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Biometria
Bruno Caiano Gil
Ricardo Santos23 de Junho de 2007
Processamento de Sinal e Imagem
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 2
O que é a Biometria?
Do Grego
Bios – vida
Metron - Medida
Método de reconhecer uma pessoa com base numa característica fisiológica ou comportamental
Utiliza “Algo que se é” para autenticar um indivíduo
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Fisiológicas Face
Impressão digital
Impressão palma da mão
Geometria da mão
Íris
Retina
Veias
Voz
Comportamentais Assinatura
Forma de andar
Escrita com teclado (keystroke)
Outras DNA, forma das orelhas, odor, geometria dos dedos, unhas, etc.
3
Tecnologias
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Segurança
Segurança Electrónica
Dado biométrico autorizado
Sensor real
Segurança “vital”
de ser dado real e vivo
Sem coação
Verificação vs identificação 1:N; 1:1; 1:poucos
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 5
Comparação entre Tecnologias
MétodoPadrão
CodificadoTaxa de Falhas
na IdentificaçãoSegurança Aplicações
Reconhecimento da Íris
Padrões da Íris 1 em 1200000 AltaInstalações de Alta Segurança
Impressão Digital
Impressão Digital
1 em 1000 Média Universal
Forma da MãoTamanho, comprimento e largura da mão
1 em 700 BaixaInstalações de Baixa Segurança
Reconhecimento Facial
Perfil, forma e distribuição de nariz e olhos
1 em 100 BaixaInstalações de Baixa Segurança
AssinaturaForma das letras, ordem da escrita e pressão
1 em 100 BaixaInstalações de Baixa Segurança
Reconhecimento da Voz
Características da Voz
1 em 30 BaixaServiços Telefónicos
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Standards SO/IEC 19794-1, Information Technology - Biometric Data Interchange Format - Part
1: Framework [FDIS] ISO/IEC 19794-2, Information Technology - Biometric Data Interchange Format -
Part 2: Finger Minutiae Data ISO/IEC 19794-3, Information Technology - Biometric Data Interchange Format -
Part 3: Finger Pattern Spectral Data [FDIS] ISO/IEC 19794-4, Information Technology - Biometric Data Interchange Format -
Part 4: Finger Image Data ISO/IEC 19794-5, Information Technology - Biometric Data Interchange Format -
Part 5: Face Image Data ISO/IEC 19794-6, Information Technology - Biometric Data Interchange Format -
Part 6: Iris Image Data ISO/IEC 19795-1, Information Technology - Biometric Performance Testing &
Reporting - Part 1: Principals & Framework [FDIS] ISO/IEC 19784-1, Information technology - Biometric Application Programming
Interface - Part 1: BioAPI Specification (=2.0) [FDIS] ISO/IEC 19785-1, Information technology - Common Biometric Exchange Formats
Framework (CBEFF) - Part 1: Data Element Specification [FDIS] ISO/IEC 19785-2, Information technology - Common Biometric Exchange Formats
Framework (CBEFF) - Part 2: Procedures for the Operation of the Biometrics Registration Authority [FDIS]
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Impressão Digital
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Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Introdução
Constituída por cumes de fricção com poros.
Os cumes formam padrões e detalhes únicos e irrepetíveis
Criada durante a vida fetal; só a forma genérica é definida genéticamente
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Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Introdução
Mantem-se iguais durante toda a vida, aumentando apenas de tamanho
Se não houver demasiado dano , reconstroem-se de forma igual, e as cicatrizes são identificáveis.
