dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
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dc.contributor.advisor |
Moecke, Cristian Thiago |
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dc.contributor.author |
Costa, João Vitor de Souza |
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dc.date.accessioned |
2023-07-11T20:49:17Z |
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dc.date.available |
2023-07-11T20:49:17Z |
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dc.date.issued |
2023-06-21 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248655 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação. |
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dc.description.abstract |
Nos últimos anos, observou-se um aumento no uso de impressões digitais para autenticação e verificação de identidade. No entanto, essa abordagem requer hardware especializado de alto custo para extrair as informações biométricas, o que dificulta sua popularização e torna a utilização menos acessível.No mesmo período houve ainda uma intensificação na utilização de smartphones, que, aliado ao avanço tecnológico, possibilitou a evolução das câmeras presentes nesses dispositivos, tornando-os capazes de tirar fotos de alta qualidade.
Nesse contexto, este projeto visa criar uma forma alternativa para a extração de biometrias, através de uma foto da digital a partir principalmente de um smartphone. Por meio de uma técnica de captura e pós-processamento das fotos, utilizando uma série de filtros, as impressões digitais se tornam mais evidentes, facilitando sua comparação com biometrias obtidas por leitores biométricos tradicionais ou por meio dessa abordagem alternativa. É importante ressaltar que, embora leitoras biométricas também sejam cada vez mais comuns em smartphones, os sistemas operacionais desses dispositivos não oferecem APIs ou interfaces de captura de biometrias para validação externa, limitando a confirmação de identidade apenas no âmbito local, por questões de privacidade.
Por fim, o projeto propõe o desenvolvimento de uma API REST para a verificação de identidade com base nas impressões digitais extraídas por foto ou por leitor biométrico especializado. Essa API pode ser usada para avaliar a precisão do método proposto e pode ser aplicada em novos projetos, a fim de reduzir os custos envolvidos e facilitar o acesso para pessoas que não possuem um leitor de biometrias. O método proposto desenvolvido obteve ótimos resultados com taxa média aproximada de FAR de 0,001%, TAR de 77% e EER de 1% (considerados excelentes pelo NIST) |
pt_BR |
dc.description.abstract |
In recent years, there has been an increase in the use of fingerprints for authentication and identity verification. However, this approach requires specialized and costly hardware to extract the biometric information, which hinders its popularization and makes it less accessible. Simultaneously, there has been a rise in the usage of smartphones, which, coupled with technological advancements, has allowed for the evolution of cameras in these devices, enabling them to capture high-quality photos.
In this context, this project aims to create an alternative method for biometric extraction, primarily using a photo of the fingerprint taken with a smartphone. By employing a technique of capture and post-processing of photos, utilizing a series of filters, the fingerprints become more evident, facilitating their comparison with biometrics obtained from traditional biometric readers or through this alternative approach. It is important to note that, although biometric readers are increasingly common in smartphones, the operating systems of these devices do not provide APIs or interfaces for capturing biometrics for external validation, limiting identity confirmation only within a local scope due to privacy concerns.
Lastly, the project proposes the development of a REST API for identity verification based on fingerprints extracted from photos or specialized biometric readers. This API can be used to assess the accuracy of the proposed method and can be implemented in new projects to reduce costs and facilitate access for individuals who do not possess a biometric reader. The proposed method achieved excellent results with an approximate average False Acceptance Rate (FAR) of 0.001%, True Acceptance Rate (TAR) of 77%, and Equal Error Rate (EER) of 1% (considered excellent by NIST). |
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dc.format.extent |
125 |
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dc.language.iso |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
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dc.rights |
Open Access. |
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dc.subject |
Biometria |
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dc.subject |
Autenticação biométrica |
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dc.subject |
Smartphone |
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dc.subject |
Processamento de imagens |
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dc.subject |
API-REST |
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dc.title |
Autenticação biométrica de impressões digitais obtidas por foto |
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dc.type |
TCCgrad |
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dc.contributor.advisor-co |
Rech, Luciana de Oliveira |
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