Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2015-10-21T17:48:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) PROPOSTA DE UMA METODOLOGIA PARA DETECÇÃO DE IMPRESSÕES DIGITAIS FALSAS USANDO COMBINAÇÃO E SELEÇÃO DINÂMICA DE CLASSIFICADORES.pdf: 8256593 bytes, checksum: a6a2b322802d4ec68100c08531d486e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-21T17:48:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) PROPOSTA DE UMA METODOLOGIA PARA DETECÇÃO DE IMPRESSÕES DIGITAIS FALSAS USANDO COMBINAÇÃO E SELEÇÃO DINÂMICA DE CLASSIFICADORES.pdf: 8256593 bytes, checksum: a6a2b322802d4ec68100c08531d486e4 (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / As impressões digitais têm sido amplamente utilizadas como forma de autenticação de um indivíduo. Os padrões gerados pelas saliências das pontas dos dedos são usados para diferenciar uma pessoa da outra. Esses padrões vêm ao longo de anos apresentando-se como meio confiável de identificação pessoal, mesmo no caso de gêmeos idênticos as impressões digitais apresentamse diferentes. Entretanto estudos comprovam que é possível construir impressões digitais sintéticas com cópia das saliências utilizadas para identificar um usuário, permitindo o uso de forma fraudulenta de sistemas e serviços. Diante do perigo de fraude, várias técnicas vêm sendo desenvolvidas visando identificar se uma impressão digital corresponde ou não a uma impressão verdadeira (“impressão digital viva”). As técnicas de detecção de impressões digitais são divididas nas baseadas em hardware e nas baseadas em software que apresentam maior flexibilidade e menor custo de atualização dos dispositivos comercializados. O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma técnica, baseada em software, que garanta mais segurança aos sistemas que se utilizam desta biometria, conseguindo identificar se uma impressão digital é falsa ou não. Para isto, é proposta uma arquitetura de geração, combinação e seleção dinâmica de classificadores para detecção de impressão digital falsa. A metodologia proposta é composta de 4 (quatro) módulos: módulo de Agrupamentos de Dados, módulo de Geração de Classificadores, módulo de Seleção Dinâmica de Classificadores, e o módulo de Combinação de Classificadores. Esses módulos estão organizados em 2 (duas) fases: treinamento e teste. Na fase de treinamento, as imagens das digitais são divididas em grupos, cada grupo contém os elementos que apresentam similaridade entre si. Esses grupos são utilizados para a criação dos classificadores especialistas. Na fase de teste é realizada a seleção dinâmica e a combinação dos classificadores obtidos, de modo a classificar um determinado padrão de entrada. A arquitetura proposta foi validada em 11 (onze) bases de dados pertencentes à competição LivDet (Liveness Detection Competition). Cada base foi analisada em 1.452 cenários diferentes, de modo a avaliar os parâmetros da arquitetura, sendo realizados um total de 15.972 experimentos. Os experimentos mostraram que os resultados obtidos com o uso da arquitetura proposta são bastante promissores, conseguindo superar o desempenho dos classificadores bases para todas as 11 bases de dados analisadas. Para uma das bases foi possível alcançar uma detecção com performance 68,10% superior ao se utilizar o classificador sem a etapa de combinação. Em média, os resultados obtidos apresentaram uma performance superior de 39,98% em relação a abordagem tradicional (sem a etapa de combinação). / Fingerprints have been widely used as a way of identifying an individual. The patterns generated by protrusions in the fingertips are used to differentiate one person from another. Those patterns have been a trustable way of personal identification. Even in the case of identical twins, fingerprints are different. However studies prove that it is possible to build synthetic digital fingerprints copying the protrusions used to identify one individual, allowing the fraudulent use of systems and services. In face of the danger of fraud, several techniques are being developed aiming to identify if a fingerprint corresponds or not to a true fingerprint (“live fingerprint”). Techniques for fingerprint detection are split between those based on hardware and those based on software which have more flexibility and lower cost for upgrading the devices being used. This work aims to present a technique, based on software, which ensures more security for the systems using this biometry, allowing to identify if a fingerprint is false or not. In order to do, it is proposed an architecture of generation, combination and dynamic selection of classifiers for false fingerprint detection. The proposed methodology is composed by 4 (four) modules: Module of Data Grouping, Module of Classifiers Generation, Module of Dynamic Selection of Classifiers and the Module of Classifiers Combination. Those modules are organized in two stages: training and testing. During the training stage, images of the digitals are split into groups, each group contains the elements that have similarities among themselves. Those groups are used for the creation of specialist classifiers. During the testing phase the dynamic selection and combination of the classifiers obtained is performed, in order to classify a particular input standard. The proposed architecture was validated in 11 databases belonging to the LivDet competition (Liveness Detection Competition). Each database was analyzed in 1,452 different scenarios, in order to evaluate the architecture parameters, in a total on 15,972 experiments performed. Experiments showed that results obtained using the proposed architecture are very promising, managing to overcome the performance of the database classifiers for all of the 11 analyzed databases. For one of the sets it was possible to reach a performance of detection 68.10% over others without using the combination stage. In average, results have a performance that is 39.98% superior compared to the traditional approach (without the combination step).

