指纹的特征细节点与必要细节点
统计方法学
2021-06-02 v3
摘要
指纹具有中等变化脊频率(RF)的脊纹模式，遵循方向场(OF)，后者通常具有一些奇点。此外，在某些称为细节点的位置，脊线终止或分叉，这种点模式通常用于指纹识别与认证。当OF具有发散脊线时（例如在奇点附近），近乎恒定的RF必然需要生成更多脊线，这些脊线起始于细节点。我们称这些为必要细节点。结果表明，指纹还具有出现在相当任意位置的额外细节点。我们称这些为随机细节点，或者由于它们可能传达OF之外的指纹个体性，称为特征细节点。因此，细节点点模式被假设为两个随机点过程叠加的实现：一个具有附加硬核的Strauss点过程（其活动函数由散度场给出）和一个齐次Poisson点过程，分别对必要细节点和特征细节点进行建模。我们使用基于MCMC的细节点分离算法(MiSeal)进行贝叶斯推断。在模拟中，该算法提供了良好的混合和良好的潜在参数估计。在应用于指纹时，我们能够分离这两种细节点模式，并通过两个具有相似OF的不同指纹示例验证了特征细节点传达了指纹个体性。
引用
@article{arxiv.2009.07910,
title = {Characteristic and Necessary Minutiae in Fingerprints},
author = {Johannes Wieditz and Yvo Pokern and Dominic Schuhmacher and Stephan Huckemann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07910},
year = {2021}
}