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Detecção automática de pontos cefalométricos em imagens faciais: uma abordagem aplicada na estimação de idade e sexo a partir da norma frontal
Tese (doutorado)—Universidade de BrasĂlia, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.MĂ©todos forenses para estimação das informações de indivĂduos sĂŁo constantemente utilizados por peritos em cenários reais. O processo forense de estimação de idade e sexo necessita
de um profissional capacitado e abordagens que normalmente exigem a presença fĂsica do
indivĂduo para a execução dos procedimentos periciais. A pornografia infantil Ă© uma atividade ilĂcita que conta com a facilidade da internet para o compartilhamento de imagens e
vĂdeos tornando fácil a disseminação deste tipo de conteĂşdo e dificultando a identificação e
perĂcia do material. Pesquisas sobre tĂ©cnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado
de máquina em visão computacional permitem o desenvolvimento de metodologias baseadas
em fotoantropometria para a identificação de informações antropométricas apenas utilizando
imagens faciais digitais. Com o avanço da tecnologia e com o aumento do volume de dados,
os profissionais necessitam de alternativas para processar as informações antropométricas de
indivĂduos apenas analisando arquivos digitais. Este trabalho tem como objetivo desenvolvimento de metodologias de identificação automática de pontos cefalomĂ©tricos em imagens
faciais, gerar medidas fotoantropométricas e propor uma solução computacional para auxiliar os profissionais forenses para a estimação da idade e sexo em uma base de dados com
105 mil de imagens faciais. O trabalho proposto para identificação de pontos cefalométricos
obteve precisão similar com as marcações realizadas por especialistas com resultado de erro
médio da distância (em pixels) normalizada de 0:014 contra 0:009 de dispersão média dos
testes entre especialistas. Os resultados obtidos demonstram significância no processo de
estimação de dados antropométricos, utilizando imagens faciais com redes neurais convolucionais e medidas fotoantropométricas faciais. A proposta desenvolvida obteve resultado
de 99; 2% de acerto para estimação de sexo. Para estimação de maior/menor de 18 anos o
resultado F1 score foi de 0; 926 enquanto para maior/menor de 14 anos foi de 0; 957. Por
último, estimação de idade, a proposta obteve um resultado MAE de 1; 42 utilizando uma
amostra de indivĂduos com idades entre 2 a 22 anos.Forensic methods of estimating information from individuals are constantly used by experts
in real scenarios. The forensic process of age and sex estimation requires an expert and approaches that normally need the physical presence of the individual for the execution of the
expert procedures. Child pornography is an illicit activity that relies on the ease of the internet to acess and disseminate this type of content, making it difficult to identify and exploit
the material. Research on pattern recognition techniques and machine learning in computer
vision allow the development of methodologies based on photo-anthropometry for identification of anthropometric information using facial images. The advancement of technology
and the increasing process of the data volume, the experts need alternatives to be inferring
the age and of individuals by analyzing digital files only. This work has the goal to develop
methodologies for automatic identification of cephalometric points in facial images, generate
photo-anthropometric measurements and propose a computational solution to assist forensic
professionals to estimate age and sex in a database with thousands of images. The proposed
work to identify cephalometric landmarks obtained similar accuracy with the manual points
made by experts with result of normalized average error (in pixels) of 0:014 versus 0:009
of average dispersion by experts. The results present significance in the estimation process
of anthropometric data using facial images with convolutional neural networks and facial
photo-anthropometric measurements. The developed proposal obtained 99:2% positive results for sex estimation. For the estimation of over 18 years old the result of F1 was 0:926
while for over 14 years old it was 0:957. Finally, the age estimate, the proposal obtained a
MAE result of 1:42 using a sample of individuals over ages from 2 to 22 years old
Biometric Systems
Because of the accelerating progress in biometrics research and the latest nation-state threats to security, this book's publication is not only timely but also much needed. This volume contains seventeen peer-reviewed chapters reporting the state of the art in biometrics research: security issues, signature verification, fingerprint identification, wrist vascular biometrics, ear detection, face detection and identification (including a new survey of face recognition), person re-identification, electrocardiogram (ECT) recognition, and several multi-modal systems. This book will be a valuable resource for graduate students, engineers, and researchers interested in understanding and investigating this important field of study
Biometrics & [and] Security:Combining Fingerprints, Smart Cards and Cryptography
Since the beginning of this brand new century, and especially since the 2001 Sept 11 events in the U.S, several biometric technologies are considered mature enough to be a new tool for security. Generally associated to a personal device for privacy protection, biometric references are stored in secured electronic devices such as smart cards, and systems are using cryptographic tools to communicate with the smart card and securely exchange biometric data. After a general introduction about biometrics, smart cards and cryptography, a second part will introduce our work with fake finger attacks on fingerprint sensors and tests done with different materials. The third part will present our approach for a lightweight fingerprint recognition algorithm for smart cards. The fourth part will detail security protocols used in different applications such as Personal Identity Verification cards. We will discuss our implementation such as the one we developed for the NIST to be used in PIV smart cards. Finally, a fifth part will address Cryptography-Biometrics interaction. We will highlight the antagonism between Cryptography – determinism, stable data – and Biometrics – statistical, error-prone –. Then we will present our application of challenge-response protocol to biometric data for easing the fingerprint recognition process