O problema dos métodos tradicionais de identificação de pessoas é que são baseados em senhas e assim podem ser esquecidas, roubadas, perdidas, copiadas, armazenadas de maneira insegura e até utilizadas por uma pessoa que não tenha autorização. Os sistemas biométricos automáticos surgiram para oferecer uma alternativa para o reconhecimento de pessoas com maior segurança e eficiência. Uma das técnicas biométricas mais utilizadas é o reconhecimento de impressões digitais. Com o aumento do uso de impressões digitais nestes sistemas, houve o surgimento de grandes bancos de dados de impressões digitais, tornado-se um desafio encontrar a melhor e mais rápida maneira de recuperar informações. De acordo com os desafios apresentados, este trabalho tem duas propostas: i) desenvolver um novo algoritmo métrico para identificação de impressões digitais e ii) usá-lo para indexar um banco de dados de impressões digitais através de uma árvore de busca métrica. Para comprovar a eficiência do algoritmo desenvolvido foram realizados testes sobre duas bases de imagens de impressões digitais, disponibilizadas no evento Fingerprint Verification Competition dos anos de 2000 e 2002. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados do algoritmo proposto por Bozorth. A avaliação dos resultados foi feita pela curva Receiver Operating Characteristic juntamente com a taxa de Equal Error Rate, sendo que, o método proposto, obteve a taxa de 4,9% contra 7,2% do método de Bozorth e de 2,0% contra 2,7% do Bozorth nos banco de dados dos anos de 2000 e 2002 respectivamente. Nos testes de robustez, o algoritmo proposto conseguiu identificar uma impressão digital com uma parte da imagem de apenas 30% do tamanho original e por se utilizar uma base de dados indexada, o mesmo obteve vantagens de tempo na recuperação de pequenas quantidades de impressões digitais de uma mesma classe. / The problem of the traditional methods of people identification is that they are based on passwords which may to be forgotten, stolen, lost, copied, stored in an insecure way and be used by unauthorized person. Automatic biometric systems appeared to provide an alternative for the recognition of people in a more safe and efficienty way. One most biometrics techniques used is the fingerprint recognition. With the increasing use of fingerprints in biometric systems, large fingerprint databases emerged, and with them, the challenge to find the best and fastest way to recover informations. According to the challenges previously mentioned, this work presents two proposals: i) to develop a newmetric algorithm for the identification of fingerprints and ii) to use it to index a fingerprint database using a metric search tree. To prove the efficiency of the developed algorithm tests were performed on two fingerprint images databases from Fingerprint Verification Competition of years 2000 and 2002. The obtained results were compared to the results of the algorithm proposed by Bozorth and was evaluated by the Receiver Operating Characteristic curve and the Equal Error Rate, where the proposed method is of 4.9% against 7.2% of Bozorth and 2.0% of the algorithm proposed against 2.7% of the Bozorth in the databases of the yearsof 2000 and 2002. In the robustness tests, the proposed algorithm as able to identify a fingerprint with only 30% of the original size and when using an a indexed database, it obtained better performance in the recovery of small amounts of fingerprints of a single class.

