PRODUCTOS - VERIGINGER

 
 

Software de Identificación Dactilar

VERIFINGER

Las huellas humanas son únicas para cada persona y pueden ser consideradas como una especie de firma, garantizando la identidad de la persona. La aplicación más famosa de éste tipo es en criminología. Sin embargo, hoy en día, la comparación automática de huellas se está volviendo incrementalmente popular en sistemas, que controlan el acceso físico a ubicaciones, recursos computacionales y de redes, cuentas bancarias, o registro de tiempo de atención a empleados en las empresas.

La comparación directa entre los patrones de huellas a ser identificados y muchos patrones conocidos no funcionaría bien debido a su alto margen de error (p.ej. inconsistencias, áreas dañadas de la imágen, o el dedo colocando en diferentes áreas de la ventana del escáner de huellas y con diferentes ángulos de orientación, deformación del dedo durante el proceso de digitalización, etc.). Una solución más avanzada para éste problema es extraer características llamadas puntos minutiae (puntos donde las líneas capilares terminan o se ramifican) de la imágen de la huella, y chequear las coincidencias entre las colecciones de características dactilares.

Sin embargo, la solución anterior requiere algoritmos sofisticados para un proceso confiable de la imágen de huella, eliminacion de ruidos, extracción de puntos característicos, tolerancia a rotación y reposición de la huella en la comparación. Al mismo tiempo, los algoritmos deben ser tan rápidos como sea posible para su uso óptimo en aplicaicones con un gran número de usuarios. Para desarrolladores que pretenden algoritmos de reconocimiento dactilar en un microchip, lo compacto del algoritmo y un tamaño pequeño de la memoria requerida, son elementos importantes. Aunque se proponen muchos algoritmos de reconocimiento de huellas, en realidad, alcanzar a cubrir las expectativas de todos los requerimientos dicrepantes, sigue siendo un problema.

¿Por qué VeriFinger?

Ábaco Services & Consulting, C. A. posee un algoritmo de reconocimiento dactilar VeriFinger 4.2, desarrollado para integradores de sistemas biométricos. VeriFinger tiene las capacidades de los más poderosos algortimos de reconocimiento de huellas:

  • Confiabilidad. Las Curvas de Operación del Receptor (ROC) obtenidas de cuatro bases de datos estándar, que se pueden apreciar en la sección de especificaciones técnicas, fueron utilizadas en La Competencia de Verificación de Huellas 2004. Estas ROC indican que la confiabilidad de VeriFinger es una de las mejores de la competencia.
  • La velocidad de comparación de huellas es una de las más altas de todos los algoritmos inscritos en la competencia. El tiempo de captura dactilar es de 0.2-0.4 sec., y VeriFinger puede comparar 30000 huellas por segundo en el modo de identificación 1:N. Para confirmar estos resultados con su propia base de datos, por favor descargue el programa de evaluación del sistema VeriFinger.
  • VeriFinger está disponible como Kit de Desarrollo de Software (SDK), pero el código fuente podría también estar disponible para desarrolladores. El código fuente de VeriFinger está escrito en ANSI C, muy bien estructurado y documentado (descripción del código fuente, descripción de las técnicas de optimización, representación de las funciones matemáticas, ejemplos operativos, etc).
  • VeriFinger se ofrece en un precio competitivo. Los desarrolladores pueden escoger entre varios tipos de SDK's. Cada uno de esos kits está dirigido a necesidades específicas, y los desarrolladores siempre podrán actualizarlos pagando sólo la diferencia entre el kit actual y el SDK más poderoso.

Algoritmo

El algoritmo de reconocimiento de huellas de VeriFinger sigue los esquemas comúnmente aceptados para identificación dactilar, que utilizan una colección de puntos característicos específicos (minutiae). Sin embargo, contiene muchas soluciones algorítmicas propietarias, que mejoran el desempeño del sistema y la confiabilidad. Algunos de ellos se listan a continuación:

