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.

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.