Cómo identificar las huellas dactilares
La tecnología de reconocimiento de huellas dactilares implica principalmente cuatro funciones: leer imágenes de huellas dactilares, extraer características, guardar datos y comparar.
Al principio, la imagen de la huella digital del cuerpo humano se lee a través del dispositivo de lectura de huellas dactilares. Una vez obtenida la imagen de la huella digital, se debe procesar preliminarmente la imagen original para hacerla más clara.
A continuación, el software de identificación de huellas dactilares crea una representación digital de la huella dactilar: datos de características, una conversión unidireccional que se puede convertir de huellas dactilares a datos de características pero no de datos de características a huellas dactilares, y las dos son diferentes. Las huellas dactilares no producirán los mismos datos característicos. El software encuentra puntos de datos llamados "nodos" (minucias) de la huella digital, que son las posiciones coordinadas de las bifurcaciones, extremos o círculos de las líneas de la huella digital. Estos puntos tienen más de siete características únicas al mismo tiempo. Dado que normalmente hay un promedio de 70 nodos en un dedo, este método producirá aproximadamente 490 datos.
Algunos algoritmos combinan información de nodo y dirección para generar más datos. Esta información de dirección indica la relación entre cada nodo, y algunos algoritmos también procesan la imagen de la huella digital completa. En resumen, estos datos, a menudo llamados plantillas, se guardan como registros de tamaño 1K. No importa cómo estén compuestos, todavía no existe una plantilla estándar ni un algoritmo abstracto publicado, pero cada fabricante hace lo suyo.
Finalmente, el método de comparación difusa por computadora se utiliza para comparar las dos plantillas de huellas dactilares, calcular su similitud y finalmente obtener el resultado coincidente de las dos huellas dactilares.
2. Obtención de imágenes de huellas dactilares
1. Principio de los equipos de imágenes
Los equipos de imágenes se dividen en dos categorías: sensores ópticos, de cristal de silicio y otros.
Los equipos de imágenes ópticas tienen la historia más larga, que se remonta a la década de 1970. Se basa en el principio de reflexión total de la luz (FTIR). La luz brilla sobre la superficie del vidrio con las huellas dactilares presionadas y el CCD obtiene la luz reflejada. La cantidad de luz reflejada depende de la profundidad de las crestas y valles de la huella dactilar presionada sobre la superficie del vidrio y del aceite entre la piel. y el vaso. Cuando la luz llega al valle a través del vidrio, se refleja en el CCD, pero cuando llega a la cresta, no se refleja en el CCD (para ser precisos, el líquido en la cresta es reflectante).
Debido a las recientes innovaciones en equipos ópticos, el tamaño de los equipos se ha reducido considerablemente. A mediados de los 90, los sensores podían caber en cajas de 6x3x6 pulgadas y, en un futuro próximo, los dispositivos más pequeños serían de 3x1x1 pulgadas. Estos avances dependieron del desarrollo de diversas tecnologías ópticas distintas a las de FTIR. Por ejemplo: la luz de fibra se utiliza para capturar imágenes de huellas dactilares. El haz de fibra se dirige perpendicularmente a la superficie de la huella digital, donde ilumina la huella y detecta la luz reflejada. Otra solución es montar una superficie que contenga una matriz de microprismas en un plano elástico. Cuando un dedo presiona esta superficie, la superficie de los microprismas cambia debido a las diferentes presiones sobre las crestas y los valles. la luz del prisma y reflejada.
Los sensores de cristal aplicados han aparecido recientemente en el mercado, aunque han aparecido en literatura legendaria durante casi 20 años. Estas superficies planas que contienen pequeños cristales crean imágenes de huellas dactilares utilizando una variedad de técnicas. Los sensores capacitivos están diseñados para capturar huellas dactilares mediante medición electrónica. El dispositivo capacitivo combina un sensor con una matriz metálica de aproximadamente 100.000 conductores, con una superficie aislante en el exterior. Cuando el usuario coloca el dedo sobre él, la piel forma el otro lado de la matriz capacitiva. La capacitancia de un capacitor varía debido a la distancia entre los metales, en este caso la distancia entre crestas (cerca) y valles (lejos). La capa superior de la superficie sensible a la presión son materiales dieléctricos elásticos sensibles a la presión, que se convierten en señales electrónicas correspondientes de acuerdo con la topografía de la superficie (cóncava-convexa) de la huella digital. Los sensores de detección de temperatura están diseñados para detectar la diferencia de temperatura entre las crestas que presionan contra el dispositivo y los valles alejados del dispositivo.
