Fugu-MT 論文翻訳(概要): A triple-branch network for latent fingerprint enhancement guided by orientation fields and minutiae

論文の概要: A triple-branch network for latent fingerprint enhancement guided by orientation fields and minutiae

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15105v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 13:54:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 16:23:34.620664
Title: A triple-branch network for latent fingerprint enhancement guided by orientation fields and minutiae
Title（参考訳）: 配向磁場と栄養素で誘導される潜伏指紋強調のための三枝ネットワーク
Authors: Yurun Wang, Zerong Qi, Shujun Fu, Mingzheng Hu,
Abstract要約: 既存のディープラーニングベースの拡張手法は、実用的なアプリケーション要件に欠ける。本稿では,3分岐空間融合ネットワーク(TBSFNet)を提案する。 MOLFとMUSTデータセットの実験結果は、MLFGNetが既存の拡張アルゴリズムより優れていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5356944479760104
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Latent fingerprint enhancement is a critical step in the process of latent fingerprint identification. Existing deep learning-based enhancement methods still fall short of practical application requirements, particularly in restoring low-quality fingerprint regions. Recognizing that different regions of latent fingerprints require distinct enhancement strategies, we propose a Triple Branch Spatial Fusion Network (TBSFNet), which simultaneously enhances different regions of the image using tailored strategies. Furthermore, to improve the generalization capability of the network, we integrate orientation field and minutiae-related modules into TBSFNet and introduce a Multi-Level Feature Guidance Network (MLFGNet). Experimental results on the MOLF and MUST datasets demonstrate that MLFGNet outperforms existing enhancement algorithms.
Abstract（参考訳）: 潜伏指紋強調は潜伏指紋識別の過程における重要なステップである。既存のディープラーニングベースの強化手法は、特に低品質の指紋領域の復元において、実用的要件に欠ける。潜伏指紋の異なる領域に異なるエンハンスメント戦略が必要であることを認識し,三分枝空間融合ネットワーク(TBSFNet)を提案する。さらに,ネットワークの一般化能力を向上させるため,TBSFNetに配向場と無栄養関連モジュールを統合し,MLFGNet(Multi-Level Feature Guidance Network)を導入する。 MOLFとMUSTデータセットの実験結果は、MLFGNetが既存の拡張アルゴリズムより優れていることを示している。

関連論文リスト

Attentional Graph Meta-Learning for Indoor Localization Using Extremely Sparse Fingerprints [17.159049478569173]
フィンガープリントに基づく屋内のローカライゼーションは、高密度グリッドが必要であり、時間と空間にわたって繰り返し測定されるため、労働集約的であることが多い。既存のベンチマーク手法は主に測定された指紋に依存し、貴重な空間的・環境的特性を無視する。本稿では,空間的隣接関係を学習し,隣接する指紋から情報を集約することのできる注意グラフニューラルネットワーク(AGNN)モデルの体系的な統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-07T08:37:18Z)
Spatial-Geometry Enhanced 3D Dynamic Snake Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification [12.168520751389622]
ディープニューラルネットワークは、ハイパースペクトル画像分類においていくつかの課題に直面している。これには、複雑でスパースな地上オブジェクト分布、小さなクラスタ構造、細長いマルチブランチ機能が含まれる。本稿では,改良された3次元DenseNetモデルに基づく空間幾何学拡張3次元ダイナミックスネークネットワーク(SG-DSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-06T12:21:39Z)
Threshold Attention Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images [3.5449012582104795]
自己認識機構(SA)はセグメンテーションネットワークの設計に有効な手法である。セマンティックセグメンテーションのための新しいしきい値注意機構(TAM)を提案する。 TAMに基づいて,セマンティックセグメンテーションのためのしきい値注意ネットワーク(TANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-14T10:09:55Z)
Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion [50.95486458217653]
本稿では,新しいSSCフレームワーク - Adrial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。 AMMNetは、モダリティ間の勾配流の相互依存性を可能にするクロスモーダル変調と、動的勾配競争を利用するカスタマイズされた逆トレーニングスキームの2つのコアモジュールを導入している。 AMMNetは最先端のSSC法よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:48:49Z)
Finger-UNet: A U-Net based Multi-Task Architecture for Deep Fingerprint Enhancement [0.0]
指紋認識/検証パイプラインの初期段階において、指紋強調は重要な役割を果たす。低品質指紋を効果的に改善するために,U-Netの直感的な修正を提案する。モデルのメモリフットプリントを大幅に削減するため,通常の畳み込みを奥行き分離可能な畳み込みに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T09:49:10Z)
Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images Driven by Transformer [69.22039680783124]
光リモートセンシング画像(ORSI-SOD)のためのGlobal extract Local Exploration Network(GeleNet)を提案する。具体的には、GeleNetはまずトランスフォーマーバックボーンを採用し、グローバルな長距離依存関係を持つ4レベルの機能埋め込みを生成する。 3つの公開データセットに関する大規模な実験は、提案されたGeleNetが関連する最先端メソッドより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T07:14:43Z)
Multimodal Adaptive Fusion of Face and Gait Features using Keyless attention based Deep Neural Networks for Human Identification [67.64124512185087]
歩行のような軟式生体認証は、人物認識や再識別といった監視作業において顔に広く使われている。本稿では,キーレス注意深層ニューラルネットワークを活用することで,歩行と顔のバイオメトリック・キューを動的に組み込むための適応型マルチバイオメトリック・フュージョン戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-24T05:28:35Z)
AFR-Net: Attention-Driven Fingerprint Recognition Network [47.87570819350573]
指紋認識を含む生体認証における視覚変換器(ViT)の使用に関する初期研究を改善する。ネットワーク内の中間特徴マップから抽出した局所的な埋め込みを用いて,グローバルな埋め込みを低確かさで洗練する手法を提案する。この戦略は、既存のディープラーニングネットワーク(アテンションベース、CNNベース、あるいはその両方を含む)のラッパーとして適用することで、パフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-25T05:10:39Z)
A Generic Shared Attention Mechanism for Various Backbone Neural Networks [53.36677373145012]
自己注意モジュール(SAM)は、異なる層にまたがる強い相関した注意マップを生成する。 Dense-and-Implicit Attention (DIA)はSAMをレイヤ間で共有し、長期間のメモリモジュールを使用する。我々のシンプルで効果的なDIAは、様々なネットワークバックボーンを一貫して拡張できます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T13:24:08Z)
Searching Multi-Rate and Multi-Modal Temporal Enhanced Networks for Gesture Recognition [89.0152015268929]
RGB-Dジェスチャ認識のための最初のニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法を提案する。提案手法は,1)3次元中央差分畳畳み込み(3D-CDC)ファミリーによる時間的表現の強化,および多モードレート分岐と横方向接続のための最適化されたバックボーンを含む。結果として得られたマルチレートネットワークは、RGBと深さ変調と時間力学の関係を理解するための新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-21T10:45:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。