Super-resolução para biometria de impressões digitais neonatais: um estudo sobre aprimoramento de imagens visando a equivalência com alta resolução

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4155115530052195-
Autor(es): dc.contributorSouthier, Luiz Fernando Puttow-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-2420-4094-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6785711491335996-
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4155115530052195-
Autor(es): dc.contributorFlorindo, João Batista-
Autor(es): dc.contributorhttp://orcid.org/0000-0002-0071-0227-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4462635233301972-
Autor(es): dc.contributorDelgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4166922845507601-
Autor(es): dc.creatorKoop, Barbara de Oliveira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:12:26Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:12:26Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-23-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-23-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36624-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1109161-
Descrição: dc.descriptionNeonatal fingerprint recognition presents unique challenges due to the small size and low ridge definition of infant fingerprints, often requiring specialized acquisition equipment. As an alternative, super-resolution techniques have emerged as a promising solution to enhance fingerprint images captured at lower resolutions. In this study, we investigate whether deep learning–based super-resolution methods can faithfully reconstruct high-resolution fingerprint images from low-resolution inputs, and whether the resulting images exhibit comparable biometric performance to those acquired directly through high-resolution scanners. We evaluate three upscaling strategies—including a pre-trained model, a fine-tuned version tailored to neonatal data, and traditional bicubic interpolation—across multiple scaling factors. Our analysis considers visual similarity, biometric quality scores, and fingerprint matching performance using real high-resolution references as ground truth. The results indicate that super-resolution methods can produce visual and biometric characteristics comparable to those of high-resolution images, particularly at lower scaling factors. Additionally, we discuss potential limitations and raise questions about the reliability of structural fidelity in upscaled images, especially in sensitive biometric applications.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFinanciadora de Estudos e Projetos (FINEP)-
Descrição: dc.descriptionO reconhecimento de impressões digitais neonatais apresenta desafios únicos devido ao pequeno tamanho e à baixa definição das cristas presentes nas digitais de recém-nascidos, frequentemente exigindo equipamentos de aquisição especializados. Como alternativa, técnicas de super-resolução surgem como uma solução promissora para aprimorar imagens capturadas em resoluções mais baixas. Neste estudo, investigamos se métodos de super-resolução baseados em aprendizado profundo são capazes de reconstruir com fidelidade imagens de alta resolução a partir de entradas de baixa resolução, e se essas imagens apresentam desempenho biométrico comparável àquelas obtidas diretamente por scanners de alta resolução. Avaliamos três estratégias de ampliação — incluindo um modelo pré-treinado, uma versão ajustada (fine-tuned) com dados neonatais e uma interpolação bicúbica tradicional — em múltiplos fatores de escala. Nossa análise considera a similaridade visual, pontuações de qualidade biométrica e desempenho em reconhecimento de impressões digitais, utilizando imagens reais de alta resolução como referência. Os resultados indicam que os métodos de super-resolução podem gerar características visuais e biométricas comparáveis às das imagens de alta resolução, especialmente em fatores de escala mais baixos. Além disso, discutimos limitações potenciais e levantamos questões sobre a confiabilidade da fidelidade estrutural em imagens reconstruídas, especialmente em aplicações biométricas sensíveis.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectBiometria-
Palavras-chave: dc.subjectRecém-nascidos-
Palavras-chave: dc.subjectImpressões digitais-
Palavras-chave: dc.subjectBiometry-
Palavras-chave: dc.subjectNewborn infants-
Palavras-chave: dc.subjectFingerprints-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia/Tecnologia/Gestão-
Título: dc.titleSuper-resolução para biometria de impressões digitais neonatais: um estudo sobre aprimoramento de imagens visando a equivalência com alta resolução-
Título: dc.titleSuper-resolution for neonate fingerprint biometrics: a study on image enhancement toward high-resolution equivalence-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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