El escaneo ultrasónico se considera un muy buen tipo de tecnología de obtención de imágenes de huellas dactilares. Al igual que un láser para escaneo óptico, las ondas ultrasónicas escanean la superficie de una huella digital. Luego, el dispositivo receptor adquiere su señal reflejada, mide su alcance y obtiene la profundidad de la cresta. A diferencia del escaneo óptico, la suciedad y el aceite acumulados en la piel tienen poco efecto en la imagen obtenida por ultrasonido, por lo que dicha imagen es un fiel reflejo de la topografía real de la cresta (cóncava y convexa).
Debido al enorme mercado de identificación de huellas dactilares, si se quiere que la identificación de huellas dactilares sea un gran éxito comercial, dos de los tres factores son muy importantes, son el bajo precio y el tamaño compacto (el otro es el reconocimiento). tasa mencionada anteriormente).
Desde principios hasta finales de la década de 1990, el precio de los equipos de imágenes ha caído drásticamente y los fabricantes han prometido recientemente reducir aún más los precios de manera significativa en los próximos años. En cuanto al tamaño, se ha mencionado anteriormente que el tamaño del sensor óptico se ha reducido de 6x3x3 pulgadas a 3x1x1 pulgadas. Los sensores que utilizan cristales son de este tamaño o más pequeños. En el chip, la tecnología de los circuitos integrados es cada vez mayor (por ejemplo, los circuitos digitales convierten las señales de huellas dactilares en intensidad de señal digital) y el volumen del sistema será cada vez más pequeño. El volumen del sensor de cristal se acercará al volumen. debe ser del tamaño de un dedo y su longitud es de aproximadamente 1 x 1 pulgada de ancho y menos de 1 pulgada de alto.
Antes del sensor de cristal, algunas funciones no utilizadas eran el ajuste local, el control de software y la tecnología de control de adquisición automática (AGC). Con la mayoría de los equipos ópticos, la calidad de la imagen solo se puede cambiar mediante ajustes manuales. Sin embargo, los sensores de cristal proporcionan un ajuste automático de la sensibilidad de píxeles, líneas y áreas locales, mejorando así la calidad de la imagen. AGC combina información de retroalimentación para producir imágenes de alta calidad en diferentes entornos. Por ejemplo, una imagen poco clara (poco contraste), como una huella digital seca, se puede detectar y mejorar para producir una imagen clara (buen contraste) en el momento de la captura, debido a la capacidad de proporcionar ajustes locales, la imagen no; También se pueden detectar áreas nítidas (pobre contraste) (por ejemplo, donde la presión del dedo es leve) y la sensibilidad de estos píxeles aumenta en el momento de la captura.
El escaneo óptico también tiene sus propias ventajas. Uno de ellos puede crear un área de imágenes de huellas dactilares más grande en un modelo más grande. Es muy costoso fabricar un área de visualización de huellas dactilares más grande para sensores de cristal, por lo que el área de visualización de huellas dactilares para sensores de cristal es inferior a 1 pulgada cuadrada, mientras que el área de visualización de huellas dactilares para escaneo óptico es igual o mayor que 1 pulgada cuadrada. Sin embargo, esto no es una ventaja para los dispositivos de escaneo óptico más pequeños. Un escaneo óptico más pequeño también tiene un área de imágenes de huellas dactilares más pequeña. Esto se debe a que un área de imágenes de huellas dactilares más grande requiere una distancia focal más larga, por lo que se requiere un paquete más grande. De lo contrario, si un área de imágenes más grande utiliza un paquete más pequeño, el dispositivo de escaneo óptico. verse afectado por la distorsión lineal del borde de la imagen.
