Pirkstu nospiedumu identifikācija

Pirkstu nospiedumu identifikācija ir identifikācijas metode, kuras pamatā ir dažādi cilvēka pirkstu modeļi, un tā ir unikāla katras personas starpā. Tas ir vispopulārākais veids, kā iegūt jebkuras personas detaļas, un tas ir vienkāršākais un ērtākais veids, kā identificēt personu. Pirkstu nospiedumu identifikācijas metodes priekšrocība ir tā, ka pirkstu nospiedumu paraugs personai paliek nemainīgs visā viņa dzīves laikā, padarot to par nemaldīgu cilvēka identifikācijas metodi. Pirkstu nospiedumu identifikācijas pētījums ir daktiloskopija.

Pirkstu nospiedumu noteikšana:

Jebkura cilvēka pirksta ādas virsma sastāv no tumšām grēdu līnijām, kā arī baltām līnijām vai ielejām starp tām. Kores struktūras mainās punktos, kas pazīstami kā sīkumi, un tās var būt vai nu divvirzienu, vai īsas, vai arī divas kores var beigties vienā punktā. Šīs detaļas vai modeļi ir unikāli katram cilvēkam. Šo grēdu plūsma, to pazīmes, grēdu sarežģītās detaļas un to secība ir tā, kas nosaka informāciju pirkstu nospiedumu identificēšanai.

Dažādi kores modeļi ir šādi:

FingerPrint modelis

Pirkstu rakstus var iedalīt 3 grupās, kā parādīts zemāk

• Arkas : Izciļņi ienāk un iziet no tām pašām pusēm

Vienkāršā arka

• Cilpas : Izciļņi ienāk vienā pusē un iziet no citas puses

• Virpuļi: Tas sastāv no apļiem vai modeļu veidu sajaukuma.

Pirkstu nospiedumu iegūšana:

Latentos nospiedumus vai pirkstu nospiedumus var iegūt divos veidos

• Izmantojot ķīmiskās metodes: Izsmidzinot virsmu ar melnu pulveri, var atklāt pirkstu nospiedumu zīmējumus, kurus pēc tam var noņemt, izmantojot skaidru lenti. Var izmantot dažādas ķīmiskas vielas, piemēram, cianoakrilātu (kas var radīt pirkstu nospiedumus uz dažādiem priekšmetiem), ninhidrīnu (kas savienojas ar aminoskābēm, kas atrodas pirkstu nospiedumos, iegūstot zilu vai violetu krāsu). Arī magnētisko pulveri var izmantot, lai atklātu pirkstu nospiedumus, un tas darbojas uz spīdīgām virsmām vai plastmasas maisiņiem vai traukiem.

• Izmantojot automātiskās identifikācijas metodi: Pirkstu nospiedumu attēlus var iegūt, izmantojot dažādus sensorus. Piemēri ir kapacitatīvie sensori, kas iegūst pikseļu vērtību, pamatojoties uz pirkstu nospiedumu raksturlielumu kapacitāti, jo katrai rakstzīmei, piemēram, pirksta kores, ir atšķirīga kapacitāte, optiskie sensori, kas izmanto prizmas, lai noteiktu katra atstarotāja gaismas atstarošanas izmaiņas, un termiskie skeneri, kas mēra atšķirību laika gaitā, lai izveidotu digitālu attēlu.

Pirkstu nospiedumu identifikācijas process:

Būtībā digitālo attēlveidošanas tehnoloģiju izmanto pirkstu nospiedumu datu iegūšanā, glabāšanā un analīzē.

• Attēlu iegūšana: Kā paskaidrots iepriekš, pirkstu nospiedumu digitālo attēlu iegūšanai var izmantot dažādus sensorus. Pirkstu nospiedumu skeneris sastāv no optiskā skenera vai kapacitātes skenera. Optiskais skeneris sastāv no lādiņam pievienotas ierīces, kas sastāv no gaismas jutīgām diodēm, kas, izslēdzot, dod elektriskus signālus. Sīkie punkti, kas attēlo gaismu, kas trāpīja uz vietas, tiek ierakstīti kā pikseļi un pikseļu masīvs no attēla. Novietojot pirkstu uz stikla plāksnes vai uzraugot virsmu, kamera uzņem attēlu, apgaismojot pirksta izciļņus.

Zemāk dotajā kreisajā attēlā parādīta visa pirkstu nospiedumu iegūšanas struktūra, izmantojot optisko skeneri, un labais attēls ir sistēmas reāllaika piemērs.

