PrintsGAN：合成指纹生成器
计算机视觉与模式识别
2022-01-21 v3
摘要
指纹识别领域研究人员面临的一个主要障碍是缺乏公开可用的大规模指纹数据集。现有公开数据集包含的手指身份和每指印痕数量极少。这限制了诸多课题的研究，例如使用深度网络学习定长指纹嵌入。为此，我们提出 PrintsGAN，一种能够为给定指纹生成唯一指纹及多次印痕的合成指纹生成器。利用 PrintsGAN，我们合成了一个包含 52.5 万枚指纹（3.5 万个不同手指，每指 15 次印痕）的数据库。接着，我们通过训练深度网络从指纹中提取定长嵌入，展示了 PrintsGAN 生成数据集的效用。具体而言，一个在我们的合成指纹上训练并基于少量公开真实指纹（来自 NIST SD302 的 2.5 万枚印痕）微调的嵌入模型，在 NIST SD4 数据库上获得了 TAR=87.03% @ FAR=0.01% 的性能（相较仅在 NIST SD302 上训练时的 TAR=73.37% 有所提升）。现有合成指纹生成方法因 i) 缺乏真实感或 ii) 无法生成每指多次印痕，而无法实现此类性能提升。我们计划向公众发布我们的合成指纹数据库。
引用
@article{arxiv.2201.03674,
title = {PrintsGAN: Synthetic Fingerprint Generator},
author = {Joshua J. Engelsma and Steven A. Grosz and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03674},
year = {2022}
}