La debilidad más importante de la tecnología de sensores de cristal es que se ven fácilmente afectados por la electricidad estática, lo que hace que a veces los sensores de cristal no puedan capturar imágenes o incluso se dañen. Además, no son tan resistentes al desgaste como. dañar el vidrio, afectando así la vida útil.
En resumen, diversas tecnologías tienen sus propias ventajas y desventajas. Presentamos a continuación una comparación de las tres técnicas principales.
Artículos de comparación: tecnología óptica de reflexión total, tecnología de detección capacitiva de cristal de silicio, escaneo ultrasónico
Tamaño mediano
Durabilidad: muy duradero, fácil de dañar, promedio
La capacidad de obtención de imágenes es deficiente con dedos secos, pero la imagen se ve borrosa con dedos sudorosos y ligeramente sucios. Los dedos secos son buenos, pero la imagen con dedos sudorosos y ligeramente sucios no puede ser muy buena.
Más consumo de energía, menos energía Muchas
El costo es bajo pero muy alto
2. Mejora de la imagen
La imagen recién obtenida tiene mucho ruido. . Esto se debe principalmente al trabajo diario y al entorno, por ejemplo, los dedos están manchados, los dedos tienen cortes, cicatrices, marcas, sequedad, humedad o desgarros, etc. La mejora de la imagen reduce el ruido y mejora el contraste de crestas y valles. No es fácil conseguir una imagen relativamente limpia y clara. El procesamiento de imágenes de huellas dactilares para este fin implica diseñar un filtro adecuado y un umbral adecuado.
Las huellas dactilares también contienen otra información útil. Por ejemplo: similar a la "parte extra" de una cresta, incluso si algunas crestas especiales son discontinuas, aún pueden considerarse parte de la cresta, determinando así su dirección. Podemos hacer uso de esta "información redundante".
Existen muchos métodos de mejora de imágenes. Principalmente filtrando la imagen para que coincida con la orientación local de las crestas. Primero, la imagen se divide en varias áreas pequeñas (ventanas) y se calcula la dirección local de la cresta en cada área para determinar el patrón de dirección. La dirección local en cada ventana pequeña se puede obtener mediante procesamiento en el dominio espacial o procesamiento en el dominio de la frecuencia después de una rápida transformada de Fourier bidimensional.
Diseñe filtros apropiados y coincidentes para aplicar a todos los píxeles de la imagen (el campo espacial es uno de ellos). Dependiendo de la dirección local de la cresta en cada píxel, el filtro debe mejorar la dirección de la cresta en la misma dirección y atenuar cualquier dirección diferente de la cresta en la misma ubicación.
Este último contiene ruido a través de las crestas, por lo que se filtran aquellos "puentes" incorrectos en su dirección local perpendicular a las crestas. Por lo tanto, un filtro adecuado y compatible puede orientarse adecuadamente hacia la dirección local de la cresta, y debería mejorar o igualar la cresta en lugar del ruido.
Después de mejorar la imagen y reducir el ruido, estamos listos para comenzar a seleccionar algunas crestas. Aunque, en la imagen original en escala de grises, su intensidad es diferente y se distribuye según un determinado gradiente, su información real se simplifica a binaria: cresta y su fondo relativo. La operación binaria convierte una imagen en escala de grises en una imagen binaria y el nivel de intensidad de la imagen se reduce de los 256 colores originales (8 bits) a 2 colores (1 bit). Una vez binarizada la imagen, el procesamiento posterior será más fácil.
La dificultad de la binarización es que no todas las imágenes de huellas dactilares tienen el mismo umbral, por lo que generalmente no es posible comenzar con intensidad pura y el objeto de contraste de una sola imagen cambia, como por ejemplo, la mano es presionado más fuerte en el centro. Por lo tanto, se utiliza un método llamado "umbral localmente adaptativo" para determinar el umbral de intensidad de la imagen local.
El último proceso antes de la extracción del nodo es el "adelgazamiento". El adelgazamiento reduce el ancho de la cresta al ancho de un solo píxel. Un buen método de refinamiento es mantener la continuidad de la cresta original y reducir el impacto de factores artificiales. Los artefactos son principalmente rebabas con ramas muy cortas que se confunden con horquillas. Después de reconocer los nodos legales e ilegales, estos nodos se excluyen durante la etapa de extracción de características.
