As impressões digitais digitalizadas são pressionadas contra o leito do scanner, causando a deformação dos padrões de impressões digitais
Um dos recursos mais procurados no mundo atual dos smartphones é a capacidade de comparar as impressões digitais fotografadas com as armazenadas no banco de dados. Além da possível desvantagem óbvia causada pela qualidade variável da foto, a simples comparação entre uma foto e uma amostra produz muitos erros.
O motivo? As impressões digitais digitalizadas são pressionadas contra o leito do scanner, causando a deformação dos padrões de impressões digitais. Além disso, a forma como os sulcos são vistos é diferente: enquanto o scanner captura suas impressões diretas, a fotografia as mostra como sombras.
Na verdade, a comparação de fotos de impressões digitais sem contato e suas amostras de banco de dados não é nem de longe tão precisa quanto a comparação de duas impressões digitais digitalizadas.
Nos casos em que as impressões digitais sem contato estão sendo usadas, elas geralmente comparam as impressões digitais fotografadas com o banco de dados de fotos, e não com as digitalizações, o que limita a utilidade desse método.
“Estávamos procurando uma maneira confiável de comparar as impressões digitais sem contato com os bancos de dados existentes, pois esse é um dos recursos mais solicitados no mundo das impressões digitais. Em vez de tirar impressões digitais para identificação na delegacia de polícia, basta tirar uma fotografia das impressões digitais, economizando muito tempo e esforço”, explica Igor Janos, chefe da equipe de dados sintéticos da Innovatrics, enquanto nos guia pelas etapas necessárias para chegar à rede neural final.
Etapa 1: Faça moldes de gesso dos dedos de seus colegas
Se você precisa saber como os dedos reais são deformados ao serem escaneados, primeiro você precisa de dedos. Muitos dedos. Especificamente, seus moldes em gesso extremamente fino, para poder capturar todos os detalhes.
Felizmente, por ser uma empresa de biometria, a Innovatrics tem muitos voluntários à disposição, dispostos a doar seus dedos para fins de pesquisa. “Encontrar uma boa mistura de gesso foi o primeiro desafio – precisávamos de uma mistura que não contivesse bolhas e que mostrasse todas as características sem ser muito frágil”, explica Igor Janos.
Etapa 2: Gire esses dedos em um scanner 3D
Para transferir todos os sulcos detalhados dos moldes dos dedos para o mundo digital, você precisa de um scanner 3D. Felizmente, o mundo alimentado por IA agora oferece muitos substitutos para uma máquina dedicada. Você pode fazer um vídeo detalhado do objeto que deseja transferir para 3D e os serviços on-line o triturarão para produzir uma réplica digital perfeita.
Etapa 3: Brinque com os dedos no Unity
Depois de transformados em modelos digitais, os dedos agora podem ser usados em programas de modelagem 3D, como o Unity. O objetivo principal: modelar adequadamente como uma foto de dedo é transformada em uma foto plana e digitalizada.
Uma vez estabelecida a conexão, a rede neural pode aprender a traduzir uma foto de um dedo em uma impressão digital digitalizada. “Foi complicado encontrar a firmeza adequada do material para modelar o comportamento de um dedo humano vivo”, diz I. Janos.
Etapa 4: Tente. Falhar. Tente novamente
Silvester Kosmel, colega de Igor, acrescenta que foram necessários cerca de três meses de muitas tentativas e erros para encontrar uma abordagem confiável de tradução de fotos de impressões digitais para suas imagens digitalizadas.
“No processo, os dedos digitais foram adornados com impressões digitais geradas sinteticamente para produzir um conjunto de dados robusto. Criamos nosso próprio shader para poder renderizar as impressões digitais de forma rápida e correta”, acrescenta S. Kosmel. A rede neural resultante, quando vê o dedo na câmera, agora está produzindo sua impressão digitalizada em tempo real e pode ser comparada a uma galeria de impressões digitais.
Etapa 5: Teste e medição
A última etapa, é claro, é medir a qualidade do resultado. “Os resultados dependem muito da câmera do smartphone, mas até mesmo um smartphone de baixo custo com nossa rede neural mostra maior precisão do que uma simples comparação da foto da impressão digital com uma digitalização”, diz I. Janos.
Os scanners de impressões digitais da polícia têm uma resolução de 500 DPI ou mais, o que os torna extremamente precisos. A resolução da câmera do smartphone varia de acordo com o fabricante. Os melhores resultados foram obtidos com uma câmera de iPhone, mas qualquer foto pode ser traduzida em uma digitalização de impressão digital de 500 DPI.
A próxima etapa? Incorporar a rede neural às bibliotecas móveis e ao ABIS, para que nossos clientes possam se beneficiar da tecnologia recém-desenvolvida.
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Sobre Innovatrics
A Innovatrics é um parceiro independente e confiável para tecnologia de gerenciamento de identidade biométrica. Até o momento, a empresa concluiu com êxito mais de 600 projetos em 80 países, com mais de um bilhão de pessoas processadas biometricamente usando o software da Innovatrics.
Combinada com uma abordagem inovadora e um atendimento proativo ao cliente, a Innovatrics capacita organizações de todo o mundo a integrar ou criar soluções poderosas e flexíveis de identificação biométrica de forma rápida e fácil.
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