增强驱动预训练用于鲁棒指纹表示学习

指纹识别是生物识别技术的关键组成部分，其应用范围从身份验证到高级搜索工具。在本文中，我们提出了一种独特的方法，通过利用基于增强的预训练来获得鲁棒的指纹表示。基于U-Net指纹增强的成果，我们的方法采用专门的编码器，以自监督的方式从指纹图像中提取表示。我们进一步优化这些表示，旨在增强验证能力。我们在公开可用的指纹数据集上进行的实验结果显示，与已有的自监督训练技术相比，验证性能有显著提升。我们的发现不仅突出了我们方法的有效性，也为潜在的进步铺平了道路。至关重要的是，我们的研究表明，从退化图像中提取有意义的指纹表示是可行的，而无需依赖增强样本。