論文の概要: Fusion of Minutia Cylinder Codes and Minutia Patch Embeddings for Latent Fingerprint Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16172v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 14:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 17:15:57.957702
• Title: Fusion of Minutia Cylinder Codes and Minutia Patch Embeddings for Latent Fingerprint Recognition
• Title（参考訳）: 潜時指紋認識のためのMinutia Cylinder CodesとMinutia Patch Embeddingsの融合
• Authors: Yusuf Artan, Bensu Alkan Semiz,
• Abstract要約: 本稿では,潜伏指紋認識に対する融合型局所マッチング手法を提案する。 提案されたアプローチは、これらの手作り機能と、最近提案された深層ニューラルネットワークの組み込み機能を多段階融合アプローチに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Latent fingerprints are one of the most widely used forensic evidence by law enforcement agencies. However, latent recognition performance is far from the exemplary performance of sensor fingerprint recognition due to deformations and artifacts within these images. In this study, we propose a fusion based local matching approach towards latent fingerprint recognition. Recent latent recognition studies typically relied on local descriptor generation methods, in which either handcrafted minutiae features or deep neural network features are extracted around a minutia of interest, in the latent recognition process. Proposed approach would integrate these handcrafted features with a recently proposed deep neural network embedding features in a multi-stage fusion approach to significantly improve latent recognition results. Effectiveness of the proposed approach has been shown on several public and private data sets. As demonstrated in our experimental results, proposed method improves rank-1 identification accuracy by considerably for real-world datasets when compared to either the single usage of these features or existing state-of-the-art methods in the literature.
• Abstract（参考訳）: 潜伏指紋は、法執行機関によって最も広く使われている法医学的証拠の1つである。 しかし,画像中の変形やアーチファクトによるセンサ指紋認識の模範的性能は,潜時認識性能には程遠い。 本研究では,潜伏指紋認識に対する融合型局所マッチング手法を提案する。 近年の潜伏認識研究は、潜伏認識プロセスにおいて、手作りミナミジア特徴または深層ニューラルネットワーク特徴のいずれかがミナミリアの周辺で抽出される局所的な記述子生成法に依存している。 提案されたアプローチは、これらの手作りの機能を、最近提案された深層ニューラルネットワークの埋め込み機能と多段階融合アプローチに統合し、潜在認識結果を著しく改善する。 提案手法の有効性は、いくつかのパブリックデータセットとプライベートデータセットで示されている。 実験結果に示すように,提案手法は,これらの特徴の単一使用法や文献における既存の最先端手法と比較して,実世界のデータセットに対してかなり高い精度でランク1同定精度を向上する。

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