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Roteiro•   Definições;•   Base de Dados;•   Banco de Dados;•   Estudo das Tecnologias;•   Descrição do Projeto;•   Diagram...
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ConceitosA autenticação deve ser:• Fidedigna:   o Provar que o interlocutor é quem diz ser.• Segura:   o Resistentes à ata...
Biometria• É o estudo estatístico das características físicas ou  comportamentais dos seres vivos. Este termo també m está...
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Vantagens e ProblemasVantagens:• Segurança independente das escolhas e da memória do  utilizador;• O utilizador não precis...
Vantagens e ProblemasProblemas:• Fiabilidade da tecnologia;• Cada ponto remoto de acesso necessita de equipamentos  especi...
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Impressão Digital
Impressão Digital
Obtenção da Impressão Digital• Ink-and-roll• Live-scan
Características da                   Impressão Digitalo   Ridges     o Minutiaeso   Coreo   Axis
Características da Impressão            Digital
Características da Impressão Digital      Alguns tipos de minúcias encontradas nas IDs.
Características da Impressão Digital
Padrões de Impressões              Digitais
Padrões de Impressões Digitais
Vantagens e DesvantagensVantagens:• Fácil utilização do usuário;• Não pode ser esquecida;• É uma solução para a maioria do...
Vantagens e Problemas
Definições• Histórico   • McCulloch e Pitts (1943), Hebb (1949), e Rosemblatt     (1958).• Essas publicações introduziram ...
Definições• Conceitos• Unidades de processamento (neurônio),• Sistemas de processamento distribuído e paralelo  (PDP).• To...
Definições• Aplicações   o Reconhecimento de padrões;   o Análise de risco;   o Detecção de fraudes/falhas;   o Mineração ...
Base de Dados•   NPIA é responsável pela impressão digital Base Nacional de Dados    (IDENT1), que fornece o serviço de po...
Banco de Dados• Formato do nome dos arquivos: xxx_yyy_zzz.tif   o xxx é o ID do indivíduo;   o yyy é o ID do dedo do indiv...
Estudo das Tecnologias• MLP  o   Maioria dos trabalhos• ART (Adaptative Resonance Theory)  o   Fingerprint Clustering and ...
Estudo das Tecnologias• RBF o Fingerprint Classification Based on Curvature Sampling and   RBF Neural Networks o Fingerpri...
Estudo das Tecnologias• Redes de Hopfield  o Automatic Fingerprint Identification Using Gray Hopfield    Neural Network Im...
Estudo das Tecnologias• SVM (Suport Vector Machine)  o OS fingerprint classification using a support vector machine  o Fin...
Descrição do Projeto• Objetivo:      Estudar um método para verificação e comparação de         impressões digitais basea...
Descrição do Projeto• Definição do problema  o   Métodos tradicionais da computação convencional  o   Como identificar Imp...
Diagrama dos Processos Diagrama do sistema de reconhecimento de impressões digitais.
Tecnologias que serão utilizadasNa Implementação• Rede Neural MLP com backpropagation;• Base de dados (MySQL);• JavaEncog...
Escopo das atividades• Atividade 1 –Levantamento bibliográfico• Atividade 2 –Estudo da problemática no contexto da  Impres...
Cronograma
Referências•   http://www.npia.police.uk/en/10•   http://www.east-shore.com/data.html504.htm•   http://www.advancedsourcec...
Referências•   http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CGIV.2008.25•   http://books.google.com/books?    id=Gg...
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  1. 1. Redes NeuraisUma Proposta de identificação de ImpressõesDigitais empregando Redes Neurais Artificiais Diógenes Ricardo Luan César
  2. 2. Roteiro• Conceitos;• Biometria;• Autenticação Biométrica;• Vantagens e Problemas;• Algumas Aplicações;• Impressão Digital;• Características da Impressão Digital;• Padrões de Impressões Digitais;• Obtenção da Impressão Digital;• Vantagens e Desvantagens;
  3. 3. Roteiro• Definições;• Base de Dados;• Banco de Dados;• Estudo das Tecnologias;• Descrição do Projeto;• Diagrama do Projeto;• Tecnologias que serão utilizadas;• Escopo das Atividades;• Cronograma;• Referências.
  4. 4. Conceitos• Identificação (Accounting) o É o ato de apresentar alguma identidade;• Autenticação (Authentication) o Fornecer uma prova de Identidade;• Autorização (Authorization) o Determinar a que recursos, uma Identidade devidamente autenticada, tem acesso.
  5. 5. ConceitosA autenticação deve ser:• Fidedigna: o Provar que o interlocutor é quem diz ser.• Segura: o Resistentes à ataques (brute force, replay attack).• Simples: o Não ter custo elevado.• Usar de algo que se sabe: o Senha, PIN, segredo.• Usar algo que se possui: o Smartcard, cartão magnético, gerador de senhas.
