A triple-branch network for latent fingerprint enhancement guided by orientation fields and minutiae

要約

潜在指紋の強化は、潜在的な指紋識別のプロセスにおける重要なステップです。
既存の深い学習ベースの強化方法は、特に低品質の指紋領域の復元において、実用的なアプリケーション要件に依然として不足しています。
潜在指紋のさまざまな領域には明確な強化戦略が必要であることを認識して、トリプルブランチ空間融合ネットワーク（TBSFNET）を提案します。これは、テーラード戦略を使用して画像の異なる領域を同時に強化します。
さらに、ネットワークの一般化能力を改善するために、方向フィールドとMinutiae関連のモジュールをTBSFNETに統合し、マルチレベル機能ガイダンスネットワーク（MLFGNET）を導入します。
モルフとマストデータセットの実験結果は、MLFGNETが既存の拡張アルゴリズムを上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

Latent fingerprint enhancement is a critical step in the process of latent fingerprint identification. Existing deep learning-based enhancement methods still fall short of practical application requirements, particularly in restoring low-quality fingerprint regions. Recognizing that different regions of latent fingerprints require distinct enhancement strategies, we propose a Triple Branch Spatial Fusion Network (TBSFNet), which simultaneously enhances different regions of the image using tailored strategies. Furthermore, to improve the generalization capability of the network, we integrate orientation field and minutiae-related modules into TBSFNet and introduce a Multi-Level Feature Guidance Network (MLFGNet). Experimental results on the MOLF and MUST datasets demonstrate that MLFGNet outperforms existing enhancement algorithms.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google