論文の概要: Unbalanced Fingerprint Classification for Hybrid Fingerprint Orientation Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00779v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 16:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 09:11:31.816623
• Title: Unbalanced Fingerprint Classification for Hybrid Fingerprint Orientation Maps
• Title（参考訳）: ハイブリッドフィンガープリント配向マップのためのアンバランスフィンガープリント分類
• Authors: Ravi Prakash, Sinnu Susan Thomas,
• Abstract要約: 本研究は,乾燥,標準,湿潤の早期に指紋を識別し,誤検出の原因を標的とした。 スキャン画像は,提案した特徴点と相関した明瞭度に基づいて分類される。 また,ニューラルネットワークに基づく分類手法よりも,新しい手法の方が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）: 1.6229112905195138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel fingerprint classification technique based on a multi-layered fuzzy logic classifier. We target the cause of missed detection by identifying the fingerprints at an early stage among dry, standard, and wet. Scanned images are classified based on clarity correlated with the proposed feature points. We also propose a novel adaptive algorithm based on eigenvector space for generating new samples to overcome the multiclass imbalance. Proposed methods improve the performance of ensemble learners. It was also found that the new approach performs better than the neural-network based classification methods. Early-stage improvements give a suitable dataset for fingerprint detection models. Leveraging the novel classifier, the best set of `standard' labelled fingerprints is used to generate a unique hybrid fingerprint orientation map (HFOM). We introduce a novel min-rotate max-flow optimization method inspired by the min-cut max-flow algorithm. The unique properties of HFOM generation introduce a new use case for biometric data protection by using HFOM as a virtual proxy of fingerprints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多層ファジィ論理分類器に基づく新しい指紋分類手法を提案する。 本研究は,乾燥,標準,湿潤の早期に指紋を識別し,誤検出の原因を標的とした。 スキャン画像は,提案した特徴点と相関した明瞭度に基づいて分類される。 また,多クラス不均衡を克服するために,固有ベクトル空間に基づく新しい適応アルゴリズムを提案する。 提案手法は,アンサンブル学習者のパフォーマンスを向上させる。 また,ニューラルネットワークに基づく分類手法よりも,新しい手法の方が優れていることがわかった。 早期改善は指紋検出モデルに適したデータセットを提供する。 新規な分類器を活用し、'標準'ラベル付き指紋の最良のセットを使用して、ユニークなハイブリッド指紋配向マップ(HFOM)を生成する。 min-rotate max-flowアルゴリズムにインスパイアされた新しいmin-rotate max-flow最適化手法を提案する。 HFOM生成のユニークな特徴は、指紋の仮想プロキシとしてHFOMを使用することにより、生体データ保護の新しいユースケースを導入することである。

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