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核心概念
잠재 지문 인식 성능 향상을 위해 전통적인 지문 특징과 딥러닝 기반 특징을 융합하는 접근법을 제안한다.
摘要
이 연구에서는 잠재 지문 인식 성능 향상을 위해 미닛 실린더 코드(MCC)와 최근 제안된 딥러닝 기반 미닛 패치 임베딩(MinNet) 특징을 융합하는 접근법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- MCC와 MinNet 특징을 추출하고 유사도 행렬을 생성한다.
- 두 유사도 행렬에서 상위 매칭 미닛 쌍을 선택하여 통합한다.
- 통합된 미닛 쌍과 유사도 점수를 이용하여 최종 매칭 점수를 계산한다.
제안 방법은 기존 방법들에 비해 상당한 성능 향상을 보였다. 특히 EGM, JGK 등의 실제 데이터셋에서 rank-1 인식률이 크게 개선되었다. 이는 MCC와 MinNet 특징을 융합함으로써 잘못된 미닛 대응을 줄이고 진짜 대응을 강화할 수 있었기 때문이다.
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arxiv.org
Fusion of Minutia Cylinder Codes and Minutia Patch Embeddings for Latent Fingerprint Recognition
统计
잠재 지문과 센서 지문 간 유클리드 거리 차이의 절대값이 작을수록 매칭 점수가 높다.
잠재 지문과 센서 지문 간 각도 차이의 절대값이 작을수록 매칭 점수가 높다.
잠재 지문과 센서 지문 간 반경 거리 차이의 절대값이 작을수록 매칭 점수가 높다.
引用
없음
更深入的查询
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