Apr, 2023

野外潜在指纹数据库

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TL;DR本文介绍了一个新的野外大规模潜指纹数据库，包括五个不同的采集场景，并通过各种子集评估的广泛分析来突出潜指纹识别研究未来的挑战。
发现论文，激发创造
  • 一种使用 Transformer 的通用潜指纹增强技术

    本研究旨在开发一种名为 ULPrint 的快速方法，以增强各种潜在指纹类型，包括从真实犯罪现场和实验室创建的样本中获得的指纹，从而提高指纹识别系统的性能。这种新方法通过开发一个基于 Ridge 分段、UNet 和 Mix Visual Transformer (MiT) SegFormer-B5 编码器架构的两步潜在指纹增强方法来解决不同潜在指纹类型的挑战，提高了司法调查和刑事司法结果。

    May, 2023

  • 隐形指纹识别：本地和全局嵌入的融合

    本研究结合全局特征嵌入和局部特征嵌入，以实现高通量的隐性指纹识别和较高的识别准确率，其中局部特征用于指导全局特征以关注比较中的区分性区域。

    Apr, 2023

  • 利用潜在指纹对图像生成模型进行归属

    本文研究了使用潜在语义维度作为指纹的方法，以分析设计变量对准确性和质量之间的权衡的影响。与当前 SOTA 相比，我们的方法需要最少的计算量，并且更适用于大规模模型。我们使用 StyleGAN2 和潜在扩散模型来证明我们的方法的有效性。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的非接触式指纹分割和提取方法

    开发基于深度学习的非接触式指纹定位与分割工具，其平均绝对误差为 30 像素、角度预测误差为 5.92 度、标签准确率为 97.46%。

    Nov, 2023

  • 潜指纹识别的对偶关系建模

    研究使用混合深度网络建立两个指纹间相似性特征直接模型的方法，得到的结果在两个数据集上均优于现有技术。

    Jul, 2022

  • 融合细节点圆柱码和细节点修饰嵌入的潜指纹识别

    通过融合手工特征和深度神经网络嵌入特征的多层次融合方法，提出的方法在潜在指纹识别中显著提高了真实数据集的排名 - 1 识别准确率。

    Mar, 2024

  • 指纹图像质量估计方法的比较研究

    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。

    Nov, 2021

  • 基于 Wi-Fi 指纹的室内定位的静态与动态数据库：从数据角度的讨论

    本文通过考虑时间变化的 Wi-Fi 指纹对室内定位的影响，从数据中心的角度讨论了静态和动态数据库之间的差异，并以浙江财经大学国际商学院大楼的动态数据库为案例，通过方差计算和孤立森林算法的分析，揭示了 RSSI 的时间漂移对高斯过程回归模型定位误差的增加趋势，进而明确了静态数据库的局限性和未来室内定位研究及实际部署中动态数据库的重要性。

    Feb, 2024

  • 使用风格迁移生成合成潜在指纹

    本研究旨在解决潜在指纹领域中数据稀缺的问题，通过样式迁移和图像混合的方法，合成逼真的潜在指纹，其生成的合成指纹在保留输入接触式指纹的身份信息的同时，具有类似真实潜在指纹的特征，且能够生成多个样本。

    Sep, 2023

  • FingerNet：用于指纹细节提取的统一深度网络

    本文提出一种基于深度学习卷积神经网络的指纹细节提取新方法， 包含了传统方法的优点，并集成在一个统一的网络中，改善了涉及复杂背景噪声的潜在指纹提取。实验表明该算法优于现有的指纹细节提取算法。

    Sep, 2017