Generování syntetického otisku prstu pomocí GAN

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá generováním syntetických otisků prstů za pomoci modelu založeném na principu generativních soupeřících sítí. Práce shrnuje základní teoretické informace z biometrie se zaměřením na otisky prstů. Zaobírá se také principem jednoho z populárních generátorů syntetických otisků prstů - nástrojem SFinGe. Práce představuje model postavený na hluboké konvoluční generativní soupeřící síti a představuje několik metod, které vedly ke zlepšení jeho výkonu. Vyhodnocení výsledků bylo provedeno výpočtem "Fréchet Inception Distance mezi vygenerovanými a existujími otisky. Dále byl vygenerován dataset obsahující 100 snímků. Ten byl vyhodnocen nástrojem NFIQ 2.0, který ukázal, že model je schopný generovat otisky prstů kvality srovnatelné s reálnými trénovacími daty.This thesis is focused on the generation of synthetic fingerprints using a model based on the principle of generative adversarial networks. The work summarizes the basic theoretical information about biometrics with emphasis on fingerprints. It also describes the principle of one of the popular synthetic fingerprint generators called SFinGe. The model based on a deep convolutional generative adversarial network is discussed together with several methods that improved its performance. The results were evaluated by computing the Fréchet Inception Distance between the generated and real fingerprints. The generated dataset of 100 samples was also evaluated by NFIQ 2.0 which proved that the proposed model is able to generate fingerprints with almost the same quality of the training samples.