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Contributions to non-conventional biometric systems : improvements on the fingerprint, facial and handwriting recognition approach
Tese (doutorado)—Universidade de BrasÃlia, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.Os sistemas biométricos são amplamente utilizados pela sociedade. A maioria das aplicações desses sistemas está associada à identificação civil e à investigação criminal. No entanto, com o tempo, o desempenho dos métodos tradicionais de biometria está chegando ao limite. Neste contexto, sistemas biométricos emergentes ou não convencionais estão ganhando importância. Embora promissores, novos sistemas, assim como qualquer nova tecnologia, trazem consigo não apenas potencialidades, mas também fragilidades. Este trabalho apresenta contribuições para três importantes sistemas biométricos não convencionais (SBNC): impressão digital, reconhecimento facial e reconhecimento de escrita. No que diz respeito à s impressões digitais, este trabalho apresenta um novo método para detectar a vida em dispositivos de impressão digital multivista sem toque, utilizando descritores de textura e redes neurais artificiais. Com relação ao reconhecimento facial, um método de reconhecimento de faces baseado em algoritmos de caracterÃstica invariante à escala (SIFT e SURF) que opera sem a necessidade de treinamento prévio do classificador e que realiza o rastreamento de indivÃduos em ambientes não controlados é apresentado. Finalmente, um método de baixo custo que usa sinais de acelerômetro e giroscópio obtidos a partir de um sensor acoplado a canetas convencionais para realizar o reconhecimento em tempo real de assinaturas é apresentado. Resultados mostram que os métodos propostos são promissores e que juntos podem contribuir para o aprimoramento dos SBNCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de NÃvel Superior (CAPES).Biometric systems are widely used by society. Most applications are associated with civil
identification and criminal investigation. However, over time, traditional methods of
performing biometrics have been reaching their limits. In this context, emerging or
nonconventional biometric systems (NCBS) are gaining ground. Although promising,
new systems, as well as any new technology, bring not only potentialities but also
weaknesses. This work presents contributions to three important non-conventional
biometric systems: fingerprint, facial, and handwriting recognition. With regard to
fingerprints, this work presents a novel method for detecting life on Touchless Multi-view
Fingerprint Devices, using Texture Descriptors and Artificial Neural Networks. With
regard to face recognition, a facial recognition method is presented, based on Scale
Invariant Feature Algorithms (SIFT and SURF), that operates without the need of
previous training of a classifier and can be used to track individuals in an unconstrained
environment. Finally, a low-cost on-line handwriting signature recognition method that
uses accelerometer and gyroscope signals obtained from a sensor coupled to conventional
pens to identify individuals in real time is presented. Results show that the proposed
methods are promising and that together may contribute to the improvement of the NCB
Design and implementation of an artificial neural network applied to finger bad-positioning detection on touchless multiview fingerprints devices
This paper presents a method based on Artificial Neural Network that evaluates the rotational bad-positioning of fingers on touchless multiview fingerprinting devices. The objective is to determine whether the finger is rotated or not, since a proper positioning of the finger is mandatory for high fingerprint matching rates. A test set of 9000 acquired images has being used to train, validate and test the proposed multilayer Artificial Neural Network classifier. To our knowledge, there is no definitive method that addressed the problem of fingerprint quality on touchless multiview scanners. The proposed finger rotation detection here presented is one of the steps that must be taken into account if a future automatic image quality assessment method is to be considered. Average results show that: (a) our classifier correctly identifies bad-positioning in approximately 94% of cases; and (b) if bad-positioning is detected, the rotation angle is correctly estimated in 90% evaluations
Rotational bad-positioning detection of fingers on touchless multiview fingerprint de vices using artificial neuralnetworks
Este trabalho apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais que avalia o malposicionamento dos dedos devido à rotação em dispositivos de aquisição de impressões digitais multivista sem toque. O objetivo é determinar se o dedo está rotacionado ou não, uma vez que o adequado posicionamento do dedo é mandatório para garantir altas taxas de correspondência entre impressões digitais. Um conjunto de teste de 9000 imagens adquiridas foi utilizado para treinar, validar e testar um conjunto de classificadores baseados em redes neurais artificiais multicamadas. Até o momento, não existe um método definitivo que abordou o problema da qualidade de impressões digitais em dispositivos de captura que utilizem a tecnologia multivista sem toque, e a detecção da rotação de dedos apresentada neste trabalho é um dos passos que devem ser levados em conta se um futuro método automático para avaliação da qualidade de impressões digitais for considerado. Os resultados médios, mostram que: o classificador identifica corretamente o mal-posicionamento em aproximadamente 98,50% dos casos; e quando o mal-posicionamento é detectado, o ângulo de rotação é corretamente estimado em 95,25% dos casos. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACTThis work presents a method based on Artificial Neural Network that evaluates the rotational bad-positioning of fingers on touchless multiview fingerprinting devices. The objective is to determine whether the finger is rotated or not, since a proper positioning of the finger is mandatory for high fingerprint matching rates. A test set of 9000 acquired images has being used to train, validate and test a set of multilayer Artificial Neural Network classifiers. To our knowledge, there is no definitive method that addressed the problem of fingerprint quality on touchless multiview scanners. The proposed finger rotation detection here presented is one of the steps that must be taken into account if a future automatic image quality assessment method is to be considered. Average results show that: our classifier correctly identifies bad-positioning in approximately 98.50% of cases; and if bad-positioning is detected, the rotation angle is correctly estimated in 95.25% evaluations