Generazione di impronte digitali con doppia identità attraverso l'utilizzo di Conditional Generative Adversarial Network (cGAN)

È stato dimostrato che è possibile generare impronte digitali a doppia identità in grado di ingannare gli attuali sistemi automatici di riconoscimento. Tuttavia, le impronte digitali a doppia identità generate con gli approcci attuali, spesso presentano artefatti che l'occhio attento di un esperto umano potrebbe individuare. L'obiettivo del lavoro di tesi è la progettazione e l'addestramento di una rete neurale artificiale di tipo generativo in grado di creare impronte digitali a doppia identità con un elevato livello di realismo.