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Automatic latent value determination

机译：自动确定潜在值

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Latent fingerprints are the most frequently encountered and reliable crime scene evidence used in forensics investigations. Automatic methods for quantitative assessment of a latent in terms of (i) value for individualization (VID), (ii) value for exclusion only (VEO), and (iii) no value (NV), are needed to minimize the workload of latent examiners so that they can pay more attention to challenging prints (VID and NV latents). Current value determination is either made by examiners or predicted given manually annotated features. Because both of these approaches depend on human markup, they are subjective and time consuming. We propose a fully automatic method for latent value determination based on the number, reliability, and compactness of the minutiae, ridge quality, ridge flow, and the number of core and delta points. Given the small number of latents with VEO and NV labels in two latent databases available to us (NIST SD27 and WVU), only a two-class value determination is considered, namely VID and VID̅, where the VID̅ class contains VEO and NV latents. Experimental results show that the value determination by the proposed method (i) obviates the need for examiner markup while maintaining the accuracy of value determination and (ii) can predict the AFIS performance better than examiners.
机译：潜在指纹是法医调查中最常遇到且最可靠的犯罪现场证据。需要一种自动的潜在潜伏性评估方法，以（i）个性化价值（VID），（ii）仅排他性价值（VEO）和（iii）无价值（NV）来最大程度地减少潜在工作量考官，使他们可以更多地注意具有挑战性的印刷品（VID和NV潜像）。当前值确定可以由检查员确定，也可以由给定的手动注释特征进行预测。因为这两种方法都依赖于人类标记，所以它们既主观又耗时。我们根据细节的数量，可靠性和紧密度，山脊质量，山脊流以及岩心和三角洲点的数量，提出了一种自动确定潜值的方法。鉴于我们可以使用的两个潜在数据库（NIST SD27和WVU）中带有VEO和NV标签的潜在性极少，因此只考虑了两类值确定，即VID和VID̅，其中VID̅类包含VEO和NV潜在性。实验结果表明，所提出的方法确定值（i）消除了对考官加价的需求，同时保持了值确定的准确性，并且（ii）可以比考官更好地预测AFIS性能。

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