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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12405 |
| Date | 14 March 2013 |
| Creators | Pereira, Luis Filipe Alves |
| Contributors | Cavalcanti, George Darmiton da Cunha, Ren, Tsang Ing |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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