O problema dos métodos tradicionais de identificação de pessoas é que são baseados em senhas e assim podem ser esquecidas, roubadas, perdidas, copiadas, armazenadas de maneira insegura e até utilizadas por uma pessoa que não tenha autorização. Os sistemas biométricos automáticos surgiram para oferecer uma alternativa para o reconhecimento de pessoas com maior segurança e eficiência. Uma das técnicas biométricas mais utilizadas é o reconhecimento de impressões digitais. Com o aumento do uso de impressões digitais nestes sistemas, houve o surgimento de grandes bancos de dados de impressões digitais, tornado-se um desafio encontrar a melhor e mais rápida maneira de recuperar informações. De acordo com os desafios apresentados, este trabalho tem duas propostas: i) desenvolver um novo algoritmo métrico para identificação de impressões digitais e ii) usá-lo para indexar um banco de dados de impressões digitais através de uma árvore de busca métrica. Para comprovar a eficiência do algoritmo desenvolvido foram realizados testes sobre duas bases de imagens de impressões digitais, disponibilizadas no evento Fingerprint Verification Competition dos anos de 2000 e 2002. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados do algoritmo proposto por Bozorth. A avaliação dos resultados foi feita pela curva Receiver Operating Characteristic juntamente com a taxa de Equal Error Rate, sendo que, o método proposto, obteve a taxa de 4,9% contra 7,2% do método de Bozorth e de 2,0% contra 2,7% do Bozorth nos banco de dados dos anos de 2000 e 2002 respectivamente. Nos testes de robustez, o algoritmo proposto conseguiu identificar uma impressão digital com uma parte da imagem de apenas 30% do tamanho original e por se utilizar uma base de dados indexada, o mesmo obteve vantagens de tempo na recuperação de pequenas quantidades de impressões digitais de uma mesma classe. / The problem of the traditional methods of people identification is that they are based on passwords which may to be forgotten, stolen, lost, copied, stored in an insecure way and be used by unauthorized person. Automatic biometric systems appeared to provide an alternative for the recognition of people in a more safe and efficienty way. One most biometrics techniques used is the fingerprint recognition. With the increasing use of fingerprints in biometric systems, large fingerprint databases emerged, and with them, the challenge to find the best and fastest way to recover informations. According to the challenges previously mentioned, this work presents two proposals: i) to develop a newmetric algorithm for the identification of fingerprints and ii) to use it to index a fingerprint database using a metric search tree. To prove the efficiency of the developed algorithm tests were performed on two fingerprint images databases from Fingerprint Verification Competition of years 2000 and 2002. The obtained results were compared to the results of the algorithm proposed by Bozorth and was evaluated by the Receiver Operating Characteristic curve and the Equal Error Rate, where the proposed method is of 4.9% against 7.2% of Bozorth and 2.0% of the algorithm proposed against 2.7% of the Bozorth in the databases of the yearsof 2000 and 2002. In the robustness tests, the proposed algorithm as able to identify a fingerprint with only 30% of the original size and when using an a indexed database, it obtained better performance in the recovery of small amounts of fingerprints of a single class.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2011

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T18:27:51Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO José Júnior de Oliveira Silva.pdf: 7518081 bytes, checksum: c3a81782a7579fd5842fb797b1cdfd76 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T18:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO José Júnior de Oliveira Silva.pdf: 7518081 bytes, checksum: c3a81782a7579fd5842fb797b1cdfd76 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-08-14 / Impressões digitais fornecem uma alternativa para autenticação pessoal diferente dos meios tradicionais, tais como: senhas, cartões, PIN, entre outros, que podem ser facilmente esquecidos ou perdidos. Uma impressão digital é uma característica presente na palma das mãos e nas solas dos pés dos seres humanos que são únicas para cada pessoa. Seu uso pode e vem substituindo os meios tradicionais de autenticação pessoal em sistemas informatizados ou físicos, no entanto, a segurança nesses ambientes pode ser comprometida, caso seja apresentado ao sistema um dedo falso, confeccionado com algum material sintético como: silicone, gelatina, látex, entre outros. Diversas técnicas têm sido propostas para detecção de impressões digitais falsas ou spoof detection. No entanto, esse problema ainda não está resolvido. O presente trabalho propõe uma nova técnica de extração de características: Spatial Entropy Analisys (SEnA) e a aplica à detecção de impressões digitais falsas. SEnA baseia-se na análise da entropia de Shannon em regiões de uma imagem. Neste trabalho, cada imagem de um dado conjunto de treinamento é dividida em regiões e para cada região, computa-se a entropia, formando um vetor com os valores obtidos. Os vetores são usados para treinar um classificador, que, após o treinamento, faz a distinção entre imagens de dedos verdadeiros e falsificações. SEnA foi testado nas bases das três versões da Liveness Detection Competition (LivDet) realizadas em 2009, em 2011 e em 2013. Os experimentos mostram que a técnica proposta consegue resultados promissores, em especial nas bases da competição LivDet 2011, em que a técnica proposta supera todas as demais técnicas do estado da arte comparadas.

