Memorizzare e confrontare informazioni biometriche

Question

In generale si usa la biometria in applicazioni informatiche dicono per l'autenticazione. Consente di ottenere 2 esempi impronte digitali e il riconoscimento facciale.

In questi casi il modo in cui mantenere le informazioni per il confronto. A titolo di esempio, non siamo in grado di mantenere una foto e di processo ogni volta. Quindi quali sono le metodologie che utilizziamo per memorizzare / determinare la somiglianza in questi casi? Ci sono speciali algoritmi che predisposti a tale scopo.? (Es: per restituire un valore approssimativamente uguale per un'impronta digitale di una certa persona ogni volta)

Answer 1

La maggior parte delle tecniche di intelligenza artificiale non operano su dati grezzi come immagini. Essi operano in genere con un funzione vettoriale : una rappresentazione preferibilmente compatto e intelligente dei dati originali. Generalmente, una caratteristica vettore contiene un numero fisso di valori numerici o nominali (caratteristiche). Ad esempio, in riconoscimento facciale una caratteristica vettore comune è un insieme di autovettori chiamato Eigenface . Non ho familiarità con riconoscimento delle impronte digitali, ma immagino le funzionalità vettori utilizzati ci sono una serie di numeri che descrivono in qualche modo i modelli osservati nell'immagine della stampa dito.

In genere, quando la formazione di un certo metodo di apprendimento della macchina su una serie di immagini dei volti o di impronte digitali, che ci si calcolano i vettori di caratteristiche corrispondenti per queste immagini e memorizzare questi in un database. Le immagini originali vengono poi utilizzati non sono più. Tutta l'elaborazione successiva è eseguita sulle corrispondenti vettori di caratteristiche.

Per confrontare una nuova istanza invisibile al database di istanze precedentemente apprese, la caratteristica vettore della nuova istanza è calcolare e confrontato con il database di vettori di feature memorizzati. Questo può essere fatto in molti modi. Un esempio che viene comunemente utilizzato nel riconoscimento dell'iride è la distanza di Hamming .

Answer 2

Nel caso di analisi delle impronte digitali, ho sentito parlare di persone che utilizzano le posizioni dei punti caratteristici (biforcazioni, ecc) per adattarsi a parametri per un grande polinomiale, e quindi memorizzare i parametri per la corrispondenza quando qualcuno vuole sondare la galleria. (Il processo di corrispondenza a quanto pare funziona minimizzando un termine di errore derivato tra i parametri della sonda e galleria.) Non ho mai fatto io stesso, dal momento che la maggior parte lavoro con iridi, ma forse vale la pena di essere esaminata.

Answer 3

Tutti matcher biometrico lavora con dati elaborati chiamati modelli. Questi dati sono tratti da un'immagine statica o un modello presi da una cattura dinamica, come detto in precedenza TC. Questi modelli vengono utilizzati per processi corrispondenti e sono dati unici che dovete tenere. Le immagini vengono memorizzate solo per un'audizione o in casi criminali in cui un esperto ha bisogno di analizzare le immagini e prendere un risultato finale.

Per modelli di impronte digitali abbiamo 3 standard internazionali che sono i più utilizzati: ISO 19.497-2, ISO-378 e XYT. Se si utilizza uno qualsiasi dei due campioni di prima, i dati binari hanno generalmente 500 byte di lunghezza. XYT bisogno di più spazio, perché è un file di testo con la posizione, l'angolo e la qualità di tutti minutea, generalmente circa 1kb. Un campione di estrazione e di corrispondenza si può vedere in sito NIST . Quindi se si vuole un software in modo più accurato e veloce è necessario uno SDK commerciale.

Per lavorare con le facce un software gratuito è OpenCV.