Fusion2Print：深浪-flash-非-flash 深度融合用于接触式指纹匹配
计算机视觉与模式识别
2026-04-07 v2
摘要
接触式指纹识别提供无菌、便捷的获取方式，无需潜在指纹、压力瑕疵或卫生风险。然而，接触式图像常因照明变化、皮肤褶变色及光斑反射导致纹理清晰度下降。Flash 捕获保留纹理细节但引入噪声，非-flash 捕获降低噪声但削弱纹理对比度。我们提出 Fusion2Print (F2P)，首个系统性捕获并融合配对 flash-非-flash 接触式指纹的框架。我们构建了定制的配对数据集 FNF Database，通过手动 flash-非-flash 减法以隔离保留纹理的信号。随后，一个轻量级注意力融合网络整合两种模态，突出信息通道、抑制噪声；再经 U-Net 增强模块生成最优加权灰度图。最终，一个跨域兼容的深度嵌入模型在统一嵌入空间中生成鲁棒且具辨识力的表征，兼容接触式与接触式指纹验证。F2P 提升纹理清晰度，实现卓越的识别性能 (AUC=0.999, EER=1.12%)，优于单模态基线 (Verifinger、DeepPrint)。
引用
@article{arxiv.2601.02318,
title = {Fusion2Print: Deep Flash-Non-Flash Fusion for Contactless Fingerprint Matching},
author = {Roja Sahoo and Anoop Namboodiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02318},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 8 figures, 5 tables. In Proceedings of the 28th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Lyon, France