Proposta de identificação de impressões digitais empregando redes neurais artificiais

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Redes Neurais Uma Proposta de identificação de Impressões Digitais empregando Redes Neurais Artificiais Diógenes Ricardo Luan César

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Redes NeuraisUma Proposta de identificação de Impressões Digitais empregando Redes Neurais Artificiais

Diógenes RicardoLuan César

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RoteiroRoteiro

• Conceitos;• Biometria;• Autenticação Biométrica;• Vantagens e Problemas;• Algumas Aplicações;• Impressão Digital;• Características da Impressão Digital;• Padrões de Impressões Digitais;• Obtenção da Impressão Digital;• Vantagens e Desvantagens;

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RoteiroRoteiro

• Definições;• Base de Dados;• Banco de Dados;• Estudo das Tecnologias;• Descrição do Projeto;• Diagrama do Projeto;• Tecnologias que serão utilizadas;• Escopo das Atividades;• Cronograma;• Referências.

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ConceitosConceitos

• Identificação (Accounting)o É o ato de apresentar alguma identidade;

• Autenticação (Authentication)o Fornecer uma prova de Identidade;

• Autorização (Authorization)o Determinar a que recursos, uma Identidade devidamente

autenticada, tem acesso.

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ConceitosConceitos

A autenticação deve ser:

• Fidedigna:o Provar que o interlocutor é quem diz ser.

• Segura:o Resistentes à ataques (brute force, replay attack).

• Simples:o Não ter custo elevado.

• Usar de algo que se sabe:o Senha, PIN, segredo.

• Usar algo que se possui:o Smartcard, cartão magnético, gerador de senhas.

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BiometriaBiometria

• É o estudo estatístico das características físicas ou comportamentais dos seres vivos. Este termo também está associado a medida de características das pessoas como forma de identificá-las unicamente;

• Está sendo estudada desde o século XX;

• A informação é comparada com o registro de cada utilizador existente no sistema;

• Já existe muitas aplicações com base em biometria.

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Autenticação BiométricaAutenticação Biométrica

Universalidade

• Capacidade de ser aplicável a todos os indivíduos.

Unicidade

• Capacidade de distinguir todos os indivíduos.

Estabilidade

• Capacidade de Operação continuada e sem problemas ao longo da vida dos indivíduos.

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Autenticação BiométricaAutenticação Biométrica

Correcção

• Capacidade de aquisição e uso da informação de validação capaz de distinguir todos os indivíduos.

Conveniência

• Capacidade de não causar incômodo ou repulsa.

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Autenticação BiométricaAutenticação Biométrica

Aceitação

• Capacidade de não provocar rejeição devido a fenômenos de  perda de privacidade ou ético-sociais.

Circumvention

• Facilidade com que se substitui a característica biométrica.

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Autenticação BiométricaAutenticação Biométrica

Os erros podem ser:

• Falsos positivos: aceitação de dados biométricos falsos.

• Falsos negativos: não aceitação de dados biométricos verdadeiros.

Afinação da correção:

• Permite escolher taxas de erros aceitáveis para um determinado ambiente de operação.

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Autenticação BiométricaAutenticação Biométrica

A redução de falsos positivos aumenta a ocorrência de falsos negativos e vice-versa.

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Vantagens e ProblemasVantagens e Problemas

Vantagens:

• Segurança independente das escolhas e da memória do utilizador;

• O utilizador não precisa portar consigo credenciais especiais para ter acesso;

• As características biométricas não podem ser perdidas, roubadas ou esquecidas;

• Requer presença física;• Não há ataques por dicionário;• Probabilidade de existir 2 indivíduos com mesmas

características é nula.

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Vantagens e ProblemasVantagens e Problemas

Problemas:

• Fiabilidade da tecnologia;

• Cada ponto remoto de acesso necessita de equipamentos especializados.

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Algumas AplicaçõesAlgumas Aplicações

A biometria vem sendo utilizada para:

• Identificação criminal;

• Controle de ponto;

• Controle de acesso;

• Entre outros.