  • Filtro Adaptado de Imágen Éste algoritmo permite eliminar ruidos, rupturas de crestas y crestas unificadas, y extracción confiable de puntos característicos aún de huellas de baja calidad, con un tiempo de proceso de aproximadamente 0.2 - 0.4 segundos (todos los tiempos están dados para un procesador Pentium 4, 3 GHz). Se puede ver una muestra de pantalla del programa de evaluación de VeriFinger mostrando un ejemplo de una imágen inicial de huella (ventana izquierda), y la misma imágen luego de ser filtrados los ruidos y procesada por VeriFinger (ventana derecha), con posiciones de minutiae y las direcciones marcadas por círculos y líneas rojas.
  • Las funciones de VeriFinger pueden ser utilizadas en comparación 1:1 (verificación), así como en el modo 1:N (identificación).
  • VeriFinger es totalmente tolerante a rotación y reposición del dedo. Ésta tolerancia se logra usualmente utilizando complejos algoritmos basados en transformación, pero éste método es más lento y poco confiable. VeriFinger utiliza en su lugar, algortimos de comparación propietarios, que actualmente permiten comparar 30000 huellas por segundo e identificar huellas inclusive si están rotadas, reposicionadas o si tienen sólo 5 - 7 minutiae similares (usualmente una huella del mismo dedo tiene de 20 - 40 minutiae iguales).
  • VeriFinger no requiere la presencia de los puntos centro y delta de la huella en la imágen, y puede reconocer una huella a partir de cualquier parte de ella.
  • VeriFinger puede utilizar los registros de la base de datos, que se encuentran pre-organizados utilizando ciertas características globales. La comparación de huellas se realiza primero con los registros de la base de datos que poseen las características globales más similares a la huella que se intenta identificar. Si la comparación entre las huellas de éste grupo no arroja un resultado positivo, se selecciona entonces el próximo grupo con las características globales más similares, y así sucesivamente, hasta conseguir una comparación positiva o hasta alcanzar el final de la base de datos. En la mayoría de los casos hay una una gran posibilidad de que la identificación correcta se consiga al principio de ésta búsqueda. Como resultado, el número de comparaciones requeridas para alcanzar una identificación dactilar, se reduce drásticamente, y en consecuencia, se incrementa la velocidad efectiva de comparación.
  • VeriFinger posee una captura de generalización de características. Éste modo genera una colección de caracerísticas generalizadas de la huella a partir de tres imágenes del mismo dedo. Se procesa cada imágen de la huella y se extraen sus características. Entonces se analizan las tres colecciones de características y se combinan en una única colección de características generalizadas, que se escriben a la base de datos. De ésta forma, las características capturadas son más confiables y la calidad del reconocimiento se incrementa considerablemente.
  • VeriFinger 4.2 incluye modos de algoritmo que ayudan a alcanzar mejores resultados para escáneres específicos. Éstos son los siguientes:
    • Universal;
    • Familia de escáneres DigitalPersona U.are.U
    • Escáner Identix Touch View y DFR-2090
    • Escáner Cross Match Verifier 300
    • Escáner BiometriKa FX 2000
    • Escáner Precise Biometrics 100 SC
    • Escáner KeyTronis Security Desktop
    • Escáner ST Microelectronics TouchChip
    • Identicator Technology DF-90
    • Sensores AuthenTec AES4000 y AF-S2
    • Sensor Atmel FingerChip
    • Sensor BMF BLP-100
    • Escáner SecuGen Hamster.
    Note que, el algoritmo de VeriFinger en sí mismo provee parámetros de optimización para el equipo, pero no provee los controladores para los mismos. Por favor, revise VeriFinger 4.2 SDK para más información acerca de los controladores de los escáneres.

Especificaciones Técnicas y Resultados de las Pruebas de Confiabilida.

VeriFinger fue probado con colecciones de huellas tomadas de diferentes escáneres. Los resultados de las pruebas más interesantes son los obtenidos de bases de datos estándar, porque en estos casos pueden ser comparados con los resultados de las pruebas hechas a otros algortimos. Usualmente la calidad del algoritmo de reconocimiento se expresa por las Curvas de Operación del Receptor (ROC), que muestran la dependencia de la tasa de falso rechazo en la tasa de falsa aceptación. Presentamos las ROC obtenidas de las bases de datos utilizadas en La Competencia de Verificación Dactilar (FVC2002).

Como se puede apreciar en las ROCs, la tasa de falso rechazo es de sólo 0.75 - 5% sobre la tasa de falsa aceptación de 0.001%. En aplicaciones reales éste resultado es aún mejor gracias a la generalización de características utilizada en VeriFinger (El esquema de pruebas de la FVC no permitía incluir esto durante la evaluación). Las otras especificaciones del algoritmo se presentan a continuación. Los parámetros han sido determinados para un PC con procesdor de 3 GHz Pentium 4.

Resoloción requerida de la huella
> 250 dpi
Tiempo de Proceso de la Huella
0.2 - 0.4 segundos
Velocidad de Comparación *
30000 huellas/segundo
Tamaño de un registro en Base de Datos **
150 - 300 Bytes
Tamaño máximo de la base de datos
ilimitado

* VeriFinger 4.2, para bases de datos suficientemente grandes (500 huellas o más). El uso con bases de datos más pequeñas, típicamente arojan velocidades más bajas.
** Tamaño promedio de una imágen de huella 300 x 300 pixels.

Éstos resultados fueron confirmados también por pruebas realizadas por nuestros clientes.


Demo

El Demo de VeriFinger puede ser descargado para evaluación del algoritmo de reconocimiento dactilar VeriFinger. La aplicación captura e identifica las huellas dactilares a partir de una imágen de huella o de un escáner compatible, y puede calcular la Curva de Operación del Receptor (ROC) con una base de datos personalizada de huellas.
Hay dos aplicaciones Demo disponibles para descarga:

  • Aplicación Windows 9x/ME/NT/2000/XP que sporta captura del escáner DigitalPersona U.are.U (se requiere U.are.U Integrator Gold 2.3), SecuGen Hamster III, BiometriKa FX 2000, Startek FM200, Tacoma CMOS, Identix DFR2090, Cross Match V300 USB, Escáneres Digent Izzix FD1000 y STMicroelectronics TouchChip TCRU1C, LighTuning LTT-C500, Sensores Atmel FingerChip, AuthenTec AF-S2 y AES4000, y archivos de imágen en formato TIFF y BMP.
  • Aplicación Linux que soporta entrada de Sensores AuthenTec AF-S2 y AES4000, BiometriKa FX2000, Startek FM200, Escáneres Tacoma CMOS y Fujitsu MBF200 o imágenes en formato TIFF.

    Verifinger2

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  • Imágenes de huellas ejemplo también pueden ser descargadas para propósitos evaluativos.



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