論文の概要: Adaptive thresholding pattern for fingerprint forgery detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15322v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 10:39:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.761123
• Title: Adaptive thresholding pattern for fingerprint forgery detection
• Title（参考訳）: 指紋偽造検出のための適応しきい値パターン
• Authors: Zahra Farzadpour, Masoumeh Azghani,
• Abstract要約: 指紋の生存度検出システムは、スプーフィングの影響を受けている。 偽の指紋と本物とを区別する技術を開発することが不可欠である。 本稿では,偽しきい値パターンに基づく指紋検出アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.351714665243138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fingerprint liveness detection systems have been affected by spoofing, which is a severe threat for fingerprint-based biometric systems. Therefore, it is crucial to develop some techniques to distinguish the fake fingerprints from the real ones. The software based techniques can detect the fingerprint forgery automatically. Also, the scheme shall be resistant against various distortions such as noise contamination, pixel missing and block missing, so that the forgers cannot deceive the detector by adding some distortions to the faked fingerprint. In this paper, we propose a fingerprint forgery detection algorithm based on a suggested adaptive thresholding pattern. The anisotropic diffusion of the input image is passed through three levels of the wavelet transform. The coefficients of different layers are adaptively thresholded and concatenated to produce the feature vector which is classified using the SVM classifier. Another contribution of the paper is to investigate the effect of various distortions such as pixel missing, block missing, and noise contamination. Our suggested approach includes a novel method that exhibits improved resistance against a range of distortions caused by environmental phenomena or manipulations by malicious users. In quantitative comparisons, our proposed method outperforms its counterparts by approximately 8% and 5% in accuracy for missing pixel scenarios of 90% and block missing scenarios of size 70x70 , respectively. This highlights the novelty approach in addressing such challenges.
• Abstract（参考訳）: 指紋による生体認証システムにとって深刻な脅威であるスプーフィンガープリントの生命度検出システムは、スプーフィングの影響を受けている。 そのため、偽の指紋と本物とを区別する技術を開発することが不可欠である。 ソフトウェアベースの技術は、指紋偽造を自動的に検出することができる。 また、偽造指紋に幾らかの歪みを加えることにより、偽造犯が検出器を欺くことができないように、ノイズ汚染、画素欠落、ブロック欠落などの様々な歪みに耐性がある。 本稿では,適応しきい値パターンに基づく指紋偽造検出アルゴリズムを提案する。 入力画像の異方拡散はウェーブレット変換の3つのレベルを通過する。 異なる層の係数を適応的にしきい値にし、SVM分類器を用いて分類された特徴ベクトルを生成する。 また, 画素欠落, ブロック欠落, ノイズ汚染など, 様々な歪みの影響について検討した。 提案手法は,環境現象や悪意のあるユーザによる操作によって生じる様々な歪みに対する耐性を向上する手法を含む。 定量的比較において, 提案手法は, 約8%, 5%の精度で, 90%の画素欠落シナリオに対して, それぞれ70×70の画素欠落シナリオに対して, 約8%, 5%の精度で性能を向上する。 これは、このような課題に対処する斬新なアプローチを強調します。

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