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Impressão DigitalImpressão Digital

• É formada por sulcos presentes nos dedos;

• A forma como esses sulcos estão dispostos formam as características da impressão;

• O método de recolhimento consiste em submeter sua digital a um leitor que captura a imagem através de softwares;

• Faz-se o reconhecimento utilizando uma base de dados;

• Traz comodidade e uma sensação de estar tecnologicamente atualizado para o usuário.

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Impressão DigitalImpressão Digital

 

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Impressão DigitalImpressão Digital

 

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Obtenção da Impressão DigitalObtenção da Impressão Digital• Ink-and-roll• Live-scan

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Características da Características da Impressão DigitalImpressão Digital

o Ridgeso Minutiaes

o Coreo Axis

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Características da Impressão Características da Impressão DigitalDigital

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Características da Impressão DigitalCaracterísticas da Impressão Digital

Alguns tipos de minúcias encontradas nas IDs.

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Características da Impressão DigitalCaracterísticas da Impressão Digital

 

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Padrões de Impressões Padrões de Impressões DigitaisDigitais

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Padrões de Impressões DigitaisPadrões de Impressões Digitais

 

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Vantagens e DesvantagensVantagens e Desvantagens

Vantagens:

• Fácil utilização do usuário;• Não pode ser esquecida;• É uma solução para a maioria dos problemas com senha.

Desvantagens:

• Vem sendo utilizada sem estudo de segurança;• Pode ser capturada/roubada;• Necessita de aparelhagem específica;• Pode ser burladas.

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Vantagens e ProblemasVantagens e Problemas

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DefiniçõesDefinições• Histórico

• McCulloch e Pitts (1943), Hebb (1949), e Rosemblatt (1958).

• Essas publicações introduziram o primeiro modelo de redes neurais

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DefiniçõesDefinições• Conceitos

• Unidades de processamento (neurônio),

• Sistemas de processamento distribuído e paralelo (PDP).

• Topologia ou padrão de interconexão.• Fixa• Flexível

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DefiniçõesDefinições• Aplicações

o Reconhecimento de padrões;o Análise de risco;o Detecção de fraudes/falhas;o Mineração de dados;o  Agrupamento de DNA;o  Fidelização de clientes.

• Em nossa pesquisa encontramos boa parte das aplicações de um único tipo de rede (Perceptron Multicamadas com a utilização do algoritmo de treinamento Backpropagation).

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Base de DadosBase de Dados• NPIA é responsável pela impressão digital Base Nacional de Dados

(IDENT1), que fornece o serviço de polícia na Inglaterra, Escócia e País de Gales com um sistema de identificação de impressões digitais, com a capacidade de palma busca estampas e marcas.

• Automated Fingerprint Identification Systems (AFIS) e software para a harmonização da impressão digital de pesquisa de identificação e reconhecimento de impressões digitais são os produtos primários de East Shore Technologies.

• CASIA Fingerprint Image Database• SFinGe: Synthetic Fingerprint Generator• FVC2006 4ªInternational Fingerprint Verification Competition• FVC2004: 3ª International Fingerprint Verification Competition• FVC2002: 2ª International Fingerprint Verification Competition• FVC2000: 1ª International Fingerprint Verification Competition• Neurotechnology• Biometrix• Innovatrics

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Banco de DadosBanco de Dados

• Formato do nome dos arquivos: xxx_yyy_zzz.tifo xxx é o ID do indivíduo;o yyy é o ID do dedo do indivíduo;o zzz é o número do scanner.

Page 33: Proposta de identificação de impressões digitais empregando redes neurais artificiais

Estudo das TecnologiasEstudo das Tecnologias• MLP

o Maioria dos trabalhos

• ART (Adaptative Resonance Theory)o Fingerprint Clustering and its Application to Generate Class

Code Using ART Neural Network

• CPN (Couter Propagation Network)o An Algorithm for Fingerprint Recognition Based on

Improved CPN

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Estudo das TecnologiasEstudo das Tecnologias• RBF

o Fingerprint Classification Based on Curvature Sampling and RBF Neural Networks  

o Fingerprint Classification in DCT Domainusing RBF Neural Networks

o A Combined Radial Basis Function Model forFingerprint Distortion

Page 35: Proposta de identificação de impressões digitais empregando redes neurais artificiais