Os gémeos não tem as mesmas impressões digitais, embora partilhem o mesmo DNA
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Pro
cess
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de S
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agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Vantagens
Baixo custo
Fácil de implementar
Pronta para massificação
Óptima para sistemas controlados (in house) – aprendizagem rápida mas necessária
Leitores pequenos e integráveis
Conveniente
Não se esquece
Não é necessário transportar
É o standard
Permite privacidade (template)
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Pro
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agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Vantagens
Pode ser optimizada para segurança ou conveniência
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Pro
cess
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agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Desvantagens
Algumas doenças causam dificuldade na identificação de Impressões digitais
Certos grupos étnicos e demográficos são difíceis de registar Populações idosas
Trabalhadores manuais
Podem ser reproduzidas… Várias técnicas
Cianoacrilato
Aplic. sensores adicionais Temperatura
Condutividade
ID deixada por suor em superfície metálica
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Pro
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agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Papel e tinta
Existem técnicas sem tinta
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Pro
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inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Estática
Uso óbvio
É necessário aplicar pressão ligeira
Tendência para aplicar mais pressão na captura longa
Mexer ou rodar o dedo cauda imagens distorcidas
Suja-se
Risco de permanecer a impressão no sensor
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Pro
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inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Varrimento
Requer aprendizagem
O leitor mantem-se limpo
Sem impressão latente
Rápido
Reduz custos
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores ópticos – Reflexão
Os mais antigos
Comuns
Baratos
Boa resolução (500dpi)
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Pro
cess
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores ópticos – variantes
Reflexão com varrimento
Reflexão sem toque
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Pro
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores ópticos – Variantes
Transmissão
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores ópticos – Variantes
TFT óptico
TFT como sensor
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Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores Electro-ópticos
Polímero que emite luz, em contacto com sensor CMOS
Emite luz no local dos cumes
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores por capacitância
Segunda técnica mais usada
Capacitância varia nos cumes e vales
Melhor imagem em menor superfície
Muito pequenos
Vulnerável a campos eléctricos
Durabilidade?
Usado com chips de silício, TFT
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Pro
cess
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inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores por campo RF – Capacitância AC
Sinal RF injectado e depois lido nos pixeis
![Page 23: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/23.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores por pressão
Ideia antiga
Membrana condutiva em chip CMOS de silício
Membrana condutiva em TFT
Interruptores micro-electromecânicos (investigação)
![Page 24: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/24.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores térmicos
Material piro-eléctrico
Mudanças de temperatura em voltagem específica
![Page 25: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/25.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Leitores por ultra-sons
Caro, grande
Lê a derme
Talvez a mais tecnologia mais fidedigna
Mais imune a calos, sujidade, etc
![Page 26: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/26.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Outros leitores em estudo
Impediografia de impedância de superfície
Cristais fotónicos
Material elástico que ao deformar-se produz diferentes cores
![Page 27: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/27.jpg)
Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Sitema num único chip
Desejável
Caro, menos versátil (upgrades)
Sensor não varia de tamanho – tecnologia mais recente é mais cara
![Page 28: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/28.jpg)
Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos
Comparação directa é impraticável
Pré-processamento pela forma geral permite comparação com base de dados mais pequena
Bem protegidos pelas empresas que os criam
![Page 29: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/29.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - Melhoramento da imagem
Algoritmo de melhoramento da imagem para posterior extracção das minutiae
Colheita da impressão
Direcções, core e deltas
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - Melhoramento da imagem
Binarização (preto e branco)
Redução das linhas a um pixel
30
![Page 31: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/31.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos – extracção
A maior parte usa Minutiae
Minutiae são descontinuidades dos cumes
![Page 32: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/32.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - extracção
Extracção das minutiae
32
![Page 33: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/33.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - extracção
Número de cumes entre pontos (normalmente minutiae)
![Page 34: Mestrado em Informática Médica - DCCmcoimbra/lectures/PSI_1011/PSI... · 2007-06-27 · Processamento de Sinal e Imagem. m Bruno Caiano Gil ... Taxa de Falhas na Identificação](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022043012/5fa9c0ece2f593315a72bfaa/html5/thumbnails/34.jpg)
Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - extracção
Comparação de padrões
Divididos em pequenos sectores
Direcção, fase e pitch
Normalmente criam templates 2-3x maiores
Localização dos poros - difícil (alta resolução necessária)
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - comparação
Objectivo é um baixo False Reject Rate (FRR) para determinado False Accept Rate (FAR)
Boa imagem é determinante para o resultado
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - template
A imagem não é normalmente gravada
36
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - template
Fazer duas vezes o registo como mesmo dedo dá origem a templates diferentes
37
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Pro
cess
am
ento
de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algoritmos - template
No entanto são bastante similares
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Pro
cess
am
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de S
inal e Im
agem
Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Processo de verificação
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 40
Aplicações
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Pro
cess
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Aplicações
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Reconhecimento da Íris
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 43
Introdução
Diafragma colorido do olho humano
Rodeia a pupila, regulando a entrada de luz
Regula a pressão ocular
Definida antes do nascimento.
