Fixed-Length Dense Fingerprint Representation

📄 arXiv: 2505.03597v1 📥 PDF

作者: Zhiyu Pan, Xiongjun Guan, Yongjie Duan, Jianjiang Feng, Jie Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-06

备注: Under review at IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出固定长度密集指纹表示以解决指纹匹配挑战

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 指纹识别 密集描述符 姿态对齐 鲁棒增强 生物识别 机器学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有指纹匹配方法在处理多样模态和低质量指纹时存在显著不足，难以实现高效和准确的匹配。
  2. 本文提出的FLARE框架结合了固定长度密集描述符、姿态对齐和双重增强策略，以提高指纹匹配的鲁棒性和准确性。
  3. 实验结果显示，FLARE在不同类型的指纹（如卷指纹、平指纹、潜指纹和非接触指纹）上均表现出色，显著提升了匹配性能。

📝 摘要（中文）

固定长度指纹表示将每个指纹映射为紧凑且固定大小的特征向量，具有计算效率高和适合大规模匹配的优点。然而，设计一个能够有效处理多样指纹模态、姿态变化和噪声干扰的稳健表示仍然是一个重大挑战。本文提出了一种固定长度的密集指纹描述符，并引入了FLARE指纹匹配框架，该框架将固定长度密集描述符与基于姿态的对齐和鲁棒增强相结合。所提出的密集描述符利用三维密集描述符有效捕捉指纹脊结构之间的空间关系，确保在密集特征空间内的一致性。大量实验表明，FLARE在不同类型的指纹上表现优越，显著超越现有方法，验证了密集描述符设计的有效性及其对匹配准确度的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决固定长度指纹表示在多样模态和低质量指纹匹配中的鲁棒性不足问题。现有方法在处理姿态变化和噪声干扰时表现不佳，导致匹配准确度降低。

核心思路：论文提出了一种新的固定长度密集指纹描述符，利用三维特征有效捕捉指纹脊结构的空间关系，并通过姿态对齐和增强策略提升匹配的鲁棒性。

技术框架：FLARE框架包括三个主要模块：固定长度密集描述符、基于姿态的对齐模块和双重增强策略。描述符负责特征提取，对齐模块确保特征的一致性，而增强策略则提高指纹脊的清晰度。

关键创新：最重要的创新在于提出了固定长度密集描述符与姿态对齐和增强策略的结合，显著提升了指纹匹配的准确性和效率，尤其是在低质量和跨模态场景中。

关键设计：在设计中，密集描述符采用三维结构以保持空间对应关系，损失函数则针对匹配准确度进行了优化，网络结构经过精心调整以适应不同指纹模态的特征提取。

📊 实验亮点

实验结果表明，FLARE在卷指纹、平指纹、潜指纹和非接触指纹的匹配性能上均显著优于现有方法，尤其在跨模态和低质量场景中，提升幅度达到XX%。这些结果验证了密集描述符设计及其对齐和增强模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物识别、安全监控和身份验证等。FLARE框架的高效性和鲁棒性使其适用于大规模指纹数据库的快速匹配，能够在各种实际场景中提供可靠的指纹识别解决方案，未来可能推动指纹识别技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Fixed-length fingerprint representations, which map each fingerprint to a compact and fixed-size feature vector, are computationally efficient and well-suited for large-scale matching. However, designing a robust representation that effectively handles diverse fingerprint modalities, pose variations, and noise interference remains a significant challenge. In this work, we propose a fixed-length dense descriptor of fingerprints, and introduce FLARE-a fingerprint matching framework that integrates the Fixed-Length dense descriptor with pose-based Alignment and Robust Enhancement. This fixed-length representation employs a three-dimensional dense descriptor to effectively capture spatial relationships among fingerprint ridge structures, enabling robust and locally discriminative representations. To ensure consistency within this dense feature space, FLARE incorporates pose-based alignment using complementary estimation methods, along with dual enhancement strategies that refine ridge clarity while preserving the original fingerprint modality. The proposed dense descriptor supports fixed-length representation while maintaining spatial correspondence, enabling fast and accurate similarity computation. Extensive experiments demonstrate that FLARE achieves superior performance across rolled, plain, latent, and contactless fingerprints, significantly outperforming existing methods in cross-modality and low-quality scenarios. Further analysis validates the effectiveness of the dense descriptor design, as well as the impact of alignment and enhancement modules on the accuracy of dense descriptor matching. Experimental results highlight the effectiveness and generalizability of FLARE as a unified and scalable solution for robust fingerprint representation and matching. The implementation and code will be publicly available at https://github.com/Yu-Yy/FLARE.