从单一指纹图像回归密集畸变场
计算机视觉与模式识别
2024-04-30 v1
摘要
皮肤畸变是指纹匹配中长期存在的挑战，会导致错误的非匹配。先前的研究表明，通过从畸变指纹中估计畸变场并将其校正为正常指纹，可以提高识别率。然而，现有的校正方法基于畸变场的主成分表示，不够准确且对手指姿态非常敏感。在本文中，我们提出了一种校正方法，利用基于自参考的网络直接估计畸变指纹的密集畸变场，而非其低维表示。该方法可以输出具有不同手指姿态和畸变模式的畸变指纹的准确畸变场。我们在 FVC2004 DB1_A、扩展的清华大学畸变指纹数据库（包含不同手指姿态和畸变模式的额外畸变指纹）以及潜指纹数据库上进行了实验。实验结果表明，我们提出的方法在畸变场估计和校正指纹匹配方面均实现了 SOTA 的校正性能。
引用
@article{arxiv.2404.17610,
title = {Regression of Dense Distortion Field from a Single Fingerprint Image},
author = {Xiongjun Guan and Yongjie Duan and Jianjiang Feng and Jie Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.17610},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2404.17148