3. Principios básicos de la tecnología de identificación de huellas dactilares
Las huellas dactilares son en realidad relativamente complejas. A diferencia del procesamiento manual, muchas empresas de tecnología biométrica no almacenan directamente imágenes de huellas dactilares. A lo largo de los años, se han producido muchos algoritmos digitales en varias empresas e instituciones de investigación (las leyes estadounidenses pertinentes creen que las imágenes de huellas dactilares pertenecen a la privacidad personal, por lo que las imágenes de huellas dactilares no se pueden almacenar directamente). Pero los algoritmos de reconocimiento de huellas dactilares se reducen en última instancia a encontrar y comparar características de las huellas dactilares en imágenes de huellas dactilares.
Características de las huellas dactilares
Definimos dos tipos de características dactilares para la verificación dactilar: características generales y características locales. Las características generales se refieren a aquellas características que se pueden observar directamente con el ojo humano, que incluyen:
Patrones de vetas básicos
lazo, arco, verticilo). Otros patrones de huellas dactilares se basan en estos tres patrones básicos. No basta con distinguir las huellas dactilares únicamente por el tipo de patrón. Ésta es sólo una clasificación aproximada, pero la clasificación facilita la búsqueda de huellas dactilares en grandes bases de datos.
Área de patrón
El área de patrón se refiere al área de la huella digital que contiene las características generales, es decir, se puede distinguir del área de patrón a qué tipo pertenece la huella digital. Algunos algoritmos de reconocimiento de huellas dactilares sólo utilizan datos en el área del patrón. El algoritmo de reconocimiento de huellas dactilares de Aetex utiliza toda la huella dactilar obtenida y no sólo el área del patrón para su análisis e identificación.
Punto central
El punto central está ubicado en el centro progresivo del patrón de huellas dactilares y se utiliza como punto de referencia al leer y comparar huellas dactilares.
Punto del triángulo (Delta)
El punto del triángulo se ubica en el primer punto de bifurcación o punto de ruptura a partir del punto central, o de la convergencia de dos líneas, un punto aislado o un punto de inflexión, o señalar estos puntos singulares. Los puntos de triangulación proporcionan el punto de partida para contar y rastrear patrones de huellas dactilares.
Líneas de tipo
Las líneas de tipo se refieren a las líneas transversales que aparecen donde las líneas de veta que rodean el área del patrón comienzan a ser paralelas. Las líneas de estilo generalmente se interrumpen después de una corta longitud. Pero su línea exterior comenzó a extenderse continuamente.
Recuento de crestas
Se refiere al número de crestas de huellas dactilares en el área del patrón. Al calcular el número de líneas de una huella digital, el punto central y el punto triangular generalmente se conectan primero. El número de intersecciones de esta línea de conexión con las líneas de la huella digital se puede considerar como el número de líneas de la huella digital. Funciones locales Las funciones locales se refieren a nodos en la huella digital. Dos huellas dactilares suelen tener las mismas características generales, pero es poco probable que sus características locales (los nodos) sean exactamente iguales.
Puntos Minutia
Las líneas de huellas dactilares no son continuas, suaves y rectas, sino que a menudo están interrumpidas, bifurcadas o descontadas.
Estos puntos de ruptura, puntos de bifurcación y puntos de inflexión se denominan "nodos". Son estos nodos los que confirman la unicidad de la huella dactilar.
Los nodos de la huella dactilar tienen cuatro características diferentes:
1 Clasificación – Hay varios tipos de nodos, los más típicos son los puntos de terminación y los puntos de bifurcación.
A. Finalizando: aquí termina una ruta.
B. Bifurcación: donde una línea se divide en dos o más líneas.
C. Divergencia de crestas: donde divergen dos líneas paralelas.
D. Punto o Isla: una línea que es tan corta que se convierte en un punto.
E. Recinto: una línea que se divide en dos. Después de eso, inmediatamente se fusionan en una sola línea. , y el pequeño anillo formado se llama punto de anillo
F. Cresta corta: un patrón que es más corto en un extremo pero que no se convierte en un punto,
2. puede mirar en una determinada dirección.
