Rua Tupi 280 – Santa Cecilia - São Paulo - SP
+ 55 11 3826-5144

FINGERCELL SDK 3,2

Projetos biométricos incorporados diferentes podem ter requisitos específicos para a arquitetura do sistema. Os componentes do FingerCell SDK fornecem interoperabilidade com outros SDKs biométricos de Neurotecnologia ou produtos de terceiros e são projetados para uso em diferentes cenários:

  • Extração de modelo e correspondência no dispositivo incorporado. Este cenário oferece privacidade e segurança, pois os modelos biométricos não saem do dispositivo. Todas as funcionalidades podem ser implementadas usando apenas o FingerCell SDK e seus componentes, sem a necessidade de usar outros produtos. Observe que um dispositivo incorporado deve fornecer recursos computacionais suficientes para executar todas as operações em tempo razoável.
  • Extração de modelo no dispositivo incorporado, modelo correspondente no cartão inteligente. Nesse cenário, a privacidade e a segurança são alcançadas pelo uso do cartão inteligente para verificação de identidade, já que as informações biométricas são transferidas apenas do dispositivo incorporado para o cartão inteligente e não são expostas. A tecnologia de correspondência de cartão inteligente não está incluída no FingerCell SDK. Essas tecnologias podem ser usadas:
    • O MegaMatcher On Card SDK é a nossa tecnologia multi-biométrica de mathing-on-card, compatível com os modelos de impressão digital gerados pelo FingerCell SDK.
    • Correspondência de outros fornecedores em tecnologias de cartões, que aceitam modelos biométricos no formato ISO / IEC 19794-2.
  • Extração de modelo no dispositivo incorporado, modelo correspondente no servidor ou na nuvem. Nesse cenário, um dispositivo incorporado, que executa o algoritmo FingerCell, executa a extração do modelo de impressão digital e envia o modelo de impressão digital para um servidor ou nuvem para correspondência. Essas tecnologias de correspondência de modelos do lado do servidor podem ser consideradas, se um sistema incluir um grande banco de dados biométrico ou deve apresentar alto desempenho:
    • O VeriFinger SDK e o MegaMatcher SDK são nossas tecnologias de identificação biométrica, que são compatíveis com modelos de impressão digital gerados pelo FingerCell SDK e incluem componentes prontos para uso para correspondência de modelos do lado do servidor.
    • As tecnologias de comparação de impressão digital do lado do servidor de outros fornecedores, que aceitam modelos biométricos nos formatos ISO / IEC 19794-2 ou ANSI / INCITS 378.
  • Extração de modelo no PC ou dispositivo móvel, correspondência de modelo no dispositivo incorporado. Nesse cenário, um dispositivo incorporado, que executa o algoritmo FingerCell, aceita modelos de impressão digital para correspondência posterior. Modelos de impressão digital podem ser gerados usando estas tecnologias:
    • O VeriFinger SDK e o MegaMatcher SDK são nossas tecnologias de identificação biométrica, que incluem componentes para extração de modelos de impressões digitais em plataformas Microsoft Windows, macOS, iOS, Android, Linux x86 / x86_64 e ARM Linux. Os componentes podem ser configurados para gerar modelos de impressão digital compatíveis com o FingerCell SDK.
    • As tecnologias de correspondência de impressões digitais do lado do servidor de outros fornecedores, que geram modelos biométricos nos formatos ISO / IEC 19794-2 ou ANSI / INCITS 378.

 

O FingerCell 3.2 SDK é baseado na tecnologia FingerCell 3.2, que foi especialmente projetada para integrar o reconhecimento biométrico de impressões digitais em hardware com microcontroladores de baixa potência e baixa memória. Os modelos de impressão digital criados com o FingerCell SDK são compatíveis com as tecnologias biométricas VeriFinger SDK , MegaMatcher SDK e MegaMatcher On Card SDK . Além disso, o FingerCell SDK é compatível com sistemas biométricos de terceiros, pois aceita e gera modelos de impressão digital nos formatos ISO / IEC 19794-2 e ANSI / INCITS 378.

Os seguintes tipos de SDK do FingerCell 3.2 estão disponíveis:

  • FingerCell 3.2 ARM Linux SDK - fornece os componentes do FingerCell como uma biblioteca compartilhada, que é compilada para a plataforma ARM Linux. Os componentes devem ser executados em hardware, o que atende aos requisitos do sistema . O SDK também inclui documentação com amostras de programação e tutoriais. Veja também o modelo de licenciamento.
  • FingerCell 3.2 Library SDK - fornece os componentes do FingerCell como uma biblioteca estática, que é compilada para a plataforma necessária. O SDK também inclui documentação com amostras de programação e tutoriais. Veja também o modelo de licenciamento .
  • FingerCell 3.2 Source Code SDK - fornece os componentes FingerCell como código-fonte, que se destina a ser transferido para a plataforma necessária. O SDK também inclui documentação completa para o código-fonte. Veja também o modelo de licenciamento .

