Abstract-identifiera latenta fingeravtryck är av avgörande betydelse för brottsbekämpande myndigheter att gripa brottslingar och terrorister. Jämfört med levande skannade och indränkta fingeravtryck är bildkvaliteten på latenta fingeravtryck mycket lägre, med komplex bildbakgrund, oklar åsstruktur och till och med överlappande mönster. En robust algoritm för orienteringsfältsuppskattning är oumbärlig för att förbättra och känna igen latent av dålig kvalitet. Men konventionella skattningsalgoritmer för orienteringsfält, som på ett tillfredsställande sätt kan behandla de flesta levande skannade och indränkta fingeravtryck, ger inte godtagbara resultat för de flesta latenta. Vi tror att en stor begränsning av konventionella algoritmer är att de inte använder förkunskaper om åsstrukturen i fingeravtryck. Inspirerad av stavning av korrektionsteknik vid bearbetning av naturligt språk föreslår vi en ny algoritm för skattning av fingeravtrycksorientering baserat på förkunskaper om fingeravtrycksstruktur. Vi representerar tidigare kunskap om fingeravtryck med hjälp av ett lexikon med referensorienteringsfixar. som konstrueras med hjälp av en uppsättning sanna orienteringsfält och kompatibilitetsbegränsningen mellan angränsande orienteringsfält. Riktningsfältsuppskattning för latenta utgör ett energiminimeringsproblem, som löses genom slingrig trosutbredning. Experimentella resultat på den utmanande databasen NIST SD27 med latenta fingeravtryck och en överlappad databas med latenta fingeravtryck visar fördelarna med den föreslagna algoritmen för skattning av orienteringsfält jämfört med konventionella algoritmer.
Feng et al. (Feng m.fl.) I REF föreslogs ett tillvägagångssätt som skulle kunna använda förkunskaper om strukturen på fingeravtrycksryggen med hjälp av ett lexikon med referensorienterade fläckar.
Orientation Field Estimation for Latent Fingerprint Enhancement
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}