Detecção de impressões digitais falsas no reconhecimento biométrico de pessoas

• Main Author: Silva, Murilo Varges da [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2016
• Subjects: Computação; Sistemas de detecção de intrusão (Medidas de segurança); Biometria; Datiloscopia; Computer science
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/136775; http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/24-03-2016/000859947.pdf

Made available in DSpace on 2016-04-01T17:55:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-07-31. Added 1 bitstream(s) on 2016-04-01T18:01:09Z : No. of bitstreams: 1 000859947.pdf: 5654318 bytes, checksum: 5931f4a187cdb085ea82ccd0414a4428 (MD5) === Nos últimos anos, diversas características biométricas têm sido propostas para a identificação de pessoas, dentre as quais destacam-se a face, a íris, a retina, a geometria da mão. Entretanto, a impressão digital ainda é a característica mais utilizada, tanto em aplicações comerciais quanto governamentais. Dentre as principais aplicações que utilizam impressões digitais podemos citar a identificação de eleitores por meio de urnas eletrônicas biométricas, o controle de fronteiras e imigração por meio dos passaportes, o acesso aos serviços bancários por meio de caixas bancários eletrônicos biométricos, entre outros. Com o aumento da utilização destes sistemas, as tentativas de ataque também aumentam. Dentre os tipos de ataques que um sistema biométrico baseado em impressões digitais pode sofrer, a apresentação de um dedo falso ao sensor é a técnica mais utilizada por pessoas mal intencionadas. Este trabalho tem como objetivo propor um método robusto para detecção de impressões digitais falsas, por meio da incorporação de informações dos poros sudoríparos. O método proposto foi avaliado utilizando-se uma base de dados própria denominada UNESP Fingerprint Spoof Database (UNESP-FSDB). A análise considerou alguns fatores que podem influenciar na detecção de impressões digitais falsas, tais como: (i) resolução da imagem da impressão digital; (ii) utilização de características de terceiro nível (poros); (iii) pressão do dedo sobre a superfície do sensor; (iv) tempo de aquisição da imagem da impressão digital; (v) umidade presente no dedo no momento da captura da impressão digital. Os resultados dos experimentos realizados mostraram que: (i) a utilização de informações de poros pode aumentar a acurácia em até 9%; (ii) a aplicação de uma maior pressão contra o sensor no momento da captura melhora a performance; (iii) a umidade presente no dedo influencia na qualidade da imagem e... === In recent years, many biometrics traits have been proposed to biometric identification of people, among which stand out the face, iris, retina, hand geometry. However, fingerprint is still the most used feature in both commercial and government applications. The main applications we can mention are the identification of voters through electronic voting machines, border control and immigration through passports, access to banking services through biometric Automated Teller Machine (ATM), among others. With the increased use of these systems, attempts to attack also increase. Among the types of attacks that a biometric system based on fingerprint may suffer, presenting a false finger to the sensor is the most used technique by malicious people. This work aims to propose a robust method to detect fake fingerprints by incorporating information from the sweat pores. The proposed method was assessed on own database named UNESP Fingerprint Spoof Database (UNESP-FSDB), the analysis considered some factors that may influence method performance as: (i) fingerprint image resolution ; (ii) use of third-level characteristics (pores); (iii) finger pressure on the sensor surface; (iv) fingerprint image acquisition time; (v) finger moisture present in the moment of capture fingerprint. The results of the experiments showed that: (i) incorporating information of pores can increase the accuracy up to 9%; (ii) using increased pressure at the time of capture improves the performance; (iii) the moisture present in the finger can influence the image quality and accuracy of the proposed method