C2CL：接触式到非接触式指纹匹配
计算机视觉与模式识别
2021-12-13 v3 机器学习
图像与视频处理
摘要
由于非接触式采集的优越卫生性，以及能够捕获足以用于验证分辨率指纹的低成本手机广泛可用，将非接触式指纹或手指照片与基于接触式的指纹印迹进行匹配在 COVID-19 之后受到更多关注。本文提出一个端到端自动化系统，称为 C2CL，由移动手指照片采集应用、预处理及匹配算法组成，以应对阻碍以往跨匹配方法的挑战；即 i) 非接触式指纹脊谷对比度低，ii) 手指相对相机的翻滚、俯仰、偏航及距离变化，iii) 接触式指纹的非线性畸变，以及 vi) 智能手机相机不同的图像质量。我们的预处理算法对非接触式指纹进行分割、增强、缩放及展开，而匹配算法提取细节点与纹理表示。使用来自 206 名受试者（每名受试者 2 拇指与 2 食指）通过我们的移动采集应用获取的 9,888 枚非接触式 2D 指纹及相应接触式指纹的隔离数据集，评估我们所提算法的跨数据库性能。此外，在 3 个公开可用数据集上的额外实验结果显示，接触式到非接触式指纹匹配的 SOTA 取得显著提升（在 FAR=0.01% 时 TAR 介于 96.67% 至 98.30%）。
引用
@article{arxiv.2104.02811,
title = {C2CL: Contact to Contactless Fingerprint Matching},
author = {Steven A. Grosz and Joshua J. Engelsma and Eryun Liu and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02811},
year = {2021}
}