Finger-NestNet：基于深度嵌套残差网络的智能手机指纹照片可解释验证
计算机视觉与模式识别
2022-12-13 v1 密码学与安全
摘要
使用智能手机捕获的指纹照片图像已成功用于验证个体，并赋能了若干应用。本工作提出一种使用嵌套残差块的指纹照片验证新算法：Finger-NestNet。所提出的 Finger-NestNet 架构由三个连续的卷积块以及一系列嵌套残差块构成，以实现可靠的指纹照片验证。本文还使用四种不同的可视化技术给出了所提方法的可解释性，这些技术可揭示指纹生物特征中对所提方法可靠验证性能有贡献的关键区域。在由 52 名独特数据对象提供的 196 根独特手指组成的指纹照片数据集上进行了大量实验。实验结果表明，与六种不同现有方法相比，所提方法以 EER = 1.15% 实现了改进的验证性能。
引用
@article{arxiv.2212.05884,
title = {Finger-NestNet: Interpretable Fingerphoto Verification on Smartphone using Deep Nested Residual Network},
author = {Raghavendra Ramachandra and Hailin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.05884},
year = {2022}
}
备注
a preprint paper accepted in wacv2023 workshop