論文の概要: FPGAN-Control: A Controllable Fingerprint Generator for Training with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19024v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 14:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:48:13.893332
• Title: FPGAN-Control: A Controllable Fingerprint Generator for Training with Synthetic Data
• Title（参考訳）: FPGAN-Control: 合成データによるトレーニングのための制御可能な指紋生成装置
• Authors: Alon Shoshan, Nadav Bhonker, Emanuel Ben Baruch, Ori Nizan, Igor Kviatkovsky, Joshua Engelsma, Manoj Aggarwal, Gerard Medioni
• Abstract要約: 画像生成フレームワークであるFPGAN-Controlについて述べる。 指紋の識別と外観特性の絡み合いを助長する新規な外観損失を導入する。 FPGAN-Controlのメリットを,アイデンティティレベル,外観制御の程度,合成ドメイン間ギャップの低さの観点から定量的かつ定性的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.203557048672379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Training fingerprint recognition models using synthetic data has recently gained increased attention in the biometric community as it alleviates the dependency on sensitive personal data. Existing approaches for fingerprint generation are limited in their ability to generate diverse impressions of the same finger, a key property for providing effective data for training recognition models. To address this gap, we present FPGAN-Control, an identity preserving image generation framework which enables control over the fingerprint's image appearance (e.g., fingerprint type, acquisition device, pressure level) of generated fingerprints. We introduce a novel appearance loss that encourages disentanglement between the fingerprint's identity and appearance properties. In our experiments, we used the publicly available NIST SD302 (N2N) dataset for training the FPGAN-Control model. We demonstrate the merits of FPGAN-Control, both quantitatively and qualitatively, in terms of identity preservation level, degree of appearance control, and low synthetic-to-real domain gap. Finally, training recognition models using only synthetic datasets generated by FPGAN-Control lead to recognition accuracies that are on par or even surpass models trained using real data. To the best of our knowledge, this is the first work to demonstrate this.
• Abstract（参考訳）: 合成データを用いた指紋認識モデルのトレーニングは、センシティブな個人データへの依存を軽減するため、バイオメトリックスコミュニティの注目を集めている。 指紋生成の既存のアプローチは、同一指の多様な印象を生成する能力に制限があり、これは認識モデルのトレーニングに有効なデータを提供するための重要な特性である。 このギャップに対処するために、生成された指紋の指紋の外観(指紋の種類、取得装置、圧力レベルなど)を制御できる識別保存画像生成フレームワークであるFPGAN-Controlを提案する。 指紋の同一性と外観特性を異にする新たな外観損失について紹介する。 実験では,NIST SD302データセットを用いてFPGAN-Controlモデルのトレーニングを行った。 FPGAN-Controlのメリットを,アイデンティティの保存レベル,外観制御の程度,合成ドメイン間ギャップの低さの観点から定量的かつ定性的に示す。 最後に、fpgan制御によって生成された合成データセットのみを使用した認識モデルのトレーニングは、実際のデータでトレーニングされたモデルと同等か、あるいは超えている認識確率に繋がる。 私たちの知る限りでは、これがこれを初めて実証する作業です。

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