Detecção do mal-posicionamento rotacional de dedos em dispositivos de captura de impressões digitais multivista sem toque utilizando redes neurais artificiais

Abstract

Este trabalho apresenta um método baseado em Redes Neurais Artificiais que avalia o malposicionamento dos dedos devido à rotação em dispositivos de aquisição de impressões digitais multivista sem toque. O objetivo é determinar se o dedo está rotacionado ou não, uma vez que o adequado posicionamento do dedo é mandatório para garantir altas taxas de correspondência entre impressões digitais. Um conjunto de teste de 9000 imagens adquiridas foi utilizado para treinar, validar e testar um conjunto de classificadores baseados em redes neurais artificiais multicamadas. Até o momento, não existe um método definitivo que abordou o problema da qualidade de impressões digitais em dispositivos de captura que utilizem a tecnologia multivista sem toque, e a detecção da rotação de dedos apresentada neste trabalho é um dos passos que devem ser levados em conta se um futuro método automático para avaliação da qualidade de impressões digitais for considerado. Os resultados médios, mostram que: o classificador identifica corretamente o mal-posicionamento em aproximadamente 98,50% dos casos; e quando o mal-posicionamento é detectado, o ângulo de rotação é corretamente estimado em 95,25% dos casos.