  6. 6. Biometria• É o estudo estatístico das características físicas ou comportamentais dos seres vivos. Este termo també m está associado a medida de características das pessoas como forma de identificá -las unicamente;• Estásendo estudada desde o sé culo XX;• A informação é comparada com o registro de cada utilizador existente no sistema;• Já existe muitas aplicações com base em biometria.
  7. 7. Autenticação BiométricaUniversalidade• Capacidade de ser aplicável a todos os indivíduos.Unicidade• Capacidade de distinguir todos os indivíduos.Estabilidade• Capacidade de Operação continuada e sem problemas ao longo da vida dos indivíduos.
  8. 8. Autenticação BiométricaCorrecção• Capacidade de aquisição e uso da informação de validação capaz de distinguir todos os indivíduos.Conveniência• Capacidade de não causar incômodo ou repulsa.
  9. 9. Autenticação BiométricaAceitação• Capacidade de não provocar rejeição devido a fenômenos de perda de privacidade ou ético-sociais.Circumvention• Facilidade com que se substitui a característica biométrica.
  10. 10. Autenticação BiométricaOs erros podem ser:• Falsos positivos: aceitação de dados biométricos falsos.• Falsos negativos: não aceitação de dados biométricos verdadeiros.Afinação da correção:• Permite escolher taxas de erros aceitáveis para um determinado ambiente de operação.
  11. 11. Autenticação BiométricaA redução de falsos positivos aumenta a ocorrência de falsosnegativos e vice-versa.
  12. 12. Vantagens e ProblemasVantagens:• Segurança independente das escolhas e da memória do utilizador;• O utilizador não precisa portar consigo credenciais especiais para ter acesso;• As características biométricas não podem ser perdidas, roubadas ou esquecidas;• Requer presença física;• Não há ataques por dicionário;• Probabilidade de existir 2 indivíduos com mesmas características é nula.
  13. 13. Vantagens e ProblemasProblemas:• Fiabilidade da tecnologia;• Cada ponto remoto de acesso necessita de equipamentos especializados.
  14. 14. Algumas AplicaçõesA biometria vem sendo utilizada para:• Identificação criminal;• Controle de ponto;• Controle de acesso;• Entre outros.
  15. 15. Impressão Digital• É formada por sulcos presentes nos dedos;• A forma como esses sulcos estão dispostos formam as características da impressão;• O método de recolhimento consiste em submeter sua digital a um leitor que captura a imagem através de softwares;• Faz-se o reconhecimento utilizando uma base de dados;• Traz comodidade e uma sensação de estar tecnologicamente atualizado para o usuário.
  16. 16. Impressão Digital
  17. 17. Impressão Digital
  18. 18. Obtenção da Impressão Digital• Ink-and-roll• Live-scan
  19. 19. Características da Impressão Digitalo Ridges o Minutiaeso Coreo Axis
  20. 20. Características da Impressão Digital
  21. 21. Características da Impressão Digital Alguns tipos de minúcias encontradas nas IDs.
  22. 22. Características da Impressão Digital
  23. 23. Padrões de Impressões Digitais
  24. 24. Padrões de Impressões Digitais
  25. 25. Vantagens e DesvantagensVantagens:• Fácil utilização do usuário;• Não pode ser esquecida;• É uma solução para a maioria dos problemas com senha.Desvantagens:• Vem sendo utilizada sem estudo de segurança;• Pode ser capturada/roubada;• Necessita de aparelhagem específica;• Pode ser burladas.
  26. 26. Vantagens e Problemas
  27. 27. Definições• Histórico • McCulloch e Pitts (1943), Hebb (1949), e Rosemblatt (1958).• Essas publicações introduziram o primeiro modelo de redes neurais
  28. 28. Definições• Conceitos• Unidades de processamento (neurônio),• Sistemas de processamento distribuído e paralelo (PDP).• Topologia ou padrão de interconexão. • Fixa • Flexível
  29. 29. Definições• Aplicações o Reconhecimento de padrões; o Análise de risco; o Detecção de fraudes/falhas; o Mineração de dados; o Agrupamento de DNA; o Fidelização de clientes.• Em nossa pesquisa encontramos boa parte das aplicações de um único tipo de rede (Perceptron Multicamadas com a utilização do algoritmo de treinamento Backpropagation).
  30. 30. Base de Dados• NPIA é responsável pela impressão digital Base Nacional de Dados (IDENT1), que fornece o serviço de polícia na Inglaterra, Escócia e País de Gales com um sistema de identificação de impressões digitais, com a capacidade de palma busca estampas e marcas.• Automated Fingerprint Identification Systems (AFIS) e software para a harmonização da impressão digital de pesquisa de identificação e reconhecimento de impressões digitais são os produtos primários de East Shore Technologies.• CASIA Fingerprint Image Database• SFinGe: Synthetic Fingerprint Generator• FVC2006 4ªInternational Fingerprint Verification Competition• FVC2004: 3ª International Fingerprint Verification Competition• FVC2002: 2ª International Fingerprint Verification Competition• FVC2000: 1ª International Fingerprint Verification Competition• Neurotechnology• Biometrix• Innovatrics
  31. 31. Banco de Dados• Formato do nome dos arquivos: xxx_yyy_zzz.tif o xxx é o ID do indivíduo; o yyy é o ID do dedo do indivíduo; o zzz é o número do scanner.
