Fixed-Length Dense Fingerprint Representation
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FLARE框架，通过固定长度稠密指纹表示实现跨模态和低质量指纹的高效匹配。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 指纹识别 固定长度表示 稠密描述符 姿态对齐 鲁棒增强 跨模态匹配 低质量指纹
📋 核心要点
- 现有固定长度指纹表示方法难以有效处理指纹模态多样性、姿态变化和噪声干扰。
- FLARE框架通过三维稠密描述符捕捉脊线空间关系，结合姿态对齐和双重增强策略，提升鲁棒性。
- 实验表明，FLARE在跨模态和低质量指纹匹配上显著优于现有方法，验证了其有效性和泛化性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种固定长度的稠密指纹表示，并引入了FLARE——一个集成了固定长度稠密描述符、基于姿态的对齐和鲁棒增强的指纹匹配框架。该固定长度表示采用三维稠密描述符，有效捕捉指纹脊线结构之间的空间关系，从而实现鲁棒且局部区分性的表示。为了确保该稠密特征空间内的一致性，FLARE结合了使用互补估计方法的基于姿态的对齐，以及在保持原始指纹模态的同时细化脊线清晰度的双重增强策略。所提出的稠密描述符支持固定长度表示，同时保持空间对应关系，从而实现快速准确的相似度计算。大量实验表明，FLARE在滚动指纹、平面指纹、潜在指纹和非接触式指纹上均取得了优异的性能，显著优于跨模态和低质量场景中的现有方法。进一步的分析验证了稠密描述符设计的有效性，以及对齐和增强模块对稠密描述符匹配准确性的影响。实验结果突出了FLARE作为一种统一且可扩展的解决方案，在鲁棒指纹表示和匹配方面的有效性和通用性。该实现和代码将在https://github.com/Yu-Yy/FLARE上公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模指纹匹配中，现有固定长度指纹表示方法在处理不同模态、姿态变化和噪声干扰等问题时的鲁棒性不足的难题。现有方法难以在保持计算效率的同时，有效提取指纹的判别性特征。
核心思路：论文的核心思路是设计一种固定长度的稠密指纹描述符，该描述符能够有效地捕捉指纹脊线结构之间的空间关系，从而实现鲁棒且具有局部区分性的特征表示。通过姿态对齐和增强策略，进一步提高特征的一致性和质量，最终提升匹配的准确率。
技术框架：FLARE框架主要包含三个模块：1) 固定长度稠密描述符提取模块，用于将指纹图像转换为固定长度的特征向量；2) 基于姿态的对齐模块，利用互补估计方法对指纹进行姿态校正，以减少姿态变化带来的影响；3) 双重增强模块，用于增强脊线的清晰度，同时保持原始指纹的模态信息。整个流程首先提取稠密描述符，然后进行姿态对齐，最后进行特征增强，最终用于指纹匹配。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了三维稠密描述符，它能够有效地捕捉指纹脊线结构之间的空间关系，从而实现鲁棒且具有局部区分性的表示。与传统的基于细节点的特征表示方法不同，该方法利用稠密描述符直接对指纹图像进行编码，避免了细节点提取过程中的误差累积。
关键设计：论文中使用了三维卷积神经网络来提取稠密描述符，网络的具体结构未知。姿态对齐模块采用了互补估计方法，具体实现细节未知。双重增强模块可能包含脊线增强和噪声抑制两个子模块，具体实现细节未知。损失函数的设计也未知，但可能包含对比损失或三元组损失等，以促进相似指纹之间的距离更近，不同指纹之间的距离更远。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FLARE在滚动指纹、平面指纹、潜在指纹和非接触式指纹等多种模态的指纹匹配任务中均取得了优异的性能，显著优于现有方法。尤其是在跨模态和低质量指纹匹配场景下，FLARE的性能提升尤为明显，验证了其鲁棒性和泛化能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，这里无法得知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于大规模指纹识别系统，例如公安刑侦、出入境管理、门禁系统等。特别是在跨模态指纹匹配和低质量指纹识别等场景下，具有重要的应用价值。未来，该技术有望进一步应用于移动设备、物联网设备等嵌入式系统中，实现更加安全便捷的身份认证。
📄 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.