論文の概要: Fixed-length Dense Descriptor for Efficient Fingerprint Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18576v4
• Date: Tue, 2 Jul 2024 08:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 08:09:56.660776
• Title: Fixed-length Dense Descriptor for Efficient Fingerprint Matching
• Title（参考訳）: 高速指紋照合のための固定長Dense Descriptor
• Authors: Zhiyu Pan, Yongjie Duan, Jianjiang Feng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 指紋照合のためのFDD(Fixed-length Dense Descriptor)と呼ばれる3次元表現を提案する。 FDDは優れた空間特性を備えており、元の指紋の空間的関係を捉えることができる。 各種指紋データを用いた実験により,FDDが他の固定長ディスクリプタよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.808749518785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In fingerprint matching, fixed-length descriptors generally offer greater efficiency compared to minutiae set, but the recognition accuracy is not as good as that of the latter. Although much progress has been made in deep learning based fixed-length descriptors recently, they often fall short when dealing with incomplete or partial fingerprints, diverse fingerprint poses, and significant background noise. In this paper, we propose a three-dimensional representation called Fixed-length Dense Descriptor (FDD) for efficient fingerprint matching. FDD features great spatial properties, enabling it to capture the spatial relationships of the original fingerprints, thereby enhancing interpretability and robustness. Our experiments on various fingerprint datasets reveal that FDD outperforms other fixed-length descriptors, especially in matching fingerprints of different areas, cross-modal fingerprint matching, and fingerprint matching with background noise.
• Abstract（参考訳）: 指紋照合では、固定長ディスクリプタは一般的に、ミツイアセットよりも効率が良いが、認識精度は後者ほど良くない。 近年、深層学習に基づく固定長記述法で多くの進歩が見られたが、不完全な指紋や部分的な指紋、多様な指紋のポーズ、大きな背景雑音を扱う場合、しばしば不足する。 本稿では,指紋照合のためのFDD(Fixed-length Dense Descriptor)という3次元表現を提案する。 FDDには大きな空間特性があり、元の指紋の空間的関係を捉え、解釈性と堅牢性を高めることができる。 各種指紋データセットに対する実験により,FDDは他の固定長ディスクリプタよりも優れており,特に異なる領域の指紋のマッチング,クロスモーダル指紋のマッチング,背景雑音の指紋のマッチングにおいて優れていた。

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