Synthetic Latent Fingerprint Generation Using Style Transfer

要約

利用可能なデータが限られているということは、潜在指紋の分野では困難な問題です。
合成的に生成されたフィンガープリントは、大量のデータを必要とするニューラル ネットワーク ベースのアルゴリズムをトレーニングするために不可欠です。
従来の方法では、きれいな指紋を歪めて合成潜在指紋を生成します。
私たちは、スタイル転送と画像ブレンディングを使用して現実的な潜在指紋を合成する、シンプルで効果的なアプローチを提案します。
私たちの評価基準と実験は、生成された合成潜在指紋が、入力された接触ベースの指紋からの身元情報を保存しながら、本物の潜在指紋と同様の特性を備えていることを実証しています。
さらに、生成されたフィンガープリントがいくつかの品質とスタイルを示すことを示し、提案された方法が単一のフィンガープリントから複数のサンプルを生成できることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Limited data availability is a challenging problem in the latent fingerprint domain. Synthetically generated fingerprints are vital for training data-hungry neural network-based algorithms. Conventional methods distort clean fingerprints to generate synthetic latent fingerprints. We propose a simple and effective approach using style transfer and image blending to synthesize realistic latent fingerprints. Our evaluation criteria and experiments demonstrate that the generated synthetic latent fingerprints preserve the identity information from the input contact-based fingerprints while possessing similar characteristics as real latent fingerprints. Additionally, we show that the generated fingerprints exhibit several qualities and styles, suggesting that the proposed method can generate multiple samples from a single fingerprint.

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