Info
Meny
English
Logg inn
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Historikk
Cristin-resultat-ID:
1520770
Sist endret:
30. november 2017, 11:27
Resultat
Vitenskapelig foredrag
2017
Deep Expectation for Estimation of Fingerprint Orientation Fields
Patrick Schuch
Simon Schulz
og
Christoph Busch
Presentasjon
Presentasjon
Navn på arrangementet: IJCB 2017
Dato fra:
1. oktober 2017
Dato til:
4. oktober 2017
Om resultatet
Om resultatet
Vitenskapelig foredrag
Publiseringsår: 2017
Beskrivelse
Beskrivelse
Engelsk
Tittel
Deep Expectation for Estimation of Fingerprint Orientation Fields
Sammendrag
Estimation of the orientation field is one of the key challenges during biometric feature extraction from a fingerprint sample. Many important processing steps rely on an accurate and reliable estimation. This is especially challenging for samples of low quality, for which in turn accurate preprocessing is essential. Regressional Convolutional Neural Networks have shown their superiority for bad quality samples in the independent benchmark framework FVC-ongoing. This work proposes to incorporate Deep Expectation. Options for further improvements are evaluated in this challenging environment of low quality images and small amount of training data. The findings from the results improve the new algorithm called DEX-OF. Incorporating Deep Expectation, improved regularization, and slight model changes DEX-OF achieves an RMSE of 7.52° on the bad quality dataset and 4.89° at the good quality dataset at FVC-ongoing. These are the best reported error rates so far.
Vis
fullstendig beskrivelse
Bidragsytere
Bidragsytere
Patrick Schuch
Forfatter
ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
Simon Schulz
Forfatter
Christoph Günther Busch
Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Christoph Busch
Forfatter
ved Institutt for informasjonssikkerhet og kommunikasjonsteknologi ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1
-
3
av
3