用于篡改指纹分析的单架构多任务深度神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-07-10 v1
摘要
指纹是犯罪现场中最丰富的证据之一，因此经常被执法部门用于个体识别。但指纹可能被篡改。“篡改指纹”指故意破坏摩擦脊纹线图案，常被狡猾的罪犯用来企图逃避执法。我们使用深度神经网络方法训练 Inception-v3 架构。本文提出一种用于检测篡改指纹、识别篡改类型以及识别性别、手和手指的方法。我们还生成激活图以显示神经网络聚焦于指纹的哪些部分，从而检测篡改所处的位置。所提方法在 SO.CO.FING. 数据集上分别取得了 98.21%、98.46%、92.52%、97.53% 和 92.18% 的准确率，用于伪造性、篡改、性别、手和手指的分类。
引用
@article{arxiv.2007.04931,
title = {Single architecture and multiple task deep neural network for altered fingerprint analysis},
author = {Oliver Giudice and Mattia Litrico and Sebastiano Battiato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04931},
year = {2020}
}