Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/212562
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Titel: 
Towards Fingerprint Mosaicking Artifact Detection: A Self-Supervised Deep Learning Approach
en
Zitat: 
Ruzicka, L., Alexander Spenke, Bergmann, S., Nolden, G., Kohn, B., & Heitzinger, C. (2025). Towards Fingerprint Mosaicking Artifact Detection: A Self-Supervised Deep Learning Approach. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.05034
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Verlags-DOI: 
10.48550/arXiv.2501.05034
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Publikationstyp: 
Preprint
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Ruzicka, Laurenz 
Alexander Spenke 
Bergmann, Stephan 
Nolden, Gerd 
Kohn, Bernhard 
Heitzinger, Clemens 
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Organisations­einheit: 
E194-06 - Forschungsbereich Machine Learning 
E056-12 - Fachbereich ENROL DP 
E056-23 - Fachbereich Innovative Combinations and Applications of AI and ML (iCAIML) 
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ArXiv-ID: 
2501.05034
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Datum (veröffentlicht): 
9-Jan-2025
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Umfang: 
11
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Preprint-Server: 
arXiv 
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Keywords: 
Fingerprint Mosaicking; Mosaicking Artifact Detection; Self-Supervised Deep Learning; Biometric Systems
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Mathematical and Algorithmic Foundations: 50%
Sensor Systems: 50%
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Wissenschafts­zweig: 
1020 - Informatik: 90%
5020 - Wirtschaftswissenschaften: 10%
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Enthalten in den Sammlungen:
Preprint

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aufgerufen am 18.02.2025

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