MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality

要約

タイトル
MCLFIQ: モバイル非接触指紋画像の品質評価アルゴリズム

要約
– MCLFIQは、モバイル非接触指紋サンプルの初めての品質評価アルゴリズムである。
– これを実現するために、NIST指紋画像品質評価（NFIQ）2の方法を再学習し、合成された非接触指紋データベースで訓練した。
– EDC曲線による3つの現実の非接触指紋データベースを用いた2つの認識アルゴリズムによる予測性能を評価した。
– MCLFIQ方法は、元のNFIQ 2方法と接触のない指紋画像の鮮明度に基づく品質評価アルゴリズムと比較された。
– 結果は、合成データでのNFIQ 2の再学習が実際のデータベースでの訓練に代わる可能性があること、さらにMCLFIQ方法がNFIQ 2や鮮明度に基づく品質評価よりも正確かつ堅牢であることを示している。
– 提案されたMCLFIQ方法を非接触指紋の品質評価の新しい標準アルゴリズムの候補として考慮することを提案する。

要約(オリジナル)

We propose MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality, the first quality assessment algorithm for mobile contactless fingerprint samples. To this end, we retrained the NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) 2 method, which was originally designed for contact-based fingerprints, with a synthetic contactless fingerprint database. We evaluate the predictive performance of the resulting MCLFIQ model in terms of Error-vs.-Discard Characteristic (EDC) curves on three real-world contactless fingerprint databases using two recognition algorithms. In experiments, the MCLFIQ method is compared against the original NFIQ 2 method and a sharpness-based quality assessment algorithm developed for contactless fingerprint images. Obtained results show that the re-training of NFIQ 2 on synthetic data is a viable alternative to training on real databases. Moreover, the evaluation shows that our MCLFIQ method works more accurate and robust compared to NFIQ 2 and the sharpness-based quality assessment. We suggest considering the proposed MCLFIQ method as a candidate for a new standard algorithm for contactless fingerprint quality assessment.

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