Fingeravtrykkidentifikasjon

Fingeravtrykkidentifikasjon er identifikasjonsmetoden basert på de forskjellige mønstrene til menneskelige fingre, som er unik blant hver person. Det er den mest populære måten å skaffe seg informasjon om enhver person, og er den enkleste og mest praktiske måten å identifisere en person på. En fordel med fingeravtrykkidentifikasjonsmetoden er at fingeravtrykkmønsteret forblir det samme for en person gjennom hele hans / hennes liv, noe som gjør det til en feilbar metode for menneskelig identifikasjon. Studiet av fingeravtrykkidentifikasjon er daktyloskopi.

Definere fingeravtrykk:

Hudoverflaten på en hvilken som helst menneskelig finger består av et mønster av mørke rygger og hvite linjer eller daler mellom dem. Ryggenes strukturer endres på punkter kjent som minutiae og kan enten være todelt eller av kort lengde, eller to kanter kan ende på et enkelt punkt. Disse detaljene eller mønstrene er unike i alle mennesker. Flyten av disse ryggene, deres funksjoner, de intrikate detaljene til åsene og deres sekvens er det som definerer informasjonen for fingeravtrykkidentifikasjon.

Forskjellige møne mønstre er som gitt nedenfor:

FingerPrint mønster

Fingermønstre kan deles inn i 3 grupper som vist nedenfor

• Buer : Rygger går inn og ut på samme sider

Vanlig bue

• Sløyfer : Rygger kommer inn på den ene siden og går ut på en annen side

• Hjerter: Den består av sirkler eller en blanding av mønstertyper.

Skaffe fingeravtrykk:

Det er to måter å få latente utskrifter eller fingeravtrykk på

• Ved hjelp av kjemiske metoder: Sprøyting av overflaten med svart pulver kan avsløre fingeravtrykkmønstrene som deretter kan løftes med gjennomsiktig tape. Ulike kjemikalier som cyanoakrylat (som kan utvikle fingeravtrykk på en rekke gjenstander), Ninhydrin (som binder seg til aminosyrer som finnes i fingeravtrykk, og produserer en blå eller lilla farge) kan brukes. Det magnetiske pulveret kan også brukes til å avsløre fingeravtrykk og fungerer på skinnende overflater eller plastposer eller beholdere.

• Ved hjelp av automatisk identifikasjonsmetode: Fingeravtrykk-bildene kan skaffes ved hjelp av forskjellige sensorer. Eksempler er kapasitive sensorer som oppnår pikselverdi basert på kapasitansen til fingeravtrykkskarakteristikkene, ettersom hvert tegn som en fingerrygg har forskjellig kapasitans, optiske sensorer som bruker prismer for å oppdage en endring i lysrefleksjon av hver karakteristikk og termiske skannere som måler forskjellen i temperatur over tid for å skape et digitalt bilde.

Fingeravtrykkidentifikasjonsprosess:

I utgangspunktet brukes digital bildebehandlingsteknologi til å skaffe, lagre og analysere fingeravtrykkdataene.

• Henter bilder: Som forklart ovenfor kan forskjellige sensorer brukes til å få digitale bilder med fingeravtrykk. Fingeravtrykkskanneren består av en optisk skanner eller en kapasitansskanner. Den optiske skanneren består av en ladekoblet enhet som består av lysfølsomme dioder som gir elektriske signaler når de elimineres. De små prikkene som representerer lyset som treffer stedet, blir registrert som piksler og matrisen av piksler fra bildet. Når vi legger fingeren på en glassplate eller overvåker overflaten, tar kameraet bildet ved å belyse fingrene.

Det venstre bildet gitt nedenfor viser hele strukturen til fingeravtrykksoppkjøpet ved hjelp av en optisk skanner, og det høyre bildet er sanntidseksemplet på systemet.