Correlatores ópticos podem realizar o reconhecimento de padrões bidimensionais a uma velocidade maior que plataformas digitais com o mesmo tamanho, peso e consumo de potência. Utilizou-se neste projeto o correlator óptico compacto com um único modulador espacial de luz, uma TV a cristal líquido comercial, posicionado no plano de Fourier. Uma câmera CCD é utilizada na saída do correlator óptico para capturar as imagens de correlação. Na entrada do correlator, a imagem da impressão digital é capturada por um prisma via eliminação da reflexão total, durante o contato da impressão digital com a superfície do prisma. Para o processo de filtragem, foi utilizado o filtro de correlação ótima. / Optical correlators can realize bidimensional pattern recognition faster than digital devices that have the same size, weight and power consumption. In this work, the compact optical correlator is implemented with only one spatial light modulator, a commercial liquid crystal television (LCTV) located at the Fourier plane. A CCD camera is used at the correlator exit to read the correlation images. The fingerprint image is read in the correlator input using a prism illuminated with a monochromatic coherent beam. The total reflection elimination in the prism surface during the fingerprint contact permits the reading of the fingerprint image. The optimal correlation filter is used in the Fourier plane to implement the filtering process.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-20T12:23:38Z No. of bitstreams: 1 TeseJCT.pdf: 2493056 bytes, checksum: 537602876ad159bcf7f8a05223462022 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-09T18:18:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseJCT.pdf: 2493056 bytes, checksum: 537602876ad159bcf7f8a05223462022 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-09T18:18:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseJCT.pdf: 2493056 bytes, checksum: 537602876ad159bcf7f8a05223462022 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T18:19:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseJCT.pdf: 2493056 bytes, checksum: 537602876ad159bcf7f8a05223462022 (MD5) Previous issue date: 2016-12-14 / Não recebi financiamento / Rafting is a modality that is summed up in the descent of rivers in inflatable boats, in which the members of the boat paddle under the command of an instructor responsible for the orientation of the group during the course, in leisure and tourism activities. However, when it comes to competition, rafting can be practiced by female or male teams, with an initial age of 15 years, in competitions held in three days of events, and in R6 and R4 modalities. The objective of this research was to identify the dermatoglyphic profile, the body composition, the somatotype, the motor tests, the lipid profile, the glycemic and the ergospirometry profile of the elite rafting athletes. Participants were seven male athletes with 21.5 ± 0.5 years, of the sub-23 category. Dermatoglyphic characteristics were evaluated by computerized scanning, body composition by Bio impedance InBody 720, and somatotropy by anthropometric measurements. The motor tests were abdominal, arm support, vertical thrust, Shuttle-run test and aerobic power by ergospirometry in adapted ergometer rowing. The normality test of Shapiro Wilk was used, after applying the Pearson correlation coefficient for the variables, considering a significant value of p <0.05. The athletes presented in the fingerprints 9% of arches, 19% of whorls and 72% of loops, still an average of 112.7 ± 29.9 LQTS and 10.7 ± 2.1 D10; Mean body mass of 72.3 ± 6.9 kg; Height 174.8 ± 7.2 cm; BMI 23.7 ± 1.7 kg/m2, endomorph components 2.6 ± 0.8, mesomorph 5.4 ± 1.3, ectomorph 2.2 ± 0.9, percentage of fat 10.0 ± 4.8 %, Fat mass 7.4 ± 4.1 kg, lean mass 64.9 ± 5.4 kg and skeletal muscle mass 35.5 ± 3.0 kg. The mean load for ergospirometry was 100.0 ± 17.9 W and the maximum oxygen consumption of 66.2 0.8 ml.kg-1.min-1, the production of carbon dioxide 79.6 ± 1, 5 ml.kg-1.min-1, the maximum ventilation 96.9 ± 2.2 l.min-1 respiratory quotient at the time of fatigue 1.2 ± 0.0 and the maximum heart rate 198.5 ± 05 bpm. Blood glucose was 83.7 ± 6.5 mg/dl, cholesterol 169.0 ± 32.7 