Universal Fingerprint Generation: Controllable Diffusion Model with Multimodal Conditions
作者: Steven A. Grosz, Anil K. Jain
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-04-21
💡 一句话要点
提出GenPrint以解决指纹生成中的多样性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 指纹生成 合成数据 潜在扩散模型 多模态条件 生物识别 身份验证 数据隐私
📋 核心要点
- 现有指纹生成方法在同一指纹的内部变异性方面存在局限，难以满足实际应用需求。
- GenPrint框架通过潜在扩散模型与多模态条件结合，能够生成多样化的指纹图像，同时保持身份一致性。
- 实验结果显示，GenPrint生成的指纹图像在准确性上与真实数据训练模型相当，且在多样性增强方面表现更佳。
📝 摘要（中文）
合成数据在指纹识别中的应用日益受到关注，因其能缓解敏感生物特征数据的隐私问题。然而，现有指纹生成方法在同一指纹的内部变异性方面存在局限。为此，本文提出了GenPrint框架，能够生成多种类型的指纹图像，同时保持身份一致性，并对指纹类别、采集类型、传感器设备和质量水平等外观因素提供可控性。与以往方法不同，GenPrint不仅限于复制训练数据集中的风格特征，还能从未见过的设备生成新风格，无需额外微调。通过使用多模态条件的潜在扩散模型，GenPrint实现了风格和身份的一致生成。实验结果表明，GenPrint在身份保留、可解释控制和生成图像的通用性方面具有显著优势，其生成的图像在准确性上与仅基于真实数据训练的模型相当，甚至更优，并在增强现有真实指纹数据集的多样性时进一步提升性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有指纹生成方法在同一指纹内部变异性不足的问题，导致生成的指纹缺乏多样性和实用性。
核心思路：GenPrint框架通过结合潜在扩散模型与多模态条件，允许生成多种类型的指纹图像，且无需对新设备进行额外微调，从而实现风格和身份的一致性。
技术框架：GenPrint的整体架构包括数据预处理、潜在扩散模型训练和生成阶段。模型接受文本和图像作为输入，以实现对生成图像的多模态控制。
关键创新：GenPrint的主要创新在于其能够从未见过的设备生成新风格的指纹图像，而不仅仅是复制训练数据集中的风格特征，这一特性显著提升了生成图像的多样性和实用性。
关键设计：在设计中，GenPrint采用了多模态输入，结合了文本描述和图像特征，使用了特定的损失函数以确保生成图像的质量和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GenPrint生成的指纹图像在身份保留和多样性方面表现优异，其准确性与仅基于真实数据训练的模型相当，甚至在某些情况下更优。此外，通过增强真实指纹数据集的多样性，GenPrint进一步提升了整体性能。
🎯 应用场景
GenPrint框架在生物识别技术、身份验证和安全系统等领域具有广泛的应用潜力。通过生成多样化的指纹图像，能够有效提升指纹识别系统的鲁棒性和准确性，减少对真实数据的依赖，进而保护用户隐私。未来，GenPrint还可能扩展到其他生物特征的合成生成领域。
📄 摘要（原文）
The utilization of synthetic data for fingerprint recognition has garnered increased attention due to its potential to alleviate privacy concerns surrounding sensitive biometric data. However, current methods for generating fingerprints have limitations in creating impressions of the same finger with useful intra-class variations. To tackle this challenge, we present GenPrint, a framework to produce fingerprint images of various types while maintaining identity and offering humanly understandable control over different appearance factors such as fingerprint class, acquisition type, sensor device, and quality level. Unlike previous fingerprint generation approaches, GenPrint is not confined to replicating style characteristics from the training dataset alone: it enables the generation of novel styles from unseen devices without requiring additional fine-tuning. To accomplish these objectives, we developed GenPrint using latent diffusion models with multimodal conditions (text and image) for consistent generation of style and identity. Our experiments leverage a variety of publicly available datasets for training and evaluation. Results demonstrate the benefits of GenPrint in terms of identity preservation, explainable control, and universality of generated images. Importantly, the GenPrint-generated images yield comparable or even superior accuracy to models trained solely on real data and further enhances performance when augmenting the diversity of existing real fingerprint datasets.