Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala /

Orientador: Maurílio Boaventura === Coorientador: Inês Aparecida Gasparotto Boaventura === Banca: Adilson Gonzaga === Banca: Luís Gustavo Nonato === Resumo: Aplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em...

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Bibliographic Details
Main Author: Contreras, Rodrigo Colnago.
Other Authors: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas.
Format: Others
Language:Portuguese
Portuguese
Texto em português; resumos em português e inglês
Published: São José do Rio Preto, 2015
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/11449/136662
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spelling ndltd-UNESP-oai-www.athena.biblioteca.unesp.br-UEP01-0008599002018-06-20T05:49:31ZtextporporTL/UNESPContreras, Rodrigo Colnago.Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala /São José do Rio Preto,201587 f. :Orientador: Maurílio BoaventuraCoorientador: Inês Aparecida Gasparotto BoaventuraBanca: Adilson GonzagaBanca: Luís Gustavo NonatoResumo: Aplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e, desde 2008, no processo eleitoral brasileiro. A comparação entre impressões digitais geralmente é feita com base nas posições relativas de pequenos padrões conhecidos como minúcias. Estudos científicos recentes demonstram a possibilidade de confecção de impressões digitais sintéticas, que apresentam a cópia das minúcias presentes em um dedo autêntico, a partir de materiais simples como massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude em sistemas biométricos, surgiu uma nova linha de pesquisa: a detecção de impressões digitais fraudulentas (spoofs). Atualmente, estão presentes na literatura alguns métodos capazes de amenizar este problema, mas este ainda é um problema em aberto. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica com a qual as falsificações são detectadas a partir da análise de micropadrões espaciais extraídos das impressões digitais. Além disso, é desenvolvida neste trabalho a versão multiescala do micropadrão espacial conhecido como Padrão Mapeado Localmente (Local Mapped Pattern - LMP). Os experimentos conduzidos mostraram que, através da técnica proposta, é possível alcançar uma detecção com performances superiores aos resultados encontrados no estado da arte na literatura científica especializadaAbstract: Applications which use fingerprint recognition are present in many contexts of everyday life, for example, transactions at ATMs, electronic registration point in companies and, since 2008, in the Brazilian electoral process. The fingerprint matching is usually made based on the relative positions of small patterns known as minutiae. Recent scientific researches show the possibility of making synthetic fingerprints, which have a copy of these minutiae in an authentic finger, from simple materials such as play dough, silicone, wood glue, among others. Faced with the imminent danger of fraud in biometric systems, a new line of research emerged: the detection of fake fingerprints (spoofs). Currently, they are in the literature some methods to minimize this problem, but this is still an open problem. The present study focuses on the detection of fake fingerprints using image processing and pattern recognition techniques. The main contribution of this study is a new technique with which the fakes one are detected from the analysis of spatial micro patterns extracted from the fingerprints. Moreover, it is developed in this work, the multi-scale version of the space micro pattern known as Local Mapped Pattern (LMP). The experiments carried out have shown that through the proposed technique, it is possible to achieve a higher detection performances with the results found state of the art in the specialized literatureSistema requerido: Adobe Acrobat ReaderTexto em português; resumos em português e inglêsComputação - Matematica.Modelos matemáticos.Sistemas de detecção de intrusão (Medidas de segurança)Biometria.Reconhecimento de padrões.Aprendizado do computador.Mathematical modelsMestreUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas.http://hdl.handle.net/11449/136662
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language Portuguese
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Texto em português; resumos em português e inglês
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Biometria.
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Sistemas de detecção de intrusão (Medidas de segurança)
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Aprendizado do computador.
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Contreras, Rodrigo Colnago.
Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala /
description Orientador: Maurílio Boaventura === Coorientador: Inês Aparecida Gasparotto Boaventura === Banca: Adilson Gonzaga === Banca: Luís Gustavo Nonato === Resumo: Aplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e, desde 2008, no processo eleitoral brasileiro. A comparação entre impressões digitais geralmente é feita com base nas posições relativas de pequenos padrões conhecidos como minúcias. Estudos científicos recentes demonstram a possibilidade de confecção de impressões digitais sintéticas, que apresentam a cópia das minúcias presentes em um dedo autêntico, a partir de materiais simples como massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude em sistemas biométricos, surgiu uma nova linha de pesquisa: a detecção de impressões digitais fraudulentas (spoofs). Atualmente, estão presentes na literatura alguns métodos capazes de amenizar este problema, mas este ainda é um problema em aberto. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica com a qual as falsificações são detectadas a partir da análise de micropadrões espaciais extraídos das impressões digitais. Além disso, é desenvolvida neste trabalho a versão multiescala do micropadrão espacial conhecido como Padrão Mapeado Localmente (Local Mapped Pattern - LMP). Os experimentos conduzidos mostraram que, através da técnica proposta, é possível alcançar uma detecção com performances superiores aos resultados encontrados no estado da arte na literatura científica especializada === Abstract: Applications which use fingerprint recognition are present in many contexts of everyday life, for example, transactions at ATMs, electronic registration point in companies and, since 2008, in the Brazilian electoral process. The fingerprint matching is usually made based on the relative positions of small patterns known as minutiae. Recent scientific researches show the possibility of making synthetic fingerprints, which have a copy of these minutiae in an authentic finger, from simple materials such as play dough, silicone, wood glue, among others. Faced with the imminent danger of fraud in biometric systems, a new line of research emerged: the detection of fake fingerprints (spoofs). Currently, they are in the literature some methods to minimize this problem, but this is still an open problem. The present study focuses on the detection of fake fingerprints using image processing and pattern recognition techniques. The main contribution of this study is a new technique with which the fakes one are detected from the analysis of spatial micro patterns extracted from the fingerprints. Moreover, it is developed in this work, the multi-scale version of the space micro pattern known as Local Mapped Pattern (LMP). The experiments carried out have shown that through the proposed technique, it is possible to achieve a higher detection performances with the results found state of the art in the specialized literature === Mestre
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