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Enregistrement W7133340357 · doi:10.1109/ijcb65343.2025.11410879

2nd Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition

2025· article· W7133340357 sur OpenAlexaff
Xinwei Liu, Renfang Wang, Ning Fang, Peiyuan Zhang, Tim Oblak, Lara Anžur, Peter M. Peer, Evaldas Borcovas, Arturas Nakvosas, Ignas Mataitis, Valdemaras Pašvenskas, Andrius Stankevičius, Marko Lange, David Stumpf, Sven Utcke, Fantin Girard, Zacharie Legault, Ekansh Thakur, Jaishana Bindhu Priya, Pavan Kumar C, Raghavendra Ramachandra, Kiran Raja

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueBiometric Identification and Security
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFingerprint (computing)Competition (biology)Quality (philosophy)Fingerprint recognitionPattern recognition (psychology)Latent class model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a summary of the 2nd Latent in the Wild Fingerprint Recognition Competition held at the 2025 International Joint Conference on Biometrics. The competition has two tracks: latent fingerprint 1) recognition, and 2) quality assessment. It attracted a total of 12 participating teams from academia and industry for both tracks, representing 10 countries. In total, 8 valid submissions were evaluated by the organizers. The competition aimed to advance the state-of-the-art in latent fingerprint recognition and quality assessment by providing a challenging dataset of latent fingerprints collected in natural, non-ideal conditions. This paper summarizes the dataset, evaluation protocols, submitted methods, and the competition results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,020

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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