După prezentarea mecanismului de recunoaştere a amprentei vor fi prezentate mai multe tipuri de traductoare pentru amprente, iar apoi vor fi prezentaţi, ca o soluţie ieftină, traductorii cu siliciu. Se va arăta apoi că cipurile de siliciu sunt mai ieftine dacă au o suprafaţă mai mică, prezentând soluţiile “sweeping” cum ar fi FingerChip™. Apoi va fi detaliat
sistemul de recunoaştere a amprentei: cum integrarea traductoarelor şi a procesorului pot îmbunătăţi costul şi siguranţa, asociate (sau nu) cu un card inteligent
1. Introducere
De mai mult de 100 de ani unicitatea amprentelor a fost recunoscută şi folosită, mai ales de tribunale. Sunt încă folosite astăzi cerneala şi hârtia, dar “citirea” electronică a amprentei a fost recent introdusă cu mare succes. Combinarea acestor metode cu puterea microprocesoarelor şi software-ul de comparare a mai multor modele a dat naştere la noi aplicaţii pentru mai multe pieţe: calculatoare, domeniul bancar, telefoane mobile – oriunde se poate folosi o parolă, aceasta poate fi înlocuită cu amprenta.
Noile domenii ale biometricii – acolo unde sunteţi identificaţi prin caracteristicile fiziologice sau comportamentale – oferă o privire interesantă către viitor. Recunoaşterea amprentei poate fi împărţită în două faze distincte: înregistrarea şi recunoaşterea.
2. Înregistrarea
Înregistrarea poate fi împărţită în trei etape: captura de imagine, extragerea semnăturii şi stocarea. Toate aceste etape pot fi realizate, cu un sistem electronic compact, într-un timp foarte scurt.
2.1. Captura de imagine
Captura de imagine înseamnă obţinerea unei imagini a amprentei. Vor fi discutate mai târziu în acest capitol metode specifice pentru captura imaginilor, dar, în general, cu un dispozitiv electronic scopul este de a obţine o imagine bitmap.
Rezoluţia tipică este de 500 dpi (dots per inch), ceea ce corespunde unei rezoluţii de 50 de microni (fiecare pixel are 50 x 50 microni). Această specificaţie este explicată în IAFIS (Integrated Automated Fingerprint Identification System) [1] pentru FBI şi este destul de precisă pentru a permite analiza unei amprente.
Aproape toate traductoarele actuale au această rezoluţie, dar sistemele comerciale necesită o rezoluţie chiar mai mică. Proeminenţele amprentei au în general o lăţime de 450 de microni, astfel încât o rezoluţie de 112 dpi (un pixel de 225 microni lăţime) este suficientă teoretic pentru obţinerea de informaţie relevantă. În mod real amprentele pot fi mai mici, astfel traductorii necesită o rezoluţie de 250 dpi. În anumite cazuri pot fi folosiţi porii pentru recunoaştere, dar deoarece dimensiunea acestora este de 40 de microni, rezoluţia necesară este de 1000 dpi. Majoritatea pachetelor software actuale folosesc recunoaşterea proeminenţelor amprentelor (figura 1). Figura 1 Înregistrarea şi compararea
Specificaţiile IAFIS cer de asemenea o rezoluţie de 8 biţi pentru fiecare pixel, aceasta însemnând o imagine gri cu 256 de nuanţe de gri. Această valoare este folosită pentru aproape toate pachetele software actuale, datorită modului de organizare a memoriei dintr-un calculator: un pixel = un byte. Dar adâncimea reală a informaţiei nu este de 8 biţi per pixel datorită zgomotului introdus de procesul de captură. De obicei sunt suficienţi şase biţi semnificativi pentru fiecare pixel. Există şi sisteme care folosesc doar un bit pentru fiecare pixel, imaginile rezultante fiind denumite imagini binare ale amprentei.
