RM-net: Uma Rede Neural Convolucional, com Função de Custo no Domínio da Frequência, para Realce de Imagens de Impressões Digitais Latentes.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: CUNHA, Nailson dos Santos.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Impressões digitais latentes; Biometria; Autocodificadores; Deep Lear-ning; Redes neurais convolucionais; Latent fingerprints; Biometrics Autocoders; Convolutional neural networks; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33064

Impressões digitais desempenham um papel importante na veriőcação e autenticação biométrica de indivíduos. Existem diferentes tipos de impressões digitais, incluindo aquelas capturadas em ambientes controlados, usando tinta ou escâner, e as impressões digitais latentes, que são deixadas involuntariamente quando os dedos entram em contato com diversas superfícies. Procedimentos de realce são comumente aplicados para melhorar a qualidade das impressões digitais e facilitar a extração de características. No entanto, estudos revelaram que métodos de realce projetados para impressões digitais capturadas por tinta ou escâner não apresentam a mesma eőcácia quando aplicados a impressões digitais latentes. Atualmente, métodos baseados em Deep Learning têm sido amplamente adotados no processamento de imagens. Entretanto, ao tentar reconstruir partes muito ruidosas das imagens, esses métodos tendem a preencher de forma errônea e não natural, ou até ampliőcar o ruído existente na imagem original, resultando em um agravamento do problema em algumas partes das imagens realçadas. Diante disso, o objetivo central desta pesquisa é desenvolver um método especíőco de realce para imagens de impressões digitais latentes, que seja capaz de preservar a estrutura das cristas enquanto busca mitigar ou resolver esse problema. O método desenvolvido é baseado em uma arquitetura codiőcador-decodiőcador convolucional, que tem como objetivo realizar o realce de imagens de impressões digitais latentes. Essa arquitetura é projetada para receber diretamente a imagem da impressão digital latente como entrada, sem a necessidade de pré-processamento, e gerar como saída uma versão realçada da imagem. Durante o treinamento do método, foi aplicada uma função de custo que realiza a comparação de imagens no domínio da frequência, resultando na redução do problema de reconstrução não natural das estruturas de cristas em partes da imagem original que apresentam muito ruído. Dois experimentos foram conduzidos para validar o método desenvolvido: um relacionado à correspondência latente-para-sensor e outro latente-para-latente. As bases de dados utilizadas para esses experimentos foram a MOLF e a IIIT-D latent őngerprint database. Os resultados obtidos demonstraram uma melhora nos testes de identiőcação e correspondência das impressões digitais no conjunto de testes, quando comparados aos cenários em que o realce não foi aplicado e também comparativamente a métodos encontrados na literatura.