論文の概要: Diff-Palm: Realistic Palmprint Generation with Polynomial Creases and Intra-Class Variation Controllable Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18312v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 03:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:19.388506
• Title: Diff-Palm: Realistic Palmprint Generation with Polynomial Creases and Intra-Class Variation Controllable Diffusion Models
• Title（参考訳）: Diff-Palm:ポリノミアル生成とクラス内変動制御可能な拡散モデルによるリアルなパルププリント生成
• Authors: Jianlong Jin, Chenglong Zhao, Ruixin Zhang, Sheng Shang, Jianqing Xu, Jingyun Zhang, ShaoMing Wang, Yang Zhao, Shouhong Ding, Wei Jia, Yunsheng Wu,
• Abstract要約: パーム認識は、大規模な公開データセットの欠如によって著しく制限されている。 これまでの手法では、手のひらをシミュレートするためにブエジエ曲線を採用しており、これが条件付きGANの入力として機能し、現実的な手のひらプリントを生成する。 本稿では, パーム・クリーゼ生成機構を実際の分布とより密に整合させる新しいパーム・クレーゼ表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.760874666742282
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• Abstract: Palmprint recognition is significantly limited by the lack of large-scale publicly available datasets. Previous methods have adopted B\'ezier curves to simulate the palm creases, which then serve as input for conditional GANs to generate realistic palmprints. However, without employing real data fine-tuning, the performance of the recognition model trained on these synthetic datasets would drastically decline, indicating a large gap between generated and real palmprints. This is primarily due to the utilization of an inaccurate palm crease representation and challenges in balancing intra-class variation with identity consistency. To address this, we introduce a polynomial-based palm crease representation that provides a new palm crease generation mechanism more closely aligned with the real distribution. We also propose the palm creases conditioned diffusion model with a novel intra-class variation control method. By applying our proposed $K$-step noise-sharing sampling, we are able to synthesize palmprint datasets with large intra-class variation and high identity consistency. Experimental results show that, for the first time, recognition models trained solely on our synthetic datasets, without any fine-tuning, outperform those trained on real datasets. Furthermore, our approach achieves superior recognition performance as the number of generated identities increases.
• Abstract（参考訳）: Palmprint認識は、大規模な公開データセットの欠如によって大幅に制限されている。 これまでの手法では、手のひらをシミュレートするためにB\'ezier曲線を採用しており、これが条件付きGANの入力として機能し、現実的な手のひらプリントを生成する。 しかし、実際のデータの微調整を使わなければ、これらの合成データセットで訓練された認識モデルの性能は劇的に低下し、生成されたパームプリントと実際のパームプリントの間に大きなギャップがあることが示される。 これは主に、不正確なパームクレーゼ表現の利用と、クラス内の変動とアイデンティティの整合性のバランスをとる上での課題による。 そこで本研究では,実分布とより密に一致した新たなパームクレーゼ生成機構を提供する多項式ベースのパームクレーゼ表現を提案する。 また,新しいクラス内変分制御法を用いて,ヤシクリーゼ条件付き拡散モデルを提案する。 提案した$K$ステップのノイズ共有サンプリングを適用することで,パームプリントデータセットをクラス内変動が大きく,アイデンティティの整合性が高い形で合成することができる。 実験結果から、我々の合成データセットのみにトレーニングされた認識モデルは、微調整なしで、実際のデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れた結果が得られた。 さらに,生成したアイデンティティの数が増えるにつれて,認識性能が向上する。

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