Nov, 2021

指纹图像质量估计方法的比较研究

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TL;DR该研究论文研究了指纹验证中的一个问题：指纹图像的质量下降不利于系统的整体性能，因此，为了解决这个问题，需要对定捕获的指纹图像进行质量和有效性的估计。
fingerprint verificationimage-quality degradationfingerprint recognition systemfingerprint image-quality estimationverification performance
发现论文，激发创造
  • 指纹验证系统直接攻击评估

    研究了指纹识别系统在有或没有用户配合下直接攻击的漏洞，通过对真假指纹数据库上两个不同系统（细节和脊特征）的评估，根据指纹图像质量和在不同操作场景下获得的结果， 得出了一些关于系统的鲁棒性的统计显著观察结果。

    Dec, 2022

  • 人脸图像质量评估：文献综述

    通过深度学习的方法，本文综述了可用于人脸图像质量评估的文献，探讨了该技术在人脸识别和其它应用方面的潜在应用。

    Sep, 2020

  • 生物特征质量评估及其在人脸识别中的应用（以 FaceQnet 为例）

    本篇论文介绍了生物特征识别的基本概念和在人脸质量度量方面的研究，提出了一种基于深度学习技术的开源脸部质量评估工具，并通过 NIST 的评估证明了其优越性。

    Jun, 2020

  • 人脸图像质量增强用于人脸识别的研究

    本文的研究主要关注在低质量照片中的人脸识别，作者从三个不同的质量数据集中进行了实验并使用先进的面部图像增强方法来提高识别的准确性，最终提出了一种新的低质量面部图像识别协议并得到实验验证。

    Jul, 2023

  • 基于优化的人脸图像质量评估技术的改进

    该研究旨在提高现有面部图像质量评估（FIQA）技术的性能与稳定性以适用于真实世界场景。采用基于监督质量标签优化的方法，结合特定的面部识别模型（ArcFace，ElasticFace，CurricularFace），在五个常用基准测试数据集上，对六种最新的 FIQA 方法（CR-FIQA，FaceQAN，SER-FIQ，PCNet，MagFace，SDD-FIQA）进行了全面的实验评估，取得了令人鼓舞的结果。

    May, 2023

  • 人脸质量评估及其与人种和非人种偏见在人脸识别中的相关性

    本文分析了人脸质量评估和识别偏见之间的相关性，发现当前人脸质量评估算法也存在偏见，应注意公平和歧视问题。

    Apr, 2020

  • 移动非接触指纹图像质量 (MCLFIQ)

    提出了 MCLFIQ 算法，它是首个用于移动无接触指纹的质量评估算法。该算法使用一个合成的无接触指纹数据库来重新训练了用于接触式指纹的 NIST 指纹图像质量（NFIQ）2 方法，并在三个真实的无接触指纹数据库上评估了其性能，结果显示该方法比原来的 NFIQ 2 方法和基于锐度的质量评估算法更为准确和稳健，建议将其作为无接触指纹质量评估的新标准算法候选。

    Apr, 2023

  • 多匹配器组合用于指纹识别验证：生物安全卓越网络中的案例研究

    本文介绍了第一届 BioSecure 住宅研讨会中有关指纹识别的实验，并测试了四个不同方法的系统以及它们在特征提取上表现出异构方法对识别性能的影响，实验结果表明结合细节和相关性测量获得最佳的指纹识别策略。

    Dec, 2022

  • 自动人脸图像质量预测

    通过支持向量回归模型与卷积神经网络提取的人脸特征预测人脸图像质量，利用人类对人脸图像质量的评估创建跨库评估的人脸图像预测器，在减少 FNMR 方面表现出极高的效果，是第一个成功应用人工评估的跨库人脸质量预测研究。

    Jun, 2017

  • SER-FIQ: 基于随机嵌入鲁棒性的无监督人脸图像质量估计

    本文提出了一种基于随机子网络的人脸图像质量评估方法，使用嵌入变化来估计样本表示的健壮性和相应的图像质量，并在三个公开数据库上进行了交叉数据库评估。实验表明，此方法超过了其他学术和工业界的六种方法，表现出稳定的性能。

    Mar, 2020