加速指纹增强：一种GPU优化的混合架构方法
计算机视觉与模式识别
2023-06-02 v1
摘要
本文提出了一种潜在指纹增强的初步方法，其基础设计围绕一种混合Unet架构展开。该方法结合了Resnet-101网络与Unet编码器的能力，旨在形成一种可能强大的复合结构。这一组合通过注意力机制与前向跳跃连接进行增强，意在优化指纹中脊线与细节点特征的增强效果。该方法的一个创新要素包括一种新颖的指纹增强Gabor层，专为GPU计算而设计。这展示了现代计算资源如何可能被用以加速增强过程。鉴于其可作为CNN或Transformer层发挥功能，该Gabor层可为系统提供更高的灵活性与处理速度。然而，需注意此方法仍处于开发的早期阶段，尚未通过严格的实验得到充分验证。因此，其在本领域潜在指纹增强中的鲁棒性与可用性尚需额外的时间与测试来确立，包括在处理速度、针对不同潜在指纹类型的增强适应性，以及开放集（识别1:N）与开放集验证、指纹质量评估等实验方法中的充分验证方面的改进。
引用
@article{arxiv.2306.00272,
title = {Accelerated Fingerprint Enhancement: A GPU-Optimized Mixed Architecture Approach},
author = {André Brasil Vieira Wyzykowski and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.00272},
year = {2023}
}