Mar, 2024
利用 GAN、扩散模型和风格迁移技术增强指纹图像合成
Enhancing Fingerprint Image Synthesis with GANs, Diffusion Models, and Style Transfer Techniques
W. Tang, D. Figueroa, D. Liu, K. Johnsson, A. Sopasakis
TL;DR利用生成对抗网络和扩散模型，我们提出了新颖的方法来合成高质量、真实和仿冒指纹图像，同时保留独特性和多样性特征。通过多种方法从噪声生成真实的指纹图像，并利用图像转换技术将真实的指纹图像转换为仿冒的指纹图像。通过循环自动编码器和梯度惩罚加权里程碑（CycleWGAN-GP）等风格转换技术，结合 Wasserstein 距离指标，我们实现了基于有限训练数据生成不同类型的仿冒图像，以避免模式崩溃和不稳定性。我们发现，当仿冒训练数据包含明显的仿冒特征时，可以改善从真实到仿冒的转换。我们主要通过 Fréchet Inception Distance（FID）和 False Acceptance Rate（FAR）评估生成的真实指纹图像的多样性和逼真性。我们最佳的扩散模型达到了 15.78 的 FID。而相比之下，WGAN-GP 模型在独特性评估方面表现更好，因其在与训练数据匹配时的稍低 FAR，表明更好的创造力。此外，我们给出了示例图像，清楚地显示了 DDPM 模型能够生成逼真的指纹图像。