論文の概要: Phase-aggregated Dual-branch Network for Efficient Fingerprint Dense Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17159v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 05:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:04:24.271007
• Title: Phase-aggregated Dual-branch Network for Efficient Fingerprint Dense Registration
• Title（参考訳）: 高速フィンガープリント密度登録のための位相集約型デュアルブランチネットワーク
• Authors: Xiongjun Guan, Jianjiang Feng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 指紋密度登録は、指紋ペアをピクセルレベルで微調整することを目的としており、これにより歪みによるクラス内差を低減する。 従来の方法では、低品質の指紋を扱う場合、サブパーパフォーマンスが見られた。 深層学習に基づくアプローチはこれらの面で大幅に改善されているが、その登録精度はまだ不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.16169623776737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fingerprint dense registration aims to finely align fingerprint pairs at the pixel level, thereby reducing intra-class differences caused by distortion. Unfortunately, traditional methods exhibited subpar performance when dealing with low-quality fingerprints while suffering from slow inference speed. Although deep learning based approaches shows significant improvement in these aspects, their registration accuracy is still unsatisfactory. In this paper, we propose a Phase-aggregated Dual-branch Registration Network (PDRNet) to aggregate the advantages of both types of methods. A dual-branch structure with multi-stage interactions is introduced between correlation information at high resolution and texture feature at low resolution, to perceive local fine differences while ensuring global stability. Extensive experiments are conducted on more comprehensive databases compared to previous works. Experimental results demonstrate that our method reaches the state-of-the-art registration performance in terms of accuracy and robustness, while maintaining considerable competitiveness in efficiency.
• Abstract（参考訳）: 指紋密度登録は、指紋ペアをピクセルレベルで微調整することを目的としており、これにより歪みによるクラス内差を低減する。 残念ながら、従来の手法では、低品質の指紋を扱う場合、推論速度の遅さに悩まされていた。 深層学習に基づくアプローチはこれらの面で著しく改善されているが、その登録精度はまだ不十分である。 本稿では,両手法の利点を集約するために,位相集約型デュアルブランチ登録ネットワーク(PDRNet)を提案する。 高分解能の相関情報と低分解能のテクスチャ特徴との間には,多段階相互作用を持つ二重ブランチ構造を導入し,局所的な微細な相違を知覚し,大域的安定性を確保した。 従来よりも包括的なデータベース上で大規模な実験が実施されている。 実験結果から,提案手法は精度とロバスト性を両立させつつ,高い競争性を維持しつつ,最先端の登録性能に達することが示された。

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