FingerVeinSyn-5M：finger vein识别的大规模数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2025-06-05 v1
摘要
finger vein识别的一个主要挑战是缺乏大规模公共数据集。现有数据集包含少量身份和每根手指有限的样本，限制了基于深度学习方法的发展。为此，我们引入了FVeinSyn，一种能够生成具有丰富类内变化的多样化finger vein模式的合成生成器。使用FVeinSyn，我们创建了FingerVeinSyn-5M——现有最大的finger vein数据集——包含来自50,000个唯一手指的500万个样本，每个手指有100种变化，包括平移、旋转、缩放、翻滚、不同的曝光水平、皮肤散射模糊、光学模糊和运动模糊。FingerVeinSyn-5M也是首个提供完全标注的finger vein图像的数据集，支持该领域的深度学习应用。在FingerVeinSyn-5M上预训练并用少量真实数据微调的模型在多个基准测试中实现了平均53.91%的性能提升。该数据集公开可用：https://github.com/EvanWang98/FingerVeinSyn-5M。
引用
@article{arxiv.2506.03635,
title = {FingerVeinSyn-5M: A Million-Scale Dataset and Benchmark for Finger Vein Recognition},
author = {Yinfan Wang and Jie Gui and Baosheng Yu and Qi Li and Zhenan Sun and Juho Kannala and Guoying Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.03635},
year = {2025}
}