Fusionsansatz zur Verbesserung der Leistung bei der Erkennung latenter Fingerabdrücke durch Kombination von Minutienzylindercode und Minutienpatchembeddings

Core Concepts

Ein fusionsbasierter lokaler Matching-Ansatz, der handgefertigte Minutienmerkmale mit tiefen neuronalen Netzwerkmerkmalen kombiniert, um die Leistung bei der Erkennung latenter Fingerabdrücke erheblich zu verbessern.

Abstract

Die Studie präsentiert einen neuartigen fusionsbasierten Ansatz zur Verbesserung der Leistung bei der Erkennung latenter Fingerabdrücke. Der Ansatz kombiniert handgefertigte Minutienmerkmale (Minutienzylindercodes) mit lokalen Patchembeddings eines tiefen neuronalen Netzwerks (MinNet).
Zunächst werden für jede Minutie in den Sensor- und Latentbildern Minutienzylindercodes und MinNet-Embeddings generiert. Anschließend werden zwei separate Ähnlichkeitsmatrizen für die beiden Merkmalsarten erstellt und die besten Minutienpaare aus diesen Matrizen ausgewählt. Schließlich werden diese Minutienpaare für die beiden Merkmalsarten kombiniert und mit dem LSS-R-Algorithmus ein Gesamtähnlichkeitswert berechnet.
Die Experimente auf mehreren öffentlichen und privaten Datensätzen zeigen, dass der vorgeschlagene fusionsbasierte Ansatz die Erkennungsleistung deutlich verbessert im Vergleich zur Verwendung der einzelnen Merkmale oder bestehenden Methoden aus der Literatur. Insbesondere die Rank-1-Erkennungsgenauigkeit wird signifikant gesteigert.

Stats

Die Studie verwendet drei Datensätze zur Evaluation:

EGM Test Dataset (privat): 11.132 Finger mit je 2 Abdrücken (1 latent, 1 gerollt)
JGK Test Dataset (privat): 4.042 Finger mit je 2 Abdrücken (1 latent, 1 gerollt)
FVC-Latent Test Dataset (öffentlich): 316 Bildpaare (1 gerollt, 1 latent)

Quotes

"Vorgeschlagener Ansatz würde handgefertigte Merkmale mit kürzlich vorgeschlagenen tiefen neuronalen Netzwerkembeddings in einem mehrstufigen Fusionsansatz integrieren, um die Ergebnisse der latenten Erkennung erheblich zu verbessern."
"Wie in unseren experimentellen Ergebnissen gezeigt, verbessert die vorgeschlagene Methode die Rank-1-Erkennungsgenauigkeit erheblich für Echtweltdatensätze im Vergleich zur Verwendung dieser Merkmale einzeln oder bestehenden State-of-the-Art-Methoden in der Literatur."

Key Insights Distilled From

Fusion of Minutia Cylinder Codes and Minutia Patch Embeddings for Latent Fingerprint Recognition

by Yusuf Artan,... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16172.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgeschlagene Fusionsansatz auf andere biometrische Modalitäten wie Gesichtserkennung oder Iris-Erkennung übertragen werden?

Der vorgeschlagene Fusionsansatz, der die Integration von handgefertigten Merkmalen mit tiefen Lernalgorithmen zur latenten Fingerabdruckerkennung nutzt, könnte auf andere biometrische Modalitäten wie Gesichtserkennung oder Iris-Erkennung übertragen werden, indem ähnliche Fusionstechniken angewendet werden. Zum Beispiel könnten handgefertigte Merkmale wie Gesichtsmerkmale oder Irisstrukturen mit den Embedding-Vektoren von Deep-Learning-Modellen fusioniert werden. Dies würde es ermöglichen, die einzigartigen Merkmale traditioneller biometrischer Methoden mit den diskriminierenden Eigenschaften von Deep-Learning-Modellen zu kombinieren, um die Erkennungsleistung zu verbessern.

Welche zusätzlichen Merkmale oder Informationsquellen könnten in Zukunft in den Fusionsansatz integriert werden, um die Leistung weiter zu steigern?

Um die Leistung des Fusionsansatzes weiter zu steigern, könnten in Zukunft zusätzliche Merkmale oder Informationsquellen integriert werden. Ein Ansatz könnte die Einbeziehung von Texturmerkmalen sein, die spezifisch für jede biometrische Modalität sind. Zum Beispiel könnten bei der Gesichtserkennung Texturmerkmale der Haut oder der Gesichtsstruktur einbezogen werden. Bei der Iris-Erkennung könnten Merkmale wie Iris-Textur oder Pupillenform berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnten kontextuelle Informationen wie Umgebungsbedingungen oder Verhaltensmerkmale in den Fusionsansatz einbezogen werden, um die Robustheit und Genauigkeit der biometrischen Erkennung weiter zu verbessern.

Wie könnte der Fusionsansatz angepasst werden, um auch bei sehr kleinen oder verrauschten latenten Fingerabdrücken eine hohe Erkennungsleistung zu erzielen?

Um auch bei sehr kleinen oder verrauschten latenten Fingerabdrücken eine hohe Erkennungsleistung zu erzielen, könnte der Fusionsansatz angepasst werden, indem robustere Merkmale und Algorithmen verwendet werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Merkmalen, die weniger anfällig für Rauschen oder Verzerrungen sind, wie beispielsweise Texturmerkmale oder strukturelle Merkmale, die auch bei kleinen Fingerabdrücken gut erkennbar sind. Darüber hinaus könnten spezielle Vorverarbeitungstechniken zur Rauschunterdrückung oder Bildverbesserung eingesetzt werden, um die Qualität der latenten Fingerabdrücke zu verbessern, bevor sie in den Fusionsansatz einfließen. Durch die Kombination dieser Ansätze könnte die Erkennungsleistung auch bei schwierigen latenten Fingerabdrücken signifikant verbessert werden.