mg/dl, triglycerides 71.0 ± 15.3 mg/dl and creatinine 1.0 ± 0.1 mg/dl. In the abdominal test 57.0 ± 12.7 repetitions, in the arm support 59.7 ± 13.7 repetitions, in the vertical impulse 51.2 ± 8.6 cm, in the agility 11.5 ± 1.1 seconds. There were strong positive correlations (r> 0.75) for the variables VO2max and VO2max, clamp and MME, veticilo and age, veticilo and VO2max, D10 and age, D10 and MME, SQTL and age. And strong negative correlations (r> -0.75) between the whorl and endomorph component and D10 and endomorph component. It is concluded that the identification of dermatoglyphic profile, body composition, somatotípia, biochemical, motor tests and ergo-spirometry of athletes of high-performance rafting can be applied directly in the orientation of the training strategies, of the various physical qualities involved in this sport, As an auxiliary measure to physical training. This statement is based on the results presented here that reflect the profile of the high performance in the modality, and which, in turn, suggest the predisposition of a subject to said sport. / O Rafting é uma modalidade que se resume na descida de rios em botes infláveis, na qual os integrantes da embarcação remam sob o comando de um instrutor responsável pela orientação do grupo durante o percurso, em atividades de lazer e turismo. Porém, quando se trata de competição, o Rafting pode ser praticado por equipes feminina ou masculina, com faixa etária inicial de 15 anos, em competições realizadas em três dias de provas, e nas modalidades R6, e R4. O objetivo desta pesquisa foi identificar o perfil dermatoglífico, a composição corporal, o somatotípico, os testes motores, o perfil lipídico, a glicemia e o perfil ergoespirométrico dos atletas de elite do Rafting. Participaram sete atletas do gênero masculino com 21,5±0,5 anos, da categoria sub-23. Foram avaliadas as características dermatoglíficas por escaneamento informatizado, a composição corporal por bioimpedância InBody 720, a somatotípia por medidas antropométricas. Os testes motores foram abdominal, apoio de braço, impulsão vertical, teste de Shuttle-run e a potencia aeróbia por ergoespirometria em remo ergômetro adaptado. Utilizou-se o teste de normalidade de Shapiro Wilk, após aplicou-se o coeficiente de correlação de Pearson para as variáveis, considerando um valor significativo de p<0,05. Os atletas apresentaram nos desenhos das impressões digitais 9% de arcos, 19% de verticilos e 72% de presilhas, ainda uma média de 112,7±29,9 SQTL e 10,7±2,1 D10; média de massa corporal de 72,3±6,9 kg; estatura 174,8±7,2 cm; IMC 23,7±1,7 kg/m2, componentes endomorfo 2,6±0,8, mesomorfo 5,4±1,3, ectomorfo 2,2±0,9, percentual de gordura 10,0±4,8%, massa gorda 7,4±4,1 kg, massa magra 64,9±5,4 kg e massa muscular esquelética 35,5±3,0 kg. A carga média para ergoespirometria foi de 100,0±17,9 W e o consumo máximo de oxigênio de 66,2 0,8 ml.kg-1.min-1, a produção de dióxido de carbono 79,6±1,5 ml.kg-1.min-1, a ventilação máxima 96,9±2,2 l.min-1 o quociente respiratório no momento da fadiga 1,2±0,0 e a frequência cardíaca máxima 198,5±05 bpm. A glicemia 83,7±6,5 mg/dl, o colesterol 169,0±32,7 mg/dl, o triglicérides 71,0±15,3 mg/dl e a creatinina 1,0±0,1 mg/dl. No teste de abdominal 57,0±12,7 repetições, no de apoio de braço 59,7±13,7 repetições, na impulsão vertical 51,2±8,6 cm, no de agilidade 11,5±1,1 segundos. Foram encontradas fortes correlações positivas (r > 0,75) para as variáveis presilha e VO2máx, presilha e MME, veticilo e idade, veticilo e VO2máx, D10 e idade, D10 e MME, SQTL e idade. E fortes correlações negativas (r > -0,75) entre às variáveis verticilo e componente endomorfo e D10 e componente endomorfo. Conclui-se que a identificação do perfil dermatoglífico, composição corporal, somatotípia, bioquímico, dos testes motores e da ergoespirometria de atletas do rafting de alto rendimento, pode ser aplicado diretamente na orientação das estratégias de treinamento, das diversas qualidades físicas envolvidas neste esporte, como medida auxiliar ao treinamento físico. Tal afirmativa tem sua base nos resultados aqui apresentados que refletem o perfil do alto rendimento na modalidade, e que, por sua vez, sugerem a predisposição de um sujeito ao referido esporte.