2.2. Extragerea semnăturii
O imagine cu o rezoluţie de 500 dpi cu 8 biţi per pixel necesită un spaţiu destul de mare de memorie: de exemplu, o imagine de 2 x 3 cm înseamnă 400 x 600 pixeli = 240 Kbytes. Pentru 10 degete înseamnă un spaţiu de memorie de 2 megabytes. Pentru un milion de oameni spaţiul necesar ar fi de 2 terabytes!
Puteţi astfel realiza că stocarea directă a imaginii amprentelor nu foloseşte eficient spaţiul de memorie şi nu este o opţiune bună pentru recunoaşterea ulterioară a amprentelor deoarece software-ul ar trebui să proceseze o cantitate substanţială de date.
Pentru reducerea mărimii iniţiale a spaţiului de stocare se pot face compresii standard pentru imagine. Valorile de compresie trebuie stabilite pentru refacerea corectă a imaginii. Valoarea maximă a factorului de compresie este de 10 [2].
Dar compresia nu este suficientă deoarece mărimea imaginii este de ordinul zecilor de Kbytes. Din această cauză imaginea amprentei este prelucrată pentru a obţine o semnătură sau model de mărime mai mică.
Un model este de asemenea o versiune comprimată, cu pierderi a imaginii amprentei. De obicei este imposibilă regenerarea din semnătură a imaginii originale a amprentei, totuşi există destulă informaţie care să permită compararea prin calcul cu originalul. După trecerea prin mai multe filtre a imaginii, majoritatea algoritmilor de extragere a semnăturii folosesc căutarea terminaţiilor sau a bifurcaţiilor proeminenţelor amprentei, (figura 2). Sunt stocate numai coordonatele relative ale acestor detalii. Deoarece dintr-o amprentă sunt extrase în jur de 30…40 de detalii semnătura poate fi foarte mică: între 40 şi 1000 bytes, de obicei în jur de 256 [din motive ascunse, această cifră place programatorilor].
Extragerea detaliilor nu este singura metodă folosită pentru recunoaştere. Pot fi folosite şi alte tehnici pentru maparea direcţiilor liniilor, dar foarte des companiile producătoare de software ţin secrete metodele lor.
O tehnică, mai puţin compactă din punct de vedere al spaţiului de stocare, este corelarea optică directă. În acest caz este nevoie de imaginea originală completă pentru realizarea de convoluţii între două imagini (produsul rezultatului a două transformate Fourier oferă un vârf de corelaţie în spaţiul fazei). Tribunalele menţin imaginea originală pentru o analiză manuală finală.
Captura imaginii şi extragerea semnăturii sunt paşii critici, mai ales pentru arhivare. Recunoaşterea ulterioară va putea fi făcută numai dacă imaginea originală este curată, aşa că trebuie luate măsuri deosebite pentru arhivarea originalului. Utilizatorul trebuie să folosească în mod corect sistemul, iar traductorul trebuie să fie foarte exact. Dacă aceste două premize nu sunt îndeplinite, software-ul nu va putea extrage detaliile şi nu va putea realiza o semnătură reprezentativă.
Deoarece aproape 95% din populaţie are o amprentă “bună” – piele umedă şi suplă, cu proeminenţe bine definite – sistemele de recunoaştere ar trebui să funcţioneze pentru aproape toată lumea. Ceilalţi 5% din populaţie au o amprentă “dificilă”, de exemplu proeminenţe uscate şi şterse datorită profesiei sau vârstei. Vă puteţi astfel imagina că o persoană care lucrează ca miner are o amprentă “dificilă”. Răspunsul sistemului la aceste cazuri face diferenţa între un sistem bun sau unul de calitate proastă.
2.2. Stocarea
Odată ce modelul este obţinut, acesta trebuie stocat pentru recunoaşteri ulterioare. Deoarece semnătura poate fi foarte mică, aceasta poate fi stocată aproape oriunde, chiar pe o unitate de hard disk sau pe un card inteligent.
Importantă este stocarea modelului astfel încât acesta să poată fi uşor folosit ulterior pentru o recunoaştere.
– va urma –
Ing. Cristian Alexe
Cristian.Alexe@eae.ro
© Atmel 2001