Banca de DEFESA: ANDRÉ BRASIL VIEIRA WYZYKOWSKI

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANDRÉ BRASIL VIEIRA WYZYKOWSKI
DATA : 23/02/2022
HORA: 09:30
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

SÍNTESE DE IMPRESSÕES DIGITAIS CIENTE DA IDENTIDADE UTILIZANDO REDES NEURAIS GENERATIVAS

PALAVRAS-CHAVES:

Biometria, impressões digitais sintéticas, redes neurais generativas, CycleGAN.

PÁGINAS: 102
RESUMO:

As restrições legais atuais que protegem a privacidade dos dados biométricos estão dificultando a pesquisa de reconhecimento de impressão digital. Por exemplo, todos os bancos de dados de impressão digital de alta resolução deixaram de estar disponı́veis. Além disso, não existem bancos de dados hı́bridos que contenham imagens de alta e média resolução em diferentes sensores. Trabalhos recentes utilizam redes neurais generativas (GAN) para replicar a distribuição de impressões digitais em um determinado conjunto de dados com o intuito de sintetizar novas imagens. No entanto, esses métodos são problemáticos, pois estes replicam caracterı́sticas visuais indesejáveis além de gerar dados enviesados (por exemplo, distribuição de classe de impressão digital). Além disso, estes métodos são incapazes de gerar várias imagens da mesma identidade. Para resolver esse problema, apresentamos duas novas abordagens para sintetizar impressões digitais. A primeira é uma abordagem hı́brida para sintetizar impressões digitais realistas, de multi-resolução e multissensores. Essa abordagem pode gerar impressões digitais de alta e média resolução em diferentes sensores, mantendo as mesmas identidades. O segundo é um método de geração de impressão digital em dois estágios: geração de identidade e simulação de aquisição. Ao contrário de trabalhos anteriores que utilizam GAN, nosso primeiro estágio modela identidades de impressões digitais por classe. No segundo estágio, são criadas amostras por identidade através da combinação de uma modelagem de sensor (por exemplo, área, orientação, deformação) e por um processo de texturização realı́stica. Comparamos favoravelmente nossas imagens sintéticas com o estado da arte em termos de desempenho de reconhecimento biométrico e análise de qualidade de imagens sementes. Nossos experimentos sugerem que conjuntos de dados de imagens sintéticas criado por nossas abordagens são análogos a conjuntos de dados autênticos. Este fator pode ser crucial para pesquisas e desenvolvimentos de sistemas biométricos em grande escala sem gerar grandes custos de criação de bases de dados, além de evitar riscos relacionados à privacidade.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2357676 - DANILO BARBOSA COIMBRA
Externo ao Programa - 2263639 - KARL PHILIPS APAZA AGUERO
Externo à Instituição - RAONI FLORENTINO DA SILVA TEIXEIRA
Externo à Instituição - MAURICIO PAMPLONA SEGUNDO
Externo à Instituição - RODRIGO MINETTO