GenPalm: 基于扩散模型的无接触掌纹生成
计算机视觉与模式识别
2024-06-04 v1 人工智能
摘要
大规模掌纹数据库的稀缺是无接触掌纹识别技术发展的主要瓶颈。为解决此问题，研究人员转向了合成数据生成。虽然生成对抗网络(GAN)已被广泛使用，但它们存在训练不稳定和模式崩溃的问题。最近，扩散概率模型作为一种有前景的替代方案出现，提供了稳定的训练和更好的分布覆盖。本文介绍了一种使用扩散概率模型的新型掌纹生成方法，开发了一个用于合成多个掌纹身份的端到端框架，并验证了生成掌纹的真实性和实用性。实验结果表明，我们的方法在生成掌纹图像方面是有效的，这些图像在利用具有挑战性的跨数据库和时间分离评估协议的多个测试数据库上，提升了无接触掌纹识别的性能。
引用
@article{arxiv.2406.00287,
title = {GenPalm: Contactless Palmprint Generation with Diffusion Models},
author = {Steven A. Grosz and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00287},
year = {2024}
}