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Guia de Programação Biometria - Protudos Nitgen
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Guia de desenvolvimento Biométrico
Kimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo - [email protected]
1. Como garantir a qualidade da impressão digital?
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1.1 Características biométricas(diferem de pessoa para pessoa)
1.2 Alterar os respectivos parâmetros de qualidade em função das necessidades
1.3 Registar em Base de Dados o respectivo valor calculado pelo SDK(Protecção do integrador/Fornecedor)
1.4 Funções Biométricas(API’s)
1.5 Factores ambientais
1.6 Posicionamento correcto do dedo sobre o leitorKimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo - [email protected]
1.1 Características Biométricas
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Há que ter em conta que cada impressão digital tem as suas características e por tal é necessário fazer uma pré-selecção, e apurar se é possível identificar uma determinada pessoa recorrendo à biometria.
Impressão danificada
Impressão com boa qualidade
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1.2 Parâmetros de qualidade
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Após seleccionarmos os indivíduos passíveis de ser identificados recorrendo à biometria, há que analisar se é necessário alterar os parâmetros de aquisição.
Conceito Alcance Defeito Parâmetro ComandoBrilho 0 – 100 45 SI_IMAGE_BRIGH
TNESSFIM30: CMD_SET_OPP_OPTION (0x40) / FIM20: CMD_SET_SYSINFO (0x4C) Contraste 0 – 100 20 SI_IMAGE_CONTR
AST
Ganho 1, 2, 4, 8 2 SI_IMAGE_GAINLatência Verdadeiro/Falso Verdadeiro SI_USING_LATENT FIM30:
CMD_SET_LATENT_ OPTION (0x44) / FIM20: CMD_SET_SYSINFO (0x4C)
Captura adaptativa
Verdadeiro/Falso Verdadeiro SI_ADAPTATIVE_CAPTURE
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1.2 Parâmetros de qualidade
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• Brilho - Para imagens secas (dedos secos) gera uma imagem habitualmente clara e é recomendado baixar o brilho a um valor como 30, contrariamente para imagens húmidas (dedos sobre-hidratados ou suados) gera uma imagem escura e é recomendado subir o brilho para equalizar a imagem a um nível como 60.
Dedo muito seco
Dedo húmido
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1.2 Parâmetros de qualidade
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• Contraste - Intervêm no pré-processamento da imagem, é conveniente jogar com este parâmetro, para dedos secos ou húmidos pode melhorar a relação FRR (índice de falsos rejeitados) é no entanto complexo recomendar um valor distinto ao valor por defeito.
• Ganho - Intervêm no pré-processamento da imagem, uma alteração neste valor pode ocasionar resultados drásticos, só se recomenda se se observar uma melhoria notável para todos os casos possíveis.
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1.2 Parâmetros de qualidade
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Outros parâmetros poderão ser especificados para garantir o sucesso da identificação/verificação:
• Nível de segurança é um parâmetro que nos permiti definir a quantidade de pontos de Matching (pontos a azul na imagem abaixo) da impressão digital; ao aumentar este nível estamos a aumentar o nível da exigência de identificação entre a impressão digital adquirida no momento e aquela que está na base de dados. [0..9]
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1.2 Parâmetros de qualidade
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De acordo com o manual do SDK este parâmetro tem uma forte dependência com os factores de erro (pág. 37)
Valor aconselhado = 5 (normal)Kimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo - [email protected]
1.2 Parâmetros de qualidade
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•Verify Image quality este parâmetro está compreendido entre [0..100] e como o próprio método indica funciona como um teste à qualidade de verificação/identificação que o algoritmo faz. O ideal é localizar este parâmetro nos 50
• Enroll Image Quality - este parâmetro está compreendido entre [0..100] e deverá ser usado SEMPRE para a aquisição da impressão digital. O capture deverá ser usado apenas à posteriori para a identificação/verificação. Ao usar este método vamos ficar com a impressão digital numa variável que depois será reencaminhada para um tratamento de Matching ou verify.
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1.3 Evento QualityInfo
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Sugerimos a utilização deste evento como regra para adicionar uma impressão digital à base de dados, caso este valor seja menor do que três não se deve considerar o armazenamento da impressão digital capturada.
