基于局部自适应全局模型的完美指纹方向场
计算机视觉与模式识别
2018-01-26 v1
摘要
指纹识别在许多商业、政府和司法应用中被广泛用于验证和识别。方向场（OF）在指纹识别系统的各个处理阶段起着重要作用。OF被用于图像增强、指纹对齐、指纹活体检测、指纹篡改检测和指纹匹配。本文提出了一种将OF全局建模与局部自适应方法相结合的新方法。我们证明该模型在极限情况下能完美适应“真实OF”。这种完美OF由少量具有直观几何解释的参数描述。其应用十分广泛：例如对极低质量（例如潜指纹）OF的快速专家标注、高保真低参数OF压缩，以及直接通向大型数据库的真实参考OF标注。在本文中，我们描述了一种根据图像质量自动或半自动完美估计OF参数的算法，并确立了高保真低参数OF压缩这一主要核心主张。
引用
@article{arxiv.1606.06007,
title = {Perfect Fingerprint Orientation Fields by Locally Adaptive Global Models},
author = {Carsten Gottschlich and Benjamin Tams and Stephan Huckemann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.06007},
year = {2018}
}