合成潜指纹生成器
计算机视觉与模式识别
2022-08-31 v1
摘要
给定一张完整指纹图像（滚印或平面按印），我们提出 CycleGAN 模型来生成与该完整指纹同一身份的多张潜指纹印痕。我们的模型能够控制所生成潜指纹图像中的畸变、噪声、模糊和遮挡程度，从而得到 NIST SD27 潜指纹数据库中提出的 Good、Bad 和 Ugly 潜指纹图像类别。我们工作的贡献有两点：（i）通过 NIST NFIQ 2 质量度量以及由 SOTA 指纹匹配器获得的 ROC 曲线，证明合成生成的潜指纹图像与 NIST SD27 和 MSP 数据库中的犯罪现场潜指纹的相似性；（ii）利用合成潜指纹扩充公共领域的少量潜指纹训练数据库，以提升 DeepPrint（一种为 NIST SD27、NIST SD302 和 IIITD-SLF 三个潜指纹数据库上的滚印对滚印指纹匹配而设计的 SOTA 指纹匹配器）的性能。例如，通过合成潜指纹数据扩充，DeepPrint 在具有挑战性的 NIST SD27 潜指纹数据库上的 Rank-1 检索性能从 15.50% 提升至 29.07%。我们生成合成潜指纹的方法可用于提升任意潜指纹匹配器及其各组成部分（如增强、分割和特征提取）的识别性能。
引用
@article{arxiv.2208.13811,
title = {Synthetic Latent Fingerprint Generator},
author = {Andre Brasil Vieira Wyzykowski and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13811},
year = {2022}
}