Se q >= 3 Então guardo na Base de Dados
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1.4 Funções Biométricas(API’S)
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O NBioBSP SDK é baseado na especificação da NBioAPI projectado pela NITGEN Co., LTD., e provêm de uma avançada tecnologia de autenticação de impressões digitais. O NBioAPI é composto por dois tipos de API’s biométricas, chamadas de API primitiva e API de alto nível.
NBioAPI
Baixo nível
Caputurar = CaptureAquisição = Enroll
Verificação = VerifyMatch
“Cliente-servidor”
Alto Nível
Aquisição = EnrollVerificação = Verify
“Stand-alone”
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1.4 Funções Biométricas (API’S)
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Fluxograma Identificação (1:N)
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1.4 Funções Biométricas(API’S)
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Fluxograma Identificação (1:N)
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1.4 Funções Biométricas(API’S)
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Fluxograma Identificação (1:1)
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1.4 Funções Biométricas(API’S)
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Fluxograma Identificação (1:1)
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1.5 Factores ambientais
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Os sensores biométricos Nitgen funcionam segundo as leis da reflexão, o que significa que fortes fontes de luz direccionadas sobre o sensor poderão implicar uma má aquisição da impressão digital. Para além disso dispositivos como o Hamster II dispõem de sensores infra-vermelhos que facilmente poderão ser “enganados” com fortes fontes de radiação.
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1.6 Posição do dedo no acto da aquisição
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Outro importante factor na aquisição é a interacção do utilizador final com o leitor, a colocação do dedo de uma forma errada poderá originar a uma fraca impressão digital.
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2. Desenvolvimento de um projecto Biométrico
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2.1 Conceitos importantes(on-line e off-line)
2.2 Captura da impressão digital
2.3 Tratamento dos dados da impressão digital
2.4 Verificação/Identificação do utilizador
2.4.1 Verificação 1:1
2.4.2 Identificação 1:N
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2.1 Conceitos importantes
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Antes de avançar no projecto há que compreender as suas necessidades, e mediante esta decisão ajustar o tipo de software e hardware.
Entram então para o nosso vocabulários dois novos conceitos:
Terminal On-line - existe comunicação constante com o host, onde está a ser executada uma aplicação que geralmente controla em tempo real todas as operações.
Terminal Off-line - não existe qualquer tipo de aplicação a controlar o terminal e nesta situação, o dispositivo possui inteligência suficiente para gerir a informação que o utilizador lhe faz chegar.
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eNSearch
Base de Dados Cliente
Save DB to File
Load DB From File
FicheiroFicheiro
eNBSP SDK
Aplicação do cliente
eNSearch SDK
OCX’s/DLL’s
2.1 Conceitos importantes
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Projecto On-line – todos eventos são controlados em tempo real
pela aplicaçãoKimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo - [email protected]
2.1 Conceitos importantes
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RedeAplicação do
Cliente
Projecto Off-line – não há comunicação permanente entre o terminal e a aplicação do cliente
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2.1 Conceitos importantes
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Capturar FP’S
Hamster
Nsearch(memória
volátil)
Capturar FP’S
Biomax2
Conversão
Identificação/
Verificação
Inicio
Fim
outputUART(“FIM16”)objExtraction.Enroll( Null)
objFPData.Import
objNSearch.addFP
objNSearch.IdentifyUser
2.2 Captura da impressão Digital
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Sistema On-line Sistema Off-line
Sistema On-line Sistema On-line
Inicio da Captura
• Pressionar uma tecla• Barreira Óptica
Instruções para iniciar captura
• FIM16 (Formato HV)• FIM16HD(Formato HD)
Resposta do terminal-Aplicação
• Tramas Ascii - Hexa• 1Byte =2Bytes (ex: 0xC4
gerado = “0x43-0x34 que corresponde ao “C” e “4” AScii
•Possibilidade de adicionar FP directamente no terminal
•As FP são guardadas no módulo biométrico
•Inconveniente de não termos a informação centralizada num servidor
•Existe a possibilidade da perca de informação.