3. Curvatura: describe la velocidad a la que cambia la dirección de la textura.
4. Posición (Posición): la posición del nodo se describe mediante coordenadas (x, y), que pueden ser absolutas o relativas a puntos de triángulos o puntos característicos.
4. Problemas del sistema
Un sistema de identificación de huellas dactilares eficaz no sólo depende del algoritmo de identificación, sino también de otros factores importantes, que aquí se denominan "problemas del sistema". Incluyendo procesos de registro e identificación, rapidez y trabajabilidad, retroalimentación de la información del usuario, rechazo de fraude y consideraciones de seguridad. Para obtener una mejor tasa de reconocimiento, es importante obtener la mejor imagen de la huella dactilar durante el registro. Esto se debe a que el registro generalmente sólo se realiza una vez y las identificaciones posteriores son frecuentes. Un mejor sistema de identificación de huellas dactilares debería requerir que la huella digital del usuario se obtenga varias veces al registrar la huella digital y luego utilizar la mejor huella digital o el resultado completo de las huellas dactilares obtenidas cada vez como la huella digital registrada.
Otro método que se puede considerar a la hora de diseñar un sistema de huellas dactilares es que podemos tomar imágenes varias veces hasta obtener una coincidencia definitiva, pero este proceso no sólo reduce la tasa de rechazo, sino que también aumenta la tasa de falsos positivos. . El reconocimiento no sólo utiliza la huella digital de un dedo, sino que también utiliza las huellas dactilares de dos o más dedos. Esto puede mejorar la tasa de reconocimiento. Por supuesto, esto hará perder mucho tiempo al usuario.
El aprendizaje laboral sistemático es muy importante. Por ejemplo, en un sistema de identificación personal, el límite de tiempo que las personas están dispuestas a esperar varía según la aplicación específica y depende de lo que hacen las personas durante el procesamiento. Por ejemplo: para el proceso de pasar una tarjeta o ingresar un número de identificación, se considera un tiempo aceptable de 0,5 a 1,5 segundos; además, el número de repeticiones para el rechazo no debe exceder 3 veces;
El proceso de verificación e identificación, el diseño del equipo de imágenes, el establecimiento de la relación entre la tasa de rechazo y la tasa de falsos positivos, con el fin de obtener imágenes de huellas dactilares de alta calidad en la mayor medida posible, impulsan a Usuario cómo colocar el dedo correctamente. La información de retroalimentación es muy útil. Como por ejemplo "el dedo está colocado demasiado alto", "el dedo no se presiona lo suficiente", etc.
En los sistemas de reconocimiento de huellas dactilares se utilizan medidas anti-spoofing para evitar huellas dactilares artificiales, huellas muertas y huellas dactilares residuales. Quedan huellas dactilares residuales en el sensor debido a la grasa de la piel u otros motivos. Los sensores deben incorporar contramedidas contra la suplantación de identidad para permitir la capacidad de identificar la verdadera temperatura, resistencia o capacitancia de la piel.
Dado que el sistema de identificación de huellas dactilares se considera por razones de seguridad, por ejemplo, la base de datos de la plantilla de nodo debe ser segura para evitar que un impostor almacene su huella digital en la base de datos y se convierta en un usuario legítimo. El resultado de la coincidencia de huellas dactilares es "SÍ" o "NO" para acceder. Si alguien pudiera simplemente omitir la comparación de huellas dactilares y enviar un "SÍ" directamente, entonces el sistema no sería seguro. La solución a este problema es garantizar que el resultado de la identificación recibido por el host provenga de un usuario legítimo real, por ejemplo enviando una señal digital al host.
En resumen, hay muchas cuestiones que vale la pena considerar en un sistema de aplicación de reconocimiento de huellas dactilares completo. Resolver estas cuestiones ayudará a construir con éxito un sistema eficaz. Por el contrario, puede provocar que se deje de lado una tecnología brillante. o incluso conducir al fracaso final del sistema de aplicación.