Os componentes do FingerCell SDK fornecem essa funcionalidade:

  • Extração de modelo de impressão digital. O componente cria modelos de impressão digital a partir de imagens de impressões digitais que são fornecidas ao componente pelos integradores. Modelos de impressão digital podem ser armazenados nos seguintes formatos:
    • Formato de modelo de impressão digital proprietário de neurotecnologia ;
    • ISO / IEC 19794-2: 2005 com Cor. 1: 2009 (Formatos Biométricos de Intercâmbio de Dados - Dados de Minutos Digitais (Registro Geral e Formatos On-Card));
    • ISO / IEC 19794-2: 2011 com Cor. 1: 2012 (General Record e On-Card Formats) e Amd.2: 2015(codificação XML e clarificação de defeitos);
    • ANSI / INCITS 378-2004 (formato de Minuta de Dedo para Intercâmbio de Dados);
    • ANSI / INCITS 378-2009 com Amd. 1: 2010 (Finger Minutiae Format for Data Interchange).
  • Modelo de impressão digital de costura. O componente combina vários modelos de impressão digital em um único modelo, o que pode melhorar significativamente a precisão do reconhecimento. O algoritmo de costura de gabarito é especialmente projetado para uso com sensores de pequena área.
  • Correspondência de modelo de impressão digital. A correspondência de modelos pode ser realizada nos modos 1-para-1 (verificação) e 1-para-muitos (identificação). O componente aceita modelos de impressão digital nos seguintes formatos:
    • Formato de modelo de impressão digital proprietário de neurotecnologia ;
    • ISO / IEC 19794-2: 2005 com Cor. 1: 2009 (Formatos Biométricos de Intercâmbio de Dados - Dados de Minutos Digitais (Registro Geral e Formatos On-Card));
    • ISO / IEC 19794-2: 2011 com Cor. 1: 2012 (Registro Geral e Formatos On-Card);
    • ANSI / INCITS 378-2004 (formato de Minuta de Dedo para Intercâmbio de Dados);
    • ANSI / INCITS 378-2009 com Amd. 1: 2010 (Finger Minutiae Format for Data Interchange).

O FingerCell 3.2 SDK é baseado na tecnologia FingerCell 3.2, que foi especialmente projetada para integrar o reconhecimento biométrico de impressões digitais em hardware com microcontroladores de baixa potência e baixa memória. Os modelos de impressão digital criados com o FingerCell SDK são compatíveis com as tecnologias biométricas VeriFinger SDK , MegaMatcher SDK e MegaMatcher On Card SDK . Além disso, o FingerCell SDK é compatível com sistemas biométricos de terceiros, pois aceita e gera modelos de impressão digital nos formatos ISO / IEC 19794-2 e ANSI / INCITS 378.

Os seguintes tipos de SDK do FingerCell 3.2 estão disponíveis:

  • FingerCell 3.2 ARM Linux SDK - fornece os componentes do FingerCell como uma biblioteca compartilhada, que é compilada para a plataforma ARM Linux. Os componentes devem ser executados em hardware, o que atende aos requisitos do sistema . O SDK também inclui documentação com amostras de programação e tutoriais. Veja também o modelo de licenciamento.
  • FingerCell 3.2 Library SDK - fornece os componentes do FingerCell como uma biblioteca estática, que é compilada para a plataforma necessária. O SDK também inclui documentação com amostras de programação e tutoriais. Veja também o modelo de licenciamento .
  • FingerCell 3.2 Source Code SDK - fornece os componentes FingerCell como código-fonte, que se destina a ser transferido para a plataforma necessária. O SDK também inclui documentação completa para o código-fonte. Veja também o modelo de licenciamento .

Os componentes do FingerCell SDK fornecem essa funcionalidade:

  • Extração de modelo de impressão digital. O componente cria modelos de impressão digital a partir de imagens de impressões digitais que são fornecidas ao componente pelos integradores. Modelos de impressão digital podem ser armazenados nos seguintes formatos:
    • Formato de modelo de impressão digital proprietário de neurotecnologia ;
    • ISO / IEC 19794-2: 2005 com Cor. 1: 2009 (Formatos Biométricos de Intercâmbio de Dados - Dados de Minutos Digitais (Registro Geral e Formatos On-Card));
    • ISO / IEC 19794-2: 2011 com Cor. 1: 2012 (General Record e On-Card Formats) e Amd.2: 2015(codificação XML e clarificação de defeitos);
    • ANSI / INCITS 378-2004 (formato de Minuta de Dedo para Intercâmbio de Dados);
    • ANSI / INCITS 378-2009 com Amd. 1: 2010 (Finger Minutiae Format for Data Interchange).
  • Modelo de impressão digital de costura. O componente combina vários modelos de impressão digital em um único modelo, o que pode melhorar significativamente a precisão do reconhecimento. O algoritmo de costura de gabarito é especialmente projetado para uso com sensores de pequena área.
  • Correspondência de modelo de impressão digital. A correspondência de modelos pode ser realizada nos modos 1-para-1 (verificação) e 1-para-muitos (identificação). O componente aceita modelos de impressão digital nos seguintes formatos:
    • Formato de modelo de impressão digital proprietário de neurotecnologia ;
    • ISO / IEC 19794-2: 2005 com Cor. 1: 2009 (Formatos Biométricos de Intercâmbio de Dados - Dados de Minutos Digitais (Registro Geral e Formatos On-Card));
    • ISO / IEC 19794-2: 2011 com Cor. 1: 2012 (Registro Geral e Formatos On-Card);
    • ANSI / INCITS 378-2004 (formato de Minuta de Dedo para Intercâmbio de Dados);
    • ANSI / INCITS 378-2009 com Amd. 1: 2010 (Finger Minutiae Format for Data Interchange).

