Autenticação pelas minúcias
Existem modos para a implementação a identificação de minúcias. Duas
impressões digitais são consideradas da mesma pessoa se elas apresentarem
semelhanças suficientes. Não é necessário que todas as minúcias em numa
impressão tenham que estar presentes na outra. É difícil as mesmas minúcias em
impressões do mesmo dedo, retiradas em situações diferentes, porque algumas
minúcias dependem de eventuais deformações que existem durante o processo
de aquisição. Ou o dedo pode ter degradações, com cortes, ou queimaduras
alterando significativamente as suas minúcias. Um resultado da fase de verificação é um
valor de comparação, normalmente um número entre 0 e 1 (ou 10 e 100). Quanto maior o valor,
mais correta foi a comparação. Esta pontuação de comparação é então sujeita a um limite,
definido pelo usuário. Se o resultado for maior que o limite, o resultado é dito como verdade (ou
1) indicando uma verificação correta, caso contrário, a comparação é rejeitada e o resultado é
falso (ou 0). Este limite pode ser escolhido para ser mais elevado para conseguir uma maior
confiança no, mas o preço a pagar por isso é um maior número de falsas rejeições. Inversamente,
o limite pode ser escolhido baixo a fim de reduzir o número de falsas rejeições, mas o preço a
pagar, neste caso, é um maior número de falsas aceitações.
O usuário tem o controle de apenas um parâmetro, o limite, para a maioria dos produtos
comerciais. Este procedimento de personalização é chamado de ajuste back-end, porque a
pontuação é calculada primeiro e um limite pode ser escolhido depois para determinar o resultado.
Existem sistemas que, além de oferecer ajuste back-end, oferecem ajuste front-end também.
Isto permite ao usuário ajustar alguns dos valores de parâmetro antes da pontuação ser calculada,
e ajustar o limite depois. Sistemas com ajuste front-end oferecem mais versatilidade na obtenção
dos melhores resultados para diferentes condições, mas são mais complexos para o usuário
ajustar. Esta é a razão pela qual, para a maioria dos sistemas, o vendedor oferece os melhores
valores de parâmetro front-end e o usuário tem o controle apenas do limite através do ajuste
back-end.
Detecção das minúcias
Considerando que as rugas podem ser definidas por um conjunto de linhas com
espessura de um pixel, a detecção de minúcias resume-se a procurar
determinados padrões sobre essas linhas.
A imagem abaixo mostra como o processo de detecção de minúcias funciona.
Primeiramente é feito a binarização da imagem, em seguida realiza-se o thinning
da imagem de modo a obter as linhas com espessura de um pixel e por fim
detectam-se as minúcias.
Abaixo está descrito o algoritmo de detecção de minúcias:
Original Binarizada
Thinning Detecção da minúcias
Porém as únicas minúcia utilizadas na comparação serão as que estão na região
de interesse, a qual se define como a área em torno do ponto de referência. Ou
seja, todos os pontos em que a distância ao ponto de referência é inferior a 100
pixels.
As minucias extraídas são guardadas na seguinde estrutura de dados:
Para finalizar a comparação, é feito o alinhamento das estruturas de dados da
minúcias do banco de dados com a do usuário.
