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Contributions to non-conventional biometric systems : improvements on the fingerprint, facial and handwriting recognition approach

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.

Main Author: Zaghetto, Cauê
Other Authors: Vidal, Flávio de Barros
Format: Tese
Language: Inglês
Published: 2021
Subjects:
Biometria
Reconnhecimento facial
Impressão digital
Reconhecimento de assinaturas
Online Access: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41181
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id ir-10482-41181
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spelling ir-10482-411812021-06-16T18:25:43Z Contributions to non-conventional biometric systems : improvements on the fingerprint, facial and handwriting recognition approach Zaghetto, Cauê Vidal, Flávio de Barros cauezag@gmail.com Biometria Reconnhecimento facial Impressão digital Reconhecimento de assinaturas Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021. Os sistemas biométricos são amplamente utilizados pela sociedade. A maioria das aplicações desses sistemas está associada à identificação civil e à investigação criminal. No entanto, com o tempo, o desempenho dos métodos tradicionais de biometria está chegando ao limite. Neste contexto, sistemas biométricos emergentes ou não convencionais estão ganhando importância. Embora promissores, novos sistemas, assim como qualquer nova tecnologia, trazem consigo não apenas potencialidades, mas também fragilidades. Este trabalho apresenta contribuições para três importantes sistemas biométricos não convencionais (SBNC): impressão digital, reconhecimento facial e reconhecimento de escrita. No que diz respeito às impressões digitais, este trabalho apresenta um novo método para detectar a vida em dispositivos de impressão digital multivista sem toque, utilizando descritores de textura e redes neurais artificiais. Com relação ao reconhecimento facial, um método de reconhecimento de faces baseado em algoritmos de característica invariante à escala (SIFT e SURF) que opera sem a necessidade de treinamento prévio do classificador e que realiza o rastreamento de indivíduos em ambientes não controlados é apresentado. Finalmente, um método de baixo custo que usa sinais de acelerômetro e giroscópio obtidos a partir de um sensor acoplado a canetas convencionais para realizar o reconhecimento em tempo real de assinaturas é apresentado. Resultados mostram que os métodos propostos são promissores e que juntos podem contribuir para o aprimoramento dos SBNC Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Biometric systems are widely used by society. Most applications are associated with civil identification and criminal investigation. However, over time, traditional methods of performing biometrics have been reaching their limits. In this context, emerging or nonconventional biometric systems (NCBS) are gaining ground. Although promising, new systems, as well as any new technology, bring not only potentialities but also weaknesses. This work presents contributions to three important non-conventional biometric systems: fingerprint, facial, and handwriting recognition. With regard to fingerprints, this work presents a novel method for detecting life on Touchless Multi-view Fingerprint Devices, using Texture Descriptors and Artificial Neural Networks. With regard to face recognition, a facial recognition method is presented, based on Scale Invariant Feature Algorithms (SIFT and SURF), that operates without the need of previous training of a classifier and can be used to track individuals in an unconstrained environment. Finally, a low-cost on-line handwriting signature recognition method that uses accelerometer and gyroscope signals obtained from a sensor coupled to conventional pens to identify individuals in real time is presented. Results show that the proposed methods are promising and that together may contribute to the improvement of the NCBS 2021-06-16T18:25:42Z 2021-06-16T18:25:42Z 2021-06-16 2021-01-29 Tese VIDAL, Flávio de Barros. Contributions to non-conventional biometric systems: improvements on the fingerprint, facial and handwriting recognition approach. 2021. 75 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021. https://repositorio.unb.br/handle/10482/41181 Inglês Acesso Aberto A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. application/pdf
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Zaghetto, Cauê
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