婴儿指纹质量评估与识别研究

2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出 João L. H. Dall Agnol 等人的研究《婴儿指纹质量评估与识别：面向0-3月龄的纵向数据集研究》。该研究针对婴儿指纹识别这一领域空白，在一个覆盖新生儿到三个月共六个年龄组的纵向数据集上评估了十种指纹质量评估方法，并引入参数调优流程，以挖掘年龄特异性指纹特征、重新校准带有领域相关假设的方法。识别实验表明，调优后的参数配置在多数方法和年龄组上优于默认配置，提升了质量引导的图库选择效果。研究还考察了模板融合策略与潜指纹识别技术，以确定最优方法可达到的匹配率。目前该研究以预印本形式发布，后续进展有待跟进。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。