 

 

385 ppi é a resolução de imagem de impressão digital mínima recomendada para o algoritmo de extração de modelo FingerCell.

Se o sistema precisar executar a identificação da pessoa (correspondência de 1 para muitos), todos os modelos de impressão digital deverão ser carregados na RAM, portanto, o tamanho máximo do banco de dados de modelos de impressões digitais será limitado pela quantidade de RAM disponível. Consulte os requisitos do sistema para obter mais informações sobre as quantidades necessárias de RAM e armazenamento flash.

As especificações de desempenho abaixo são fornecidas para hardware embarcado baseado no microcontrolador ARM Cortex-M4F , rodando a 168 MHz de clock.

 

Especificações técnicas do algoritmo FingerCell 3.2

Tempo de extração do modelo (milissegundos) 1 )

650

Tempo de costura do modelo (milissegundos) 2 ) ( 3 )

600

Tempo de verificação do modelo (milissegundos) 3 )

4

Velocidade de identificação domodelo (modelos por segundo) 3 )

250

Tamanho do template com 16 minutias (bytes) 4 )

152

Tamanho do template com 64 minutias (bytes) 4 )

488

 

Notas:

  1. Para executar a operação com imagens de impressão digital de 180 x 256 pixels em resolução de 385 ppi ou, correspondentemente, 234 x 332 pixels em 500 ppi.
  2. Para executar a operação com 9 modelos de impressão digital.
  3. Para modelos contendo até 64 minúcias.
  4. O tamanho do modelo depende do número real de minúcias nele armazenadas. Os valores fornecidos são tamanhos de referência para os números correspondentes de minúcias.

Neurotechnology oferece FingerCell Demo Unit - testando hardware com algoritmo FingerCell pré-instalado para a avaliação da tecnologia. Entre em contato conosco para obter mais informações sobre como obter a unidade de demonstração.

O FingerCell Demo Unit é baseado em uma placa de avaliação do STM Discovery com estes componentes:

  • Microcontrolador STM32F407 funcionando a 168 MHz e com 192 kB de RAM ;
  • Próximo Biométrico sensor de impressão digital conectado via SPI, que produz 180 x 256 pixels emescala de cinza com resolução de 385 ppi ;
  • Tela LCD 2x16;
  • 4 botões de pressão.

O algoritmo FingerCell na unidade de demonstração executa a extração do modelo de impressão digital única em 700 milissegundos e corresponde a 250 impressões digitais por segundo .

A unidade de demonstração pode ser usada em dois modos:

  • Conectado a um PC host - todas as operações, incluindo importação e exportação de modelos, são realizadas via comunicação USB .
    • API do lado do PC e uma amostra de programação , que mostra como usar todos os comandos, são fornecidos.
    • O PC host precisa executar o sistema operacional Linux.
  • Independente - essas ações são executadas pela unidade depois de pressionar os botões correspondentes :
    • INSCREVER - executa captura e registro de impressões digitais. A tela LCD indica que a inscrição está em andamento e pede para colocar um dedo no scanner. Uma vez que o dedo é capturado, o modelo será extraído, as duplicatas serão verificadas no banco de dados e o dedo será registrado se nenhuma duplicata for encontrada. Um ID gerado automaticamente para a impressão digital registrada será exibido.
    • ENROLL-STITCH - executa várias capturas da mesma impressão digital, costura de modelo e inscrição. Um usuário deve digitalizar seu dedo 8 vezes . A tela LCD mostrará o progresso da inscrição e um modelo será gerado para cada impressão digital digitalizada. Após 8 varreduras, todos os modelos serão mesclados em um único modelo generalizado , que será registrado no banco de dados e o ID gerado automaticamente será exibido.
    • IDENTIFICAR - executa captura e identificação de impressões digitais individuais nos modelos armazenados no banco de dados. Um usuário deve digitalizar uma impressão digital, que será processada e identificada em relação às impressões digitais registradas anteriormente. A tela LCD mostrará o progresso do processo de identificação. Se a correspondência a for encontrada, o ID da impressão digital correspondente e a pontuação correspondente serão exibidos. Quanto maior a pontuação de correspondência, mais semelhantes são as impressões digitais.
    • CANCELAR / LIMPAR :
      • Clique único - cancelar a operação selecionada.
      • Clique duas vezes - exclua todas as entradas do banco de dados.

 

Nome Descrição Data Tamanho (KB)
FINGERCELL FingerCell é projetado para fornecer confiabilidade decente e velocidade de identificação para vários dispositivos embarcados e plataformas. 10/07/2019 563.633