多视图3D指纹的合成,以推进无接触式指纹识别

科学领域:

• 生物识别信息 生物识别信息
• 计算机视觉 计算机视觉
• 数据 隐私 数据 隐私 数据

背景情况:

• 基于接触的指纹数据库庞大,但无接触系统提供了卫生替代方案,在流行病期间至关重要.
• 目前的无接触指纹匹配精度,特别是跨模式匹配 (无接触到接触),对于大规模使用是不够的.
• 隐私问题和GDPR等法规需要获得和管理大型生物识别数据库的安全方法.

研究的目的:

• 开发一种用于合成多视图3D无接触指纹的新方法.
• 创建一个框架,以准确匹配无接触和基于接触的指纹图像.
• 解决隐私问题,并允许创建非常大规模的指纹数据库.

主要方法:

• 合成多视图3D无接触指纹来生成大规模的数据库.
• 开发一种新的匹配框架,用于基于非接触到非接触和非接触到接触的识别.
• 使用合成的基础真理标签,以避免手动注释错误.

主要成果:

• 在将非接触式的指纹图像与基于接触的指纹图像相匹配时实现了高精度.
• 在数据库内部和跨数据库实验中都表现出卓越的性能.
• 验证了拟议的综合和匹配方法的有效性.

结论:

• 这种新的合成方法可以创建大规模的,符合隐私的指纹数据库.
• 拟议的框架显著提高了无接触指纹识别系统的匹配精度.
• 这一进步对于卫生和安全的无接触生物识别解决方案的广泛采用至关重要.