  32. 32. Estudo das Tecnologias• MLP o Maioria dos trabalhos• ART (Adaptative Resonance Theory) o Fingerprint Clustering and its Application to Generate Class Code Using ART Neural Network• CPN (Couter Propagation Network) o An Algorithm for Fingerprint Recognition Based on Improved CPN
  33. 33. Estudo das Tecnologias• RBF o Fingerprint Classification Based on Curvature Sampling and RBF Neural Networks o Fingerprint Classification in DCT Domain using RBF Neural Networks o A Combined Radial Basis Function Model for Fingerprint Distortion
  34. 34. Estudo das Tecnologias• Redes de Hopfield o Automatic Fingerprint Identification Using Gray Hopfield Neural Network Improved by Run-Length Encoding o A study on Digital Media Security by Hopfield Neural Network o SOM (Suport Vector Machine)  The use of SOM for fingerprint classification  A fingerprint classification technique using multilayer SOM
  35. 35. Estudo das Tecnologias• SVM (Suport Vector Machine) o OS fingerprint classification using a support vector machine o Fingerprint matching based on weighting method and SVM o Máquinas de Vetores Suporte na Classicação de Impressões Digitais
  36. 36. Descrição do Projeto• Objetivo:  Estudar um método para verificação e comparação de impressões digitais baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA).• Conteúdo  Definições  Estudo das tecnologias  Base de dados  Descrição do projeto
  37. 37. Descrição do Projeto• Definição do problema o Métodos tradicionais da computação convencional o Como identificar Impressões Digitais empregando Redes Neurais Artificiais?• Objetivos o Identificar Impressões Digitais empregando Redes Neurais Artificiais.
  38. 38. Diagrama dos Processos Diagrama do sistema de reconhecimento de impressões digitais.
  39. 39. Tecnologias que serão utilizadasNa Implementação• Rede Neural MLP com backpropagation;• Base de dados (MySQL);• JavaEncog/ Free Fingerprint Verification SDK• Resultados esperados (Uma solução que identifique impressões digitais);
  40. 40. Escopo das atividades• Atividade 1 –Levantamento bibliográfico• Atividade 2 –Estudo da problemática no contexto da Impressão digital• Atividade 3 –Identificação das melhores práticas e tecnologias mais comuns utilizadas nos principais trabalhos da indústria e academia.• Atividade 4 –Identificar as principais APIs.• Atividade 5 - Investigar a viabilidade da implementação ou uso de uma ferramenta para classificar os padrões• Atividade 6 – Elaboração do Relatório• Atividade 7 –Entrega e apresentação do Projeto final.
  41. 41. Cronograma
  42. 42. Referências• http://www.npia.police.uk/en/10• http://www.east-shore.com/data.html504.htm• http://www.advancedsourcecode.com/fingerprintdatabase.asp• http://www.lem.ep.usp.br/Pef411/~Cristiano %20Oliveira/CristianoOliveira/Paginas/RedesNeurais.htm• http://www.stanford.edu/class/cs229/proj2010/Fifield- RemoteOperatingSystemDetection.pdf• http://hcsi.cs.tsinghua.edu.cn/Paper/paper05/200509.pdf• https://intranet.dcc.ufba.br/pastas/gaudi/biometrica/papers/id/Mestre- UFC-SVM-AllanReffson.pdf• http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=http%3A%2F %2Fieeexplore.ieee.org %2Fiel5%2F5462929%2F5466882%2F05466901.pdf%3Farnumber %3D5466901&authDecision=-203• http://wenku.baidu.com/view/f11f142f453610661ed9f43a.html
  43. 43. Referências• http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CGIV.2008.25• http://books.google.com/books? id=GgBNgRANvzgC&pg=PA140&lpg=PA140&dq=fingerprint+ %2B+Hopfield&source=bl&ots=9zul5XOGjL&sig=bOJkDx3vdlQwlcyJYN2nh vomn3A&hl=en&ei=JGu3TfXXKNOE0QGA6PjgDw&sa=X&oi=book_result& ct=result&resnum=3&sqi=2&ved=0CCgQ6AEwAg#v=onepage&q=fingerprin t%20%2B%20Hopfield&f=false• http://www.springerlink.com/content/v1hlenrprl8c786h/• http://www.iis.sinica.edu.tw/page/jise/2009/200911_18.pdf• http://www.jaist.ac.jp/jinzai/Paper18/ICIAR2006.pdf• http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTAL-JSJZ200611049.htm

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