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Ridgeformer: Mutli-Stage Contrastive Training For Fine-grained Cross-Domain Fingerprint Recognition

Created by
  • Haebom

저자

Shubham Pandey, Bhavin Jawade, Srirangaraj Setlur

개요

본 논문은 비접촉식 지문 인식 시스템의 정확도와 신뢰성 향상을 위한 새로운 다단계 트랜스포머 기반 접근 방식을 제안합니다. 비접촉식 지문 인식은 초점이 맞지 않은 이미지 획득, 대비 저하, 손가락 위치 변화, 원근 왜곡 등의 문제점을 가지고 있습니다. 본 논문에서 제안하는 방법은 계층적 특징 추출 및 매칭 파이프라인을 통해 전역 공간 특징을 먼저 포착하고, 이후 지문 샘플 간 국소 특징 정렬을 개선하여 정밀한 샘플 간 정렬을 보장하면서 전역 특징 표현의 강건성을 유지합니다. HKPolyU 및 RidgeBase와 같은 공개 데이터셋을 사용하여 비접촉 대 접촉 매칭 및 비접촉 대 비접촉 매칭과 같은 다양한 평가 프로토콜 하에서 광범위한 평가를 수행하여 기존 방법 및 상용 솔루션을 능가하는 성능을 보임을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
비접촉식 지문 인식의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 새로운 방법 제시.
트랜스포머 기반의 계층적 특징 추출 및 매칭 파이프라인의 효과 입증.
기존 방법 및 상용 솔루션 대비 우수한 성능을 보임.
다양한 평가 프로토콜을 통한 폭넓은 실험 결과 제시.
한계점:
제안된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.
다양한 환경 및 조건에서의 성능 평가 필요.
사용된 데이터셋의 한계에 대한 고찰 필요.
실제 상용화를 위한 추가적인 개발 및 최적화 필요.
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