A Latent Fingerprint in the Wild Database

要約

タイトル：野外環境での潜在指紋データベース
要約：
– 潜在指紋は、犯罪現場、デジタルフォレンジック、法執行における最も重要で広く使用される証拠の1つである。
– 最近の研究で報告された進展の数にもかかわらず、独立ベンチマークとアルゴリズムの改善のための大規模評価データベースの不足など、重要な問題は十分に解決されていない。
– 利用可能なデータベースは、ほとんどが半公共性質で、野外環境での獲得が欠けていたり、後処理パイプラインが欠けていたりする。さらに、実際の犯罪現場に類似した現実的なキャプチャシナリオを表しておらず、アルゴリズムの堅牢性をベンチマークすることができない。
– また、既存の潜在指紋認識用データベースには、多数の固有の被験者/指紋インスタンスが含まれていないか、潜在指紋とのクロス比較を行うための基準となる指紋画像が提供されていない。
– 本論文では、5つの異なる取得シナリオを含む野外環境での大規模潜在指紋データベースを提案する。
– 新しいデータベースは、上記すべての設定でキャプチャされた1,318の固有の指紋インスタンスから構成されている。
– この作業で、オプティカルおよび容量性センサからの2,636の基準指紋、スマートフォンの1,318の指紋、各132人の被験者からの9,224の潜在指紋が提供された。
– 包括的なサブセット評価の分析を提供し、潜在指紋認識研究の将来方向に関するオープンな課題を強調しています。

要約(オリジナル)

Latent fingerprints are among the most important and widely used evidence in crime scenes, digital forensics and law enforcement worldwide. Despite the number of advancements reported in recent works, we note that significant open issues such as independent benchmarking and lack of large-scale evaluation databases for improving the algorithms are inadequately addressed. The available databases are mostly of semi-public nature, lack of acquisition in the wild environment, and post-processing pipelines. Moreover, they do not represent a realistic capture scenario similar to real crime scenes, to benchmark the robustness of the algorithms. Further, existing databases for latent fingerprint recognition do not have a large number of unique subjects/fingerprint instances or do not provide ground truth/reference fingerprint images to conduct a cross-comparison against the latent. In this paper, we introduce a new wild large-scale latent fingerprint database that includes five different acquisition scenarios: reference fingerprints from (1) optical and (2) capacitive sensors, (3) smartphone fingerprints, latent fingerprints captured from (4) wall surface, (5) Ipad surface, and (6) aluminium foil surface. The new database consists of 1,318 unique fingerprint instances captured in all above mentioned settings. A total of 2,636 reference fingerprints from optical and capacitive sensors, 1,318 fingerphotos from smartphones, and 9,224 latent fingerprints from each of the 132 subjects were provided in this work. The dataset is constructed considering various age groups, equal representations of genders and backgrounds. In addition, we provide an extensive set of analysis of various subset evaluations to highlight open challenges for future directions in latent fingerprint recognition research.

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