ROSE：基于多尺度空间注意力检测指纹奇异点的真实单阶段方法
计算机视觉与模式识别
2020-03-10 v1
摘要
准确高效地检测奇异点是指纹识别最重要的任务之一。近年来，深度学习已逐渐用于指纹奇异点检测。然而，当前基于深度学习的奇异点检测方法或为两阶段或为多阶段，使其耗时。更重要的是，它们的检测精度尚不令人满意，尤其在低质量指纹情况下。本文中，我们付出真实单阶段努力（Real One-Stage Effort）以更准确高效地检测指纹奇异点，因此将所提算法简称为 ROSE，其中多尺度空间注意力、高斯热图与 focal loss 的变体一同应用以实现更高的检测率。在数据集 FVC2002 DB1 与 NIST SD4 上的实验结果表明，我们的 ROSE 在检测率、误报率与检测速度方面优于 SOTA 算法。
引用
@article{arxiv.2003.03918,
title = {ROSE: Real One-Stage Effort to Detect the Fingerprint Singular Point Based on Multi-scale Spatial Attention},
author = {Liaojun Pang and Jiong Chen and Fei Guo and Zhicheng Cao and Heng Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.03918},
year = {2020}
}