Synthetic Fingerprint Generation With Gans

Abstract

Fingerprints regarded as the most reliable form of human identification for thousands of years. Even though the fingerprint collection process became more convenient with technological advancements, privacy concerns slowed down the researchers working on fingerprint biometrics. Like every other problem solved with deep learning, biometrics requires a sizable database to succeed. This study generates synthetic fingerprints to tackle bottlenecks created by privacy laws. First, the pipeline designed enhances images from a small publicly available fingerprint dataset. The new enhanced dataset is given as an input to a generative network to create candidate synthetic fingerprints. Fingerprint image quality models choose high-quality fingerprint images from the candidate set to form the synthetic fingerprint dataset. Numerous experiments were conducted to show the quality of the generated synthetics fingerprints using both real and synthetic fingerprint datasets available.Experimental results show that enhancing fingerprint images from real-life datasets helps integrate synthetic fingerprint images into real life. Synthetic fingerprints generated from the pipeline can generate large datasets with a representative quality close to their real-life counterparts without privacy concerns.

Parmak izleri binlerce yıldır en güvenilir insan tanıma yöntemi olarak kabul edilmiştir. Teknolojik gelişmeler ile parmak izi toplama süreci daha pratik hale gelmiş olsa da; kişilerin gizlilik endişeleri parmak izi biyometrisi üzerinde çalışan araştırmacıları yavaşlattı. Derin öğrenme ile çözülen bütün problemler gibi biyometri de başarılı olabilmek için büyük veritabanlarına ihtiyaç duyar. Kişilerin gizliliği ile oluştulan yasaların getirdiği darboğaz problemini çözmek için bu çalışma sentetik parmak izleri üretmektedir. Tasarlanan üretim hattı, öncelikle halka açık küçük bir parmak izi veri kümesindeki resimleri iyileştirir. Yeni oluşturulan gelişmis parmak izi veri kümesi, aday sentetik parmak izleri üretmek için bir ağa girdi olarak verilir. Parmak izi kalitesi ölçen modeller aday kümeden yüksek kaliteli parmak izlerini, sentetik parmak izi veri kümesi oluşturmak için seçerler. Bir çok sayıda yapılan deney, üretilen sentetik parmak izlerinin kalitesini göstermek için hem gerçek hem de sentetik veri kümeleri kullanılarak yapıldı. Deneyler sonucunda gerçek parmak izi resimlerimlerinin iyileştirilmesi, sentetik parmak izlerinin gerçek hayata entegrasyonunda yardımcı olduğu gözlemlenmiştir. Geliştirilen üretim hattı kullanılarak üretilen sentetik parmak izleri gerçek hayattaki benzerleri ile yakın temsil kabiliyetleri olduğu ve kişilerin gizliliği sorunları içermediği gözlemlenmiştir.