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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11546 |
| Date | 14 August 2014 |
| Creators | Silva, José Júnior de Oliveira |
| 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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