Sistema biométrico de identificação de pessoas utilizando poros e minúcias de impressões digitais

Abstract

The use of physical characteristics for human identification is known as biometrics. Among the many biometrics traits available, the fingerprint is the most widely used. The fingerprint identification is based on the impression patterns, as the pattern of ridges and minutiae, characteristics of first and second levels respectively. The current identification systems use these two levels of fingerprint features due to the low cost of the sensors. However, the recent advances in sensor technology, became possible to use third level features present within the ridges, such as the perspiration pores. Recent studies show that the use of third-level features can increase security and fraud protection in biometric systems, since they are difficult to reproduce. In addition, recent researches have also focused on multibiometrics recognition due to its many advantages. The goal of this research project was to apply fusion techniques for fingerprint recognition in order to combine minutia, ridges and pore-based methods and, thus, provide more robust biometrics recognition systems, and also to develop an automated fingerprint identification system using these three methods of recognition. We evaluated isotropic-based and adaptive-based automatic pore extraction methods, and the fusion of pore-based method with the identification methods based on minutiae and ridges. The experiments were performed on the public database PolyUHRF and showed a reduction of approximately 16% in the EER compared to the best results obtained by the methods individually

O uso de características físicas para a identificação humana é conhecido como biometria. Dentre as diversas características biométricas disponíveis, a impressão digital é a mais utilizada. A identificação de impressões digitais é feita baseada em padrões das impressões, como o padrão das cristas e as minúcias, características de primeiro e segunda nível respectivamente. Os sistemas atuais de identificação utilizam esses dois níveis de características de impressões digitais, devido ao baixo custo dos sensores. Porém, com o recente avanço na tecnologia de sensores, tornou-se possível a utilização de um terceiro nível de características presentes no interior das cristas, onde se enquadram os poros. Trabalhos recentes mostram que a utilização dessas características de terceiro nível pode aumentar a segurança e a proteção contra fraudes nos sistemas biométricos, uma vez que os poros são de difícil reprodução. Também tem recebido a atenção dos pesquisadores da área de Biometria o desenvolvimento de técnicas de reconhecimento multi biométrico de pessoas, tendo em vista as muitas vantagens proporcionadas. O objetivo desse projeto de pesquisa foi aplicar técnicas de fusão de métodos de reconhecimento de impressões digitais baseados em minúcias, cristas e poros para realizar o reconhecimento multibiométrico de pessoas a partir de imagens parciais de impressões digitais, e o desenvolvimento de um sistema automático de identificação de impressões digitais utilizando os três métodos de reconhecimento propostos. Foram avaliados os métodos de extração automática de poros baseado em filtros isotrópicos e adaptativos, e a sua fusão com os métodos de extração baseados em minúcias e cristas. Os experimentos foram realizados sobre a base pública de fragmentos de impressões digitais Poly UHRF e os resultados mostraram uma redução de aproximadamente 16% no EER em relação aos melhores obtidos..