Abstract-Latent fingeravtryck tjänar som en viktig källa till kriminaltekniska bevis i en domstol. Automatisk matchning av latenta fingeravtryck till rullade/plain (exemplar) fingeravtryck med hög noggrannhet är ganska viktigt för sådana tillämpningar. Dock latenta intryck är typiskt av dålig kvalitet med komplexa bakgrundsljud som gör funktionen extraktion och matchning av latentas ett betydligt utmanande problem. Vi föreslår att inkorporera top-down information eller feedback från ett exempel för att förfina de funktioner som extraheras från en latent för att förbättra latent matchande noggrannhet. De förfinade latenta egenskaperna (t.ex. Lus orientering och frekvens), efter feedback, används för att åter-matcha latenta till den översta K-kandidat exemplars returneras av baslinje matcher och ta kandidatlistan. Bidragen från denna forskning inkluderar: (i) utforma systemiska sätt att använda information i exemplars för latent funktion förfining, (ii) utveckla en återkoppling paradigm som kan lindas runt någon latent matcher för att förbättra sin matchande prestanda, och (iii) bestämma när återkoppling är faktiskt nödvändigt för att förbättra latent matchning noggrannhet. Experimentella resultat visar att integrering av den föreslagna återkoppling paradigmet med en toppmodern latent matcher förbättrar sin identifiering noggrannhet med 0,5-3,5 procent för NIST SD27 och WVU latenta databaser mot en bakgrundsdatabas av 100k exemplars.
En annan latent fingeravtryck matchning infördes i REF gav en inblick i att förbättra latent matchning noggrannhet med hjälp av feedback paradigm.
Latent Fingerprint Matching: Performance Gain via Feedback from Exemplar Prints
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}