論文の概要: Joint Estimation of Identity Verification and Relative Pose for Partial Fingerprints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03959v1
• Date: Tue, 7 May 2024 02:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:38:26.364582
• Title: Joint Estimation of Identity Verification and Relative Pose for Partial Fingerprints
• Title（参考訳）: 部分指紋の同一性検証と相対値の同時推定
• Authors: Xiongjun Guan, Zhiyu Pan, Jianjiang Feng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,部分指紋に対する個人認証と相対的なポーズを共同で推定する手法を提案する。 本手法は,部分的指紋認証と相対的ポーズ推定の両方において,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.05877729161858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, portable electronic devices are becoming more and more popular. For lightweight considerations, their fingerprint recognition modules usually use limited-size sensors. However, partial fingerprints have few matchable features, especially when there are differences in finger pressing posture or image quality, which makes partial fingerprint verification challenging. Most existing methods regard fingerprint position rectification and identity verification as independent tasks, ignoring the coupling relationship between them -- relative pose estimation typically relies on paired features as anchors, and authentication accuracy tends to improve with more precise pose alignment. Consequently, in this paper we propose a method that jointly estimates identity verification and relative pose for partial fingerprints, aiming to leverage their inherent correlation to improve each other. To achieve this, we propose a multi-task CNN (Convolutional Neural Network)-Transformer hybrid network, and design a pre-training task to enhance the feature extraction capability. Experiments on multiple public datasets (NIST SD14, FVC2002 DB1A & DB3A, FVC2004 DB1A & DB2A, FVC2006 DB1A) and an in-house dataset show that our method achieves state-of-the-art performance in both partial fingerprint verification and relative pose estimation, while being more efficient than previous methods.
• Abstract（参考訳）: 現在、ポータブル電子機器はますます人気が高まっている。 軽量な考慮のために、指紋認識モジュールは通常、限られたサイズのセンサーを使用する。 しかし、部分的な指紋は、特に指圧姿勢や画像品質の違いがある場合に、適合する特徴がほとんどないため、部分的な指紋認証は困難である。 既存のほとんどの手法では、指紋位置の正当性検証を独立したタスクとみなし、それらの間の結合関係を無視している - 相対的なポーズ推定は通常、アンカーとしてペア化された特徴に依存しており、認証精度はより正確なポーズアライメントによって改善される傾向にある。 そこで本稿では, 指紋の正当性検証と相対的なポーズを共同で推定する手法を提案する。 これを実現するために,マルチタスクCNN-Transformerハイブリッドネットワークを提案し,特徴抽出能力を高めるための事前学習タスクを設計する。 複数の公開データセット (NIST SD14, FVC 2002 DB1A & DB3A, FVC 2004 DB1A & DB2A, FVC 2006 DB1A) および社内データセットを用いた実験により, 本手法は指紋部分認証と相対ポーズ推定の両方において, 従来手法よりも効率的でありながら, 最先端性能を実現していることが示された。

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