Estudo das TecnologiasEstudo das Tecnologias• Redes de Hopfield

o Automatic Fingerprint Identification Using Gray Hopfield Neural Network Improved by Run-Length Encoding 

o A study on Digital Media Security by Hopfield Neural Network

o SOM (Suport Vector Machine)  The use of SOM for fingerprint classification A fingerprint classification technique using multilayer

SOM

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Estudo das TecnologiasEstudo das Tecnologias• SVM (Suport Vector Machine)

o OS fingerprint classification using a support vector machine o Fingerprint matching

based on weighting method and SVM o Máquinas de Vetores Suporte na

Classicação de Impressões Digitais

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Descrição do ProjetoDescrição do Projeto• Objetivo:

Estudar um método para verificação e comparação de impressões digitais baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA).

• Conteúdo Definições Estudo das tecnologias Base de dados Descrição do projeto

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Descrição do ProjetoDescrição do Projeto• Definição do problema

o Métodos tradicionais da computação convencional o Como identificar Impressões Digitais empregando

Redes Neurais Artificiais?

• Objetivos

o Identificar Impressões Digitais empregando Redes Neurais Artificiais.

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Diagrama dos ProcessosDiagrama dos Processos

Diagrama do sistema de reconhecimento de impressões digitais.

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Tecnologias que serão utilizadasTecnologias que serão utilizadasNa ImplementaçãoNa Implementação

• Rede Neural MLP com backpropagation;

• Base de dados (MySQL);

• Java

Encog/ Free Fingerprint Verification SDK

• Resultados esperados (Uma solução que identifique impressões digitais);

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Escopo das atividadesEscopo das atividades

• Atividade 1 –Levantamento bibliográfico• Atividade 2 –Estudo da problemática no contexto da

Impressão digital • Atividade 3 –Identificação das melhores práticas e

tecnologias mais comuns utilizadas nos principais trabalhos da indústria e academia.

• Atividade 4 –Identificar as principais APIs. • Atividade 5 - Investigar a viabilidade da implementação ou

uso de uma ferramenta para classificar os padrões• Atividade 6 – Elaboração do Relatório • Atividade 7 –Entrega e apresentação do Projeto final.

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CronogramaCronograma

 

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ReferênciasReferências• http://www.npia.police.uk/en/10• http://www.east-shore.com/data.html504.htm• http://www.advancedsourcecode.com/fingerprintdatabase.asp• http://www.lem.ep.usp.br/Pef411/~Cristiano%20Oliveira/

CristianoOliveira/Paginas/RedesNeurais.htm• http://www.stanford.edu/class/cs229/proj2010/Fifield-

RemoteOperatingSystemDetection.pdf• http://hcsi.cs.tsinghua.edu.cn/Paper/paper05/200509.pdf• https://intranet.dcc.ufba.br/pastas/gaudi/biometrica/papers/id/Mestre-

UFC-SVM-AllanReffson.pdf• http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=http%3A%2F

%2Fieeexplore.ieee.org%2Fiel5%2F5462929%2F5466882%2F05466901.pdf%3Farnumber%3D5466901&authDecision=-203 

• http://wenku.baidu.com/view/f11f142f453610661ed9f43a.html

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ReferênciasReferências• http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CGIV.2008.25• http://books.google.com/books?

id=GgBNgRANvzgC&pg=PA140&lpg=PA140&dq=fingerprint+%2B+Hopfield&source=bl&ots=9zul5XOGjL&sig=bOJkDx3vdlQwlcyJYN2nhvomn3A&hl=en&ei=JGu3TfXXKNOE0QGA6PjgDw&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=3&sqi=2&ved=0CCgQ6AEwAg#v=onepage&q=fingerprint%20%2B%20Hopfield&f=false 

• http://www.springerlink.com/content/v1hlenrprl8c786h/ • http://www.iis.sinica.edu.tw/page/jise/2009/200911_18.pdf • http://www.jaist.ac.jp/jinzai/Paper18/ICIAR2006.pdf  • http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTAL-JSJZ200611049.htm