RPG-Palm：面向掌纹识别的真实感伪数据生成
计算机视觉与模式识别
2023-08-09 v3
摘要
掌纹作为一种隐私友好且稳定的生物特征，近期在识别应用中展现出巨大潜力。然而，大规模公开掌纹数据集的缺乏限制了掌纹识别的进一步研究与开发。本文提出一种新颖的真实感伪掌纹生成（RPG）模型，用于合成具有海量身份的掌纹。我们首先引入条件调制生成器以提升类内多样性；随后提出身份感知损失，以在未配对训练中保证身份一致性；进一步改进贝塞尔（Bézier）掌纹线生成策略以确保身份独立性。大量实验结果表明，合成数据预训练显著提升了识别模型性能。例如，在 与 开放集协议下，我们的模型在 TAR@FAR=1e-6 指标上分别比当前最优的 B\'ezierPalm 提升超过 和 。当仅使用 的真实训练数据时，我们的方法仍优于使用 真实训练数据的 ArcFace，表明我们正接近无真实数据的掌纹识别。
引用
@article{arxiv.2307.14016,
title = {RPG-Palm: Realistic Pseudo-data Generation for Palmprint Recognition},
author = {Lei Shen and Jianlong Jin and Ruixin Zhang and Huaen Li and Kai Zhao and Yingyi Zhang and Jingyun Zhang and Shouhong Ding and Yang Zhao and Wei Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14016},
year = {2023}
}
备注
12 pages,8 figures