Lagring av bildene : Det ervervede bildet blir deretter behandlet ved hjelp av digitale bildebehandlingsteknikker som forklart nedenfor:

• Bildesegmentering : Det ervervede bildet har en tendens til å inneholde uønskede funksjoner sammen med de aktuelle funksjonene. For å fjerne dette gjøres terskelverdien basert på variansen til hver piksel i bildet. Pikslene som har intensitet (grå nivåverdi) større enn terskelen blir vurdert, mens piksler som har intensitet mindre enn terskelen er eliminert.
• Bildenormalisering: Hver piksel i bildet har forskjellig middelvarians. Derfor, for å oppnå et jevnt mønster, gjøres normalisering slik at bildepikslene er i ønsket område av gråverdier.
• Bildeorientering: Den definerer å danne bildet basert på møneorientering på hvert punkt. Det gjøres ved å beregne gradienten til hver piksel i x- og y-retningen, og deretter beregne orienteringen ved å bestemme gjennomsnittet av vektoren ortogonal i forhold til gradienten.
• Konstruere frekvensbildet: Det er gjort for å bestemme den lokale frekvensen (forekomst) av rygger. Det gjøres ved å projisere de grå verdiene til hver piksel sammen med retningen vinkelrett på møneorienteringen og deretter beregne antall piksler mellom påfølgende minimum i bølgeformen, som tilsvarer ryggene. En annen måte er å bruke Fourier-transformasjonsteknikken.
• Bildefiltrering: Det er gjort for å fjerne uønsket støy. Det gjøres enten ved hjelp av et Gabor-filter eller et Butterworth-filter. En grunnleggende måte er å samle bildet med filteret.
• Bildebinarisering: Det filtrerte bildet blir deretter konvertert til et binært bilde ved hjelp av terskelteknikken for å forbedre kontrasten. Den er basert på global terskelverdi, dvs. pikselverdi større enn terskelen er satt til 1 og pikselverdi mindre enn, er satt til 0.
• Tynt bilde: Det er gjort for å eliminere forgrunnspiksler til de er en piksel brede. Det bevarer tilkoblingen til ryggene.

Analyserer bildene : Det innebærer å trekke ut detaljerte detaljer fra det bearbeidede bildet og deretter sammenligne dem med de allerede lagrede bildemønstrene i databasen. Minutiae-ekstraksjon gjøres ved å beregne kryssetallet eller halvparten av summen av forskjellene mellom par av piksler i et åtte tilkoblet nabolag (åtte tilkoblet betyr en piksel omgitt av åtte piksler). Korsnummeret gir en unik identifikasjon for hver fingeravtrykkskarakteristikk.

Det ervervede bildet sammen med de ekstraherte detaljene blir deretter sammenlignet med de eksisterende detaljene i databasene som kan skrives ut eller håndtegneskrives, for å matche, og hvis bilder eller detaljene stemmer overens, blir personen identifisert. De systemet gir en liste over fingeravtrykkbildene som samsvarer nærmest fra utskriftsdatabasen, og resultatene blir verifisert for å avgjøre om det blir gjort en identifikasjon.

Fordeler med fingeravtrykkidentifikasjon:

• Det er veldig nøyaktig
• Det er unikt og kan aldri være det samme for to personer.
• Det er den mest økonomiske teknikken.
• Den er enkel å bruke
• Bruk av liten lagringsplass

Anvendelser av fingeravtrykkidentifikasjon:

• Å identifisere kriminelle på åstedet. Det var en av de viktigste årsakene til utviklingen av denne teknologien av FBI i USA.
• Å identifisere medlemmer av en organisasjon. Det hjelper forbedrer sikkerheten slik at bare autentiserte personer kan komme inn i det sikrede området og ikke andre medlemmer.
• I dagligvarebutikker for automatisk å gjenkjenne og fakturere en registrert brukers kredittkort eller debetkort.

Fotokreditt:

• FingerPrint mønster av Emeraldandsight
• Plain Arch av Ridgeandfurrows
• Tented Arch av ridgeandfurrows
• Ulnar og Radial Loop av ridgeandfurrows
• Hvirler forbi ridgeandfurrows
• Optisk fingeravtrykkregistrering av idteck
• Fingeravtrykkidentifikasjonsskanner av wikimedia

Så dette er en kort ide om Finger Print Identification. Eventuelle ytterligere innganger som detaljer om behandlingsteknikker eller på det elektriske og elektroniske prosjekter er velkomne til å bli diskutert ...