Abstract-Latent fingeravtrycksmatchning har spelat en avgörande roll för att identifiera misstänkta och brottslingar. Jämfört med valsade och enkla fingeravtrycksmatchning är dock latent identifieringsnoggrannhet betydligt lägre på grund av komplex bakgrundsljud, dålig åskvalitet och överlappande strukturerat buller i latenta bilder. Följaktligen, manuell markering av olika funktioner (t.ex., område av intresse, singular poäng och minutiae) är vanligtvis nödvändigt för att extrahera tillförlitliga funktioner från latenta. För att minska denna pålägg kostnad och för att förbättra konsekvensen i funktionsmarkering, helt automatisk och mycket exakt ("lights-out" kapacitet) latent matchande algoritmer behövs. I detta dokument föreslås ett lexikonbaserat tillvägagångssätt för automatisk latent segmentering och förbättring mot målet att uppnå "lights-out" latent identifieringssystem. Med tanke på en latent fingeravtrycksbild, en total variation (TV) nedbrytning modell med L 1 trohet legalisering används för att ta bort bitvis-smooth bakgrundsbrus. Den texturkomponentbild som erhålls från nedbrytningen av latent bild är uppdelad i överlappande fläckar. Ridge struktur ordbok, som lärs från en uppsättning av högkvalitativa åsen fläckar, används sedan för att återställa ås struktur i dessa latenta fläckar. Kvalitén på ett plåster, som används för latent segmentering, definieras som den strukturella likheten mellan plåstret och dess rekonstruktion. Orienterings- och frekvensfält, som används för latent förbättring, extraheras sedan från det rekonstruerade plåstret. För att balansera robusthet och noggrannhet föreslås en grov till fin strategi. Experimentella resultat på två latenta fingeravtrycksdatabaser (dvs. NIST SD27 och WVU DB) visar att den föreslagna algoritmen överträffar toppmoderna segmenterings- och förbättringsalgoritmer och ökar prestandan hos en toppmodern kommersiell latent matcher.
Cao m.fl. REF införde en grov-till-fine ordbok-baserad curse enhancement teknik.
Segmentation and Enhancement of Latent Fingerprints: A Coarse to Fine RidgeStructure Dictionary
{'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']}