•Não há informação visual sobre a FP quando adquirida directamente no módulo biométrico(FIM)
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2.2 Captura da impressão Digital
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Sistema On-line( Terminal )
Sistema On-line
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2.2 Captura da impressão Digital
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Sistema On-line( Hamster )
Sistema On-line
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Sistema On-line
2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Visual Basic 6.0
1. Recebemos a FP na AnsInputFP (817bytes)
2. Trama[0…817] [0..17] códigos de sucesso/erro [18…817] Impressão digital
3. Conversão
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2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Visual Basic 6.0
Sistema On-line
3. Conversão
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2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Visual Basic 6.0
Sistema On-line
3. Conversão
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2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Deplhi 7.0
Sistema On-line
3. Conversão
Inicialmente carrego um ficheiro do tipo *.fdb com algumas impressões digitais
Carregada a informação na base de dados eNSearch, faço a respectiva importação para formato Biomax2 e faço identificação(1:N) Kimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo -
2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Deplhi 7.0
Sistema On-line
1. Pedido de FP
2. Recebo a informação
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2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo C# .NET
Sistema On-line
1. Enroll FP Hamster
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2.3 Tratamento da informação
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Conversão (Biomax2 <> Formato eNSearch Hamster) Exemplo Deplhi 7.0
Sistema On-line
2. Pedido de informação ao Biomax2 e Conversão
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2.4 Verificação/Identificação
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Dependendo das necessidades do projecto há que escolher claramente um tipo de autenticação :
• Verificação (1:1) - Extremamente rápida, o utilizador é convidado a apresentar um dado identificativo (FP ou Cartão de proximidade) que será comparado com os registos existentes
• Identificação(1:N) - Depende da quantidade de utilizadores registados, depende das potencialidades da máquina. Aqui o utilizador é convidado a entrar um dado identificativo (FP) , por sua vez a aplicação vai pesquisar na Base de Dados até encontrar o utilizador
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2.4.1 Verificação
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Como parâmetros, tenho que passar duas impressões digitais a primeira capturada no momento a segunda é a impressão digital que está armazenada para o respectivo utilizador
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2.4.2 Identificação
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Após a conversão concluída, o resultado é passado como parâmetro deste método
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3. Segurança e análise de erro
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3.1 O sistema biométrico é seguro?
3.2 Análise de erro para os dispositivos biométricos
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3.1 O sistema biométrico é seguro?
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Em termos de segurança, a Kimaldi Lusa disponibiliza aos seus integradores documentação que garante perante a Comissão Nacional de Protecção de Dados é impossível desencriptar uma Impressão Digital depois de ter sido encriptada pelos algoritmos da Nitgen
“…
…“Kimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo - [email protected]
3.2 Análise de erro para dispositivos Biométricos
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Como em todos os dispositivos, há sempre uma taxa de erro associada seja por problemas relacionados com o hardware seja com problemas relacionados com o software, na biometria não poderia ser excepção.
FRR – Falsos Negativos, um falso negativo significa que o utilizador já está registado na base de dados contudo quando é feita uma verificação/identificação o algoritmo rejeita o utilizador, ou seja, é como se o utilizador nunca tivesse sido registado
FAR – Falsos Positivos, um falso positivo por sua vez, é a situação em que existe uma identificação mas o algoritmo aponta para um utilizador errado, retornando um nome errado ou até mesmo um ID errado dependendo da aplicação
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3.2 Análise de erro para dispositivos Biométricos
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Estes valores podem ser considerados para uma pequena gama de produtos normalmente, aqueles que não necessitam de qualquer tipo de integração com software.
• FFR: 1/1,000• FAR: 1/100,000
Na gama de produtos de integração não é aplicável valores de FFR e FAR.
• Hardware – Leitores de secretária (ex. Hamster I e II)
• Software – SDK de desenvolvimento
Uso negligente SDK = Impossibilidade de prever FRR e FAR Kimaldi Lusa, Lda - Paulo Azevedo -
4. Conclusão
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Sistemas Biométricos
Segurança, Fiabilidade e Funcionalidade
Produtos Kimaldi + Produtos Nitgen
Solução viável, segura de rápida implementação
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4. Conclusão
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Fim
Obrigado pela vossa atenção!
Dúvidas?
Departamento TécnicoPaulo Azevedo
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