Attēlu glabāšana : Pēc tam iegūto attēlu apstrādā, izmantojot digitālās attēlu apstrādes metodes, kā paskaidrots zemāk:

• Attēlu segmentēšana : Iegūtais attēls mēdz saturēt nevēlamas funkcijas kopā ar attiecīgajām funkcijām. Lai to noņemtu, tiek veikta sliekšņa noteikšana, pamatojoties uz katra attēla pikseļa dispersiju. Tiek uzskatīti pikseļi, kuru intensitāte (pelēkā līmeņa vērtība) ir lielāka par slieksni, bet pikseļi, kuru intensitāte ir mazāka par slieksni.
• Attēla normalizēšana: Katram attēla pikseļam ir atšķirīga vidējā dispersija. Tādējādi, lai iegūtu vienotu paraugu, tiek veikta normalizēšana, lai attēla pikseļi būtu vēlamajā pelēko vērtību diapazonā.
• Attēla orientācija: Tas nosaka attēla veidošanu, pamatojoties uz kores orientāciju katrā punktā. To veic, aprēķinot katra pikseļa gradientu x un y virzienos un pēc tam aprēķinot orientāciju, nosakot vidējo vektoru, kas ir perpendikulārs gradientam.
• Frekvences attēla konstruēšana: Tas tiek darīts, lai noteiktu izciļņu lokālo biežumu (sastopamības ātrumu). To veic, projicējot katra pikseļa pelēkās vērtības kopā ar virzienu, kas ir perpendikulārs kores orientācijai, un pēc tam aprēķinot pikseļu skaitu starp secīgiem minimumiem viļņu formā, kas atbilst izciļņiem. Vēl viens veids ir Furjē pārveidošanas tehnikas izmantošana.
• Attēlu filtrēšana: Tas tiek darīts, lai noņemtu nevēlamu troksni. To veic vai nu, izmantojot Gabor filtru vai Butterworth filtru. Pamata veids ir attēla saviešana ar filtru.
• Attēlu binarizācija: Filtrētais attēls pēc tam tiek pārveidots binārā attēlā, izmantojot sliekšņa noteikšanas tehniku, lai uzlabotu kontrastu. Tās pamatā ir globālā sliekšņa noteikšana, t.i., pikseļu vērtība, kas lielāka par slieksni, ir iestatīta uz 1, un pikseļu vērtība ir mazāka par, ir iestatīta uz 0.
• Attēlu retināšana: Tas tiek darīts, lai novērstu priekšplāna pikseļus, līdz tie ir viena pikseļa platumā. Tas saglabā izciļņu savienojamību.

Attēlu analīze : Tas ietver sīkumu detaļu iegūšanu no apstrādātā attēla un pēc tam to salīdzināšanu ar datu bāzē jau saglabātajiem attēlu modeļiem. Minutiae ieguve tiek veikta, aprēķinot šķērsojuma skaitu vai pusi no atšķirīgo summas starp pikseļu pāriem astoņos savienotos rajonos (astoņi savienoti nozīmē pikseļu, ko ieskauj astoņi pikseļi). Krusta numurs piešķir unikālu identifikāciju katram pirksta nospieduma raksturojumam.

Iegūtais attēls kopā ar iegūtajām detaļām tiek salīdzināts ar esošajām detaļām datubāzēs, kuras var būt drukas vai plaukstas nospiedumu ieraksti, lai tās saskaņotu, un, ja attēli vai detaļas sakrīt, personu identificē. The sistēma nodrošina visdrīzāk atbilstošo pirkstu nospiedumu attēlu saraksts no drukas datu bāzes un rezultāti tiek pārbaudīti, lai noteiktu, vai tiek veikta identifikācija.

Pirkstu nospiedumu identifikācijas priekšrocības:

• Tas ir ļoti precīzi
• Tas ir unikāls un nekad nevar būt vienāds divām personām.
• Tā ir visekonomiskākā tehnika.
• To ir viegli lietot
• Nelielas uzglabāšanas vietas izmantošana

Pirkstu nospiedumu identifikācijas lietojumi:

• Lai identificētu noziedzniekus nozieguma vietās. Tas bija viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc FBI attīstīja šo tehnoloģiju ASV.
• Lai identificētu organizācijas locekļus. Tas palīdz uzlabo drošību tādi, ka drošajā zonā var iekļūt tikai autentificētas personas, bet ne citi locekļi.
• Pārtikas veikalos, lai automātiski atpazītu un izrakstītu rēķinu reģistrēta lietotāja kredītkartei vai debetkartei.

Fotoattēlu kredīts:

• Pirkstu nospiedumu paraugs Smaragdredzība
• Vienkāršā arka Ridgeandfurrows
• Telts arka ar ridgeandfurrows
• Ulnar un Radial Loop ar ridgeandfurrows
• Virpuļo līdz ridgeandfurrows
• Optiskā pirkstu nospiedumu noteikšana idteck
• Pirkstu nospiedumu identifikācijas skeneris wikimedia

Tātad, šī ir īsa ideja par pirkstu nospiedumu identifikāciju. Visas turpmākās ievades, piemēram, informācija par apstrādes paņēmieniem vai elektrisko un elektroniskie projekti laipni aicināti apspriest ...