システムを提案する。認識パイプライン全体を包括的に記述し,完全自動化したキャプチャシステムにおける重要な要件について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-04T13:56:16Z)
Responsible Disclosure of Generative Models Using Scalable Fingerprinting [70.81987741132451]
深層生成モデルは質的に新しいパフォーマンスレベルを達成した。この技術がスプーフセンサーに誤用され、ディープフェイクを発生させ、大規模な誤情報を可能にするという懸念がある。最先端のジェネレーションモデルを責任を持って公開することで、研究者や企業がモデルに指紋を刻むことができます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-16T03:51:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。