C2CL: Contact to Contactless Fingerprint Matching
C2CL: Contact to Contactless Fingerprint Matching
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C2CL：接触式到非接触式指纹匹配
DOI：
10.1109/tifs.2021.3134867
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发表时间：
2022
影响因子：
6.8
通讯作者：
Jain, Anil K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Grosz, Steven A.;Engelsma, Joshua J.;Liu, Eryun;Jain, Anil K.
在COVID-19之后，由于非接触式采集的上级卫生以及能够以足够的分辨率捕获指纹照片以用于验证目的的低成本移动的电话的广泛可用性，将非接触式指纹或手指照片与基于接触式的指纹印象进行匹配受到越来越多的关注。本文提出了一个端到端的自动化系统，称为C2CL，包括一个移动的手指照片捕捉应用程序，预处理和匹配算法，以处理抑制以前的交叉匹配方法的挑战;即i）非接触指纹的低脊-谷对比度，i i）手指到照相机的变化的滚动、俯仰、偏转和距离，iii）基于接触的指纹的非线性失真，以及vi）智能手机相机的不同图像质量。我们的预处理算法分割，增强，缩放和unwarps非接触式指纹，而我们的匹配算法提取细节和纹理表示。使用我们的移动的捕获应用程序从206个受试者（每个受试者2个拇指和2个食指）获得的9，888个非接触式2D指纹和相应的基于接触的指纹的隔离数据集用于评估我们提出的算法的跨数据库性能。此外，在3个公开可用的数据集上的额外实验结果显示，接触式与非接触式指纹匹配的最新技术水平有了实质性的改善（在FAR=0.01%时，TAR在96.67%至98.30%的范围内）。
Matching contactless fingerprints or finger photos to contact-based fingerprint impressions has received increased attention in the wake of COVID-19 due to the superior hygiene of the contactless acquisition and the widespread availability of low cost mobile phones capable of capturing photos of fingerprints with sufficient resolution for verification purposes. This paper presents an end-to-end automated system, called C2CL, comprised of a mobile finger photo capture app, preprocessing, and matching algorithms to handle the challenges inhibiting previous cross-matching methods; namely i) low ridge-valley contrast of contactless fingerprints, ii) varying roll, pitch, yaw, and distance of the finger to the camera, iii) non-linear distortion of contact-based fingerprints, and vi) different image qualities of smartphone cameras. Our preprocessing algorithm segments, enhances, scales, and unwarps contactless fingerprints, while our matching algorithm extracts both minutiae and texture representations. A sequestered dataset of 9, 888 contactless 2D fingerprints and corresponding contact-based fingerprints from 206 subjects (2 thumbs and 2 index fingers for each subject) acquired using our mobile capture app is used to evaluate the cross-database performance of our proposed algorithm. Furthermore, additional experimental results on 3 publicly available datasets show substantial improvement in the state-of-the-art for contact to contactless fingerprint matching (TAR in the range of 96.67% to 98.30% at FAR=0.01%).
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DOI：
10.1109/icb45273.2019.8987292
发表时间：
2019-06
期刊：
2019 International Conference on Biometrics (ICB)
影响因子：
--
作者：
Ali Dabouei;Sobhan Soleymani;J. Dawson;N. Nasrabadi
通讯作者：
Ali Dabouei;Sobhan Soleymani;J. Dawson;N. Nasrabadi
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
2013 43rd Annual IEEE/IFIP Conference on Dependable Systems and Networks Workshop (DSN-W)
影响因子：
--
作者：
L. Lugini;Emanuela Marasco;B. Cukic;Ilir Gashi
通讯作者：
Ilir Gashi
智能手机指纹照片与触摸式交叉传感器指纹识别的对比测试
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
International Workshop on Biometrics and Forensics
影响因子：
--
作者：
Peter Wild;Franz Daubner;H. Penz;G. F. Domínguez
通讯作者：
G. F. Domínguez
具有面和顶点特征算子的网状卷积网络
影响因子：
5.2
作者：
Kai Cao;Dinh;Cori Tymoszek;Anil K. Jain
通讯作者：
Anil K. Jain
NIST 特别数据库 302：
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
Gregory Fiumara;P. Flanagan;John D. Grantham;Kenneth Ko;Karen Marshall;Matthew T. Schwarz;Elham Tabassi;Bryan M. Woodgate;Chris Boehnen
通讯作者：
Chris Boehnen