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%

Correlatores ópticos podem realizar o reconhecimento de padrões bidimensionais a uma velocidade maior que plataformas digitais com o mesmo tamanho, peso e consumo de potência. Utilizou-se neste projeto o correlator óptico compacto com um único modulador espacial de luz, uma TV a cristal líquido comercial, posicionado no plano de Fourier. Uma câmera CCD é utilizada na saída do correlator óptico para capturar as imagens de correlação. Na entrada do correlator, a imagem da impressão digital é capturada por um prisma via eliminação da reflexão total, durante o contato da impressão digital com a superfície do prisma. Para o processo de filtragem, foi utilizado o filtro de correlação ótima. / Optical correlators can realize bidimensional pattern recognition faster than digital devices that have the same size, weight and power consumption. In this work, the compact optical correlator is implemented with only one spatial light modulator, a commercial liquid crystal television (LCTV) located at the Fourier plane. A CCD camera is used at the correlator exit to read the correlation images. The fingerprint image is read in the correlator input using a prism illuminated with a monochromatic coherent beam. The total reflection elimination in the prism surface during the fingerprint contact permits the reading of the fingerprint image. The optimal correlation filter is used in the Fourier plane to implement the filtering process.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-11T18:54:28Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Luis Felipe Pereira.pdf: 2354406 bytes, checksum: 8ad9de7749fbcfc2898372b78fed37b1 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:11:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao Luis Felipe Pereira.pdf: 2354406 bytes, checksum: 8ad9de7749fbcfc2898372b78fed37b1 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:11:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Luis Felipe Pereira.pdf: 2354406 bytes, checksum: 8ad9de7749fbcfc2898372b78fed37b1 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-03-14 / O primeiro registro oficial de uma autenticação individual realizada por um europeu, usando os padrões gerados pelas saliências da pele encontradas nas palmas das mãos, data de 1858. Desde então, o trabalho de muitos pesquisadores contribuiu para o desenvolvimento das técnicas identificação de impressões digitais. Em 2009, os sistemas de reconhecimento baseados nessa tecnologia foram responsáveis por mais de 50% da receita de todo mercado biométrico. De fato, as aplicações dessa biometria estão presentes em muitos contextos da vida moderna, e.g., transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e até mesmo no processo eleitoral brasileiro. O principal método de comparação entre impressões digitais é baseado nas posições relativas de pequenos padrões, as minúcias, das biometrias. No entanto, estudos científicos comprovaram a possibilidade de construção de impressões digitais sintéticas, com a cópia das minúcias de um dedo autêntico, a partir de materiais simples, e.g., massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude no acesso a tais sistemas, uma nova linha pesquisa surgiu nesta área: a detecção de impressões digitais falsas. Atualmente, as soluções propostas pela academia são baseadas em hardware ou em visão computacional. A segunda metodologia, implementada inteiramente em software, está associada a um menor custo de produção e de atualização dos dispositivos em comercialização no mercado. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais falsas por meio de técnicas de visão computacional. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica na qual as fraudes são detectadas a partir da análise de informações extraídas da rugosidade da pele, a Análise Espacial de Rugosidade da Superfície (SSCA, do inglês Spatial Surface Coarseness Analysis). Além disso, uma segunda técnica é proposta, a Análise de Múltiplas Características (MCA, do inglês Multiple Characteristics Analysis), na qual diversas características biométricas apresentadas no estado da arte são utilizadas. E, ainda, é apresentada uma nova taxonomia capaz de organizar os elementos da biometria relevantes para a detecção de fraudes. Os experimentos conduzidos mostraram que, através das técnicas propostas, é possível alcançar uma detecção com performance 17,98% superior ao melhor resultado do estado da arte.