Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Progetto/Ricerca
Abstract: È stato dimostrato che è possibile generare impronte digitali con doppia identità in grado di frodare sistemi automatici di riconoscimento. D’altra parte, le tecniche attualmente utilizzate generano impronte digitali che possono presentare artefatti facilmente individuabili da un esperto umano. L’obiettivo del lavoro di tesi è l’addestramento di una Generative Adversarial Network (GAN) in grado di creare impronte digitali a doppia identità con un elevato livello di realismo.
Advisor/Co-Advisor: Prof. Matteo Ferrara
Note: Richieste conoscenze di Deep Learning. Per approfondire l’argomento si consiglia di consultare i seguenti articoli scientifici:
- M. Ferrara, R. Cappelli and D. Maltoni, “On the Feasibility of Creating Double-Identity Fingerprints”, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol.12, no.4, pp.892-900, April 2017.
- A. Makrushin, V. S. Mannam, BN Meghana Rao, and J. Dittmann, “Data-driven reconstruction of fingerprints from minutiae maps”, 24th IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), 2022.