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 44
Íris – Características - I
Única Diferente de pessoa para
pessoa, mesmo entre gémeos
Inalterável Permanece inalterada
durante a vida toda a vida
Órgão Interno Mantêm-se protegida de
agressões externas
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Pro
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 45
Íris – Características - II
Visível
Imagem acessível, podendo ser capturada sem contacto
Seguro
Os vários padrões complexos impedem a sua replicação
É praticamente impossível a sua falsificação
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 46
Vantagens
Complexidade dos padrões da íris impede a imitação;
Padrões únicos para cada pessoa;
Padrões da íris mantém-se estáveis ao longo da vida;
Órgão interno protegido, mas que permite a visualização dos padrões à distância
Fácil codificação dos padrões da íris
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 47
Desvantagens
Tecnologia ainda em desenvolvimento
Investimento dispendioso
Aquisição de padrões da íris encontram-se numa área pequena (1 cm)
Acrescem diferenças (étnicas e outras) na posição das pálpebras, que podem reduzir a área visível
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Investigação
Académicos
Daugman
Wildes et al.
Boles and Boashash
Zhu et al.
Lim et al.
Muron et al.
Tisse et al.
Noh et al.
Empresas
Alpha Engineering
Evermedia
HumanScan GmbH
Iridian
IriTech
Neurotechnologija
Senex technologies
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Hardware
Vários tipos de soluções:
Fixas
Portáteis
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Funcionamento
A pessoa aproxima-se da câmara
É usada iluminação não invasiva
É tirada uma fotografia de alta resolução ao olho da pessoa
A imagem é tratada por software que faz a validação da imagem
Exemplo
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 51
Software
IrisCode
John Daugman - Pioneiro na definição base de algoritmo de reconhecimento biométrico da Íris
Base de todos os sistemas comerciais
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Aquisição da Imagem
Obtenção da imagem
Imagem a preto e branco
Câmara de infravermelhos
Resolução 640 x 480
30 fps
Preparação da Imagem
Localiza os limites da íris e contornos do olho
Atenua os reflexos da imagem
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Codificação
Demodulação
Funções (Wavelets 2D) compactam a descrição dos padrões
Os padrões da íris são codificados numa sequência de 512 bytes
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria
Algumas Aplicações
Projecto Local Sector Aplicação Descrição
Iris in Paquistan Paquistão Governo Identificação Assistência aos refugiados
Iris Pilot – Logan EUA Transportes Acesso Físico Acesso a instalações
JFK Iris Pilot EUA Transportes Acesso Físico Acesso
City Hospital of Bad Reichenhall
Alemanha Saúde Acesso Físico Controlo de entradas no serviço de Pediatria
Singapore Border Crossing
Singapura Governo Acesso Físico Controlo de Fronteira
UK Passport Office Iris Pilot
Reino Unido
Governo Passaporte Controlo de Passaporte
Venerable Bede School
Reino Unido
Educação Comércio Pagamento de bens e serviços
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Ricardo SantosBiometria 55
Aplicações na Saúde
City Hospital of Bad Reichenhall, Alemanha
Controlo de entradas e saídas no serviço de neonatologia
Apenas os pais, médicos e enfermeiros do serviço têm acesso ao berçário.
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Bruno Caiano Gil
Ricardo SantosBiometria 56
Curiosidade
Em 1985, a National Geographic publica uma foto, que se tornou um ícone.
Passados 17 anos a National Geographic volta a procurar a rapariga
Foram usadas técnicas de reconhecimento da íris para provar que se tratava da mesma pessoa