40、合成指纹生成与指甲图像数据增强技术研究

合成指纹生成与指甲图像数据增强技术研究

合成指纹生成

在生物识别领域，合成指纹的生成具有重要意义。它能够帮助人们创建具有逼真特征的大规模匿名指纹数据集，避免了耗时的手动收集过程，同时也解决了隐私方面的担忧。以下是关于合成指纹生成及评估的相关内容。

性能评估指标

• PSNR（峰值信噪比） ：用于衡量原始图像和结果图像之间的差异。PSNR值越高，压缩或重建图像的质量就越好。
• NIST Biometric Image Software (NBIS) ：这是由美国国家标准与技术研究院（NIST）为联邦调查局（FBI）和国土安全部（DHS）开发的标准化软件。它包含多个模块，可用于评估生物指纹图像的质量。
  • NFIQ分数 ：可将指纹图像质量赋值在1到5之间，1代表更高的质量，有助于对光学和油墨500 PPI指纹样本进行数值校准。
  • MINDTCT ：一种细节特征检测器，可用于自动检测和标记指纹特征，并根据局部图像质量评估细节点的质量。
  • BOZORTH3算法 ：能高效地进行指纹匹配（包括1对1和1对多）。
• VeriFingerSDK ：广泛用于指纹识别的软件开发工具包。它能进行可靠的匹配（1对1和1对多），有助于评估生成指纹的多样性，还能检测伪造和篡改的指纹。此外，它对平移、旋转和变形具有耐受性，