Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-15T13:58:02Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11854053 bytes, checksum: 163184cdc69158f6b29ef104b33eebbe (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-15T13:58:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11854053 bytes, checksum: 163184cdc69158f6b29ef104b33eebbe (MD5) Previous issue date: 2016-12-12 / Biometric recognition has been increasingly adopted in several applications. The main reason for this choice is based on the fact that biometric information is harder to forge, share or misplace in comparison with other authentication alternatives. Many individual traits can be used in a biometric system, such as fingerprint, face, voice, iris and others. Several researches have explored these and other traits producing safer and more accurate recognition methods, but none of them are completely reliable and there are much to improve in this area. This work presents a new approach for fingerprint matching, which is an important step in the identification process. Many comparison alternatives between fingerprints have been used aiming to improve the reliability of the proposed method. This work evaluates two bio-inspired algorithms for parameter optimization, Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization. To validate the proposed method the Equal Error Rate of six databases have been measured, including databases from previous Fingerprint Verification Competitions and a local database named BioPass-UFPB. Results presents 0.2% Equal Error Rate. / O reconhecimento de indivíduos por meio de informações biométricas tem sido cada vez mais adotado nas mais diversas aplicações. Uma das razões para essa escolha fundamenta-se no fato de que informações biométricas são mais difíceis de adulterar, compartilhar ou extraviar do que outros métodos de identificação. Várias características de indivíduos, físicas e comportamentais, podem ser utilizadas em um sistema biométrico, como a impressão digital, face, voz e íris. Diversos trabalhos têm explorado esses traços produzindo mecanismos de reconhecimento cada vez mais seguros e precisos, mas nenhum é imune a falhas e ainda há muito o que evoluir. A impressão digital tem se mostrado um traço biométrico bastante eficaz, uma vez que sua alta precisão e seu baixo custo tornam os sistemas mais acessíveis e com resultados satisfatórios. No entanto, o reconhecimento por impressão digital ainda é um problema em aberto, visto que esses algoritmos ainda apresentam erros em sua execução de falsa aceitação e falsa rejeição. Este trabalho apresenta uma nova abordagem de casamento de impressões digitais que é uma etapa importante do processo de identificação. Diversas alternativas de comparação entre as impressões digitais são aplicadas com o objetivo de aumentar a confiabilidade do método proposto. Para ajuste de parâmetros foram utilizados os Algoritmos Bioinspirados: Algoritmos Genéticos e Otimização por Nuvens de Partículas. A validação deste método se fez através da avaliação da Taxa de Erro Igual nos bancos de dados do projeto Fingerprint Verification Competition e do projeto BioPass-UFPB, totalizando seis bancos de dados. Resultados apresentaram Taxa de Erro Igual de 0,2%