論文の概要: GenPalm: Contactless Palmprint Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00287v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 03:33:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:54:19.354914
• Title: GenPalm: Contactless Palmprint Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: GenPalm:拡散モデルによる接触レスパルププリント生成
• Authors: Steven A. Grosz, Anil K. Jain,
• Abstract要約: 本稿では拡散確率モデルを用いた新しいパームプリント生成法を提案する。 我々は,複数のパームIDを合成するエンドツーエンドフレームワークを開発し,生成されたパームプリントの現実性と有用性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.738682467090335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scarcity of large-scale palmprint databases poses a significant bottleneck to advancements in contactless palmprint recognition. To address this, researchers have turned to synthetic data generation. While Generative Adversarial Networks (GANs) have been widely used, they suffer from instability and mode collapse. Recently, diffusion probabilistic models have emerged as a promising alternative, offering stable training and better distribution coverage. This paper introduces a novel palmprint generation method using diffusion probabilistic models, develops an end-to-end framework for synthesizing multiple palm identities, and validates the realism and utility of the generated palmprints. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in generating palmprint images which enhance contactless palmprint recognition performance across several test databases utilizing challenging cross-database and time-separated evaluation protocols.
• Abstract（参考訳）: 大規模パームプリントデータベースの不足は、接触のないパームプリント認識の進歩に重大なボトルネックをもたらす。 これを解決するために、研究者らは合成データ生成に目を向けた。 GAN(Generative Adversarial Networks)は広く使われているが、不安定性とモード崩壊に悩まされている。 近年、拡散確率モデルは、安定した訓練とより良い分布範囲を提供する、有望な代替品として出現している。 本稿では,拡散確率モデルを用いた新しいパームプリント生成手法を提案し,複数のパームプリントを合成するためのエンドツーエンドフレームワークを開発し,生成されたパームプリントの現実性と有用性を検証する。 実験結果から,複数試験データベース間の接触のないパームプリント認識性能を向上させるヤシプリント画像生成手法の有効性が示された。

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