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FINGERCELL-EDK-DISPOSITIVOS-EMBARCADOS-MOVEIS

FingerCell EDK
 
Tecnologia de identificação por impressão digital embarcada e móvel
 
A tecnologia FingerCell, desenvolvido com base VeriFinger, é projetado para desenvolvedores de sistemas biométricos embarcados.
 
O algoritmo FingerCell é compacto, sensor independente e multi-plataforma. Ela oferece confiabilidade e velocidade decente de identificação de vários dispositivos móveis ou embarcados
 
FingerCell está disponível para integradores como Embedded Development Kit (EDK) com FingerCell biblioteca ou código-fonte para o desenvolvimento de um sistema rápido e confiável na plataforma embarcada ou móvel.
 
Por FingerCell?
 
Confiabilidade comprovada em FVC2004
 
O suporte a múltiplos sensores de impressão digital
 
Algoritmo com diversas plataformas com código-fonte compacto e portátil.
 
Processadores de baixa velocidade suportados.
 
Preços razoáveis, licenciamento flexível e suporte ao cliente.
 
Velocidade de identificação de até 700 impressões digitais por segundo
 
Velocidade de cadastramento menor de 1 segundo para impressões digitais

Tecnologia e EDK
 
Características do algoritmo FingerCell e capacidades. O algoritmo FingerCell executa o processamento de imagem rápido e identificação de Templates, mesmo em processadores de baixa velocidade. O algoritmo é adequado tanto para a verificação (1-to-1 matching) e identificação (correspondência um-para-muitos). FingerCell é tolerante com a rotação de impressões digitais, translação e deformação
 
FingerCell Embedded Development Kits. FingerCell está disponível para integradores como 2 tipos de kits de desenvolvimento de sistemas embarcados. FingerCell EDK Biblioteca que é destinado a projetos de sistemas biométricos, utilizando hardware baseado em processadores ARM.  FingerCell EDK código fonte destina-se a grandes projetos de sistemas biométricos através de terceiros ou de hardware personalizado
 
Requisitos do sistema. Processador recomendado é de pelo menos 200 MHz CPU da família ARM e processador mínimo necessário é 75 MHz CPU ARM7. Pelo menos 400 kB de memória necessária para o código de algoritmo e matrizes de dados. Windows CE e ARM-Linuxsão suportados
 
Resultados dos testes de confiabilidade e especificações técnicas. O algoritmo FingerCell cadastra uma impressão digital em menos de 1 segundo, e identifica uma digital a velocidade de até 700 impressões digitais por segundo e requer 300-600 bytesde memória para armazenar um Template de uma impressão digital.
 
Download. FingerCell demo algoritmo aplicações para plataformas de Win32 WinCE e estão disponíveis para download. FingerCell EDK Trial de 30 diastambém está disponível para download.
 
Referências.Neurotechnology clientes têm desenvolvido uma série de soluções móveis e embarcados baseados em software FingerCell

 

Características Algoritmo FingerCell e Capacidades
 
FingerCell oferece confiabilidade e velocidade decente de identificação de vários dispositivos móveis ou embarcados. O algoritmo FingerCell é semelhante ao algoritmo VeriFinger e inclui as soluções proprietárias:
 
Processamento de imagem rápido. Fingerprint tempo de processamento de imagem é menos de 1 segundo em 200 MHz ARMprocessador, o que é aceitável para sistemas embarcados.
 
Processadores de baixa velocidade são suportados. A extração do Template e de Identificação é adaptada para os processadores de baixa velocidade embarcados. Por exemplo, a verificação da impressão digital é realizada em cerca de 2 segundos em um processador ARM7 - 75MHz embarcadoquando FingerCell algoritmo é utilizado.
 
Características modo de generalização. Este modo de cadastramento de impressão digital gera um conjunto de características da impressão digital generalizada a partir de uma coleta das impressões digitais do mesmo dedo. Cada imagem da impressão digital é processada e as características são extraídas. Em seguida, o conjunto de características é analisada e combinada em uma única coleção generalizada que é escrita no banco de dados. Desta forma, a captura das minúcias é mais confiável obtendo uma melhor qualidade da identificação da impressão digital e aumenta consideravelmente com este modalidade de cadastramento.
 
Capacidade de identificação. Como FingerCell é desenvolvido com base VeriFinger, é adequado não apenas para verificação da impressão digital (um-para-1 de Identificação), mas também para a identificação (Identificação um-para-muitos).
 
Tolerância à rotação da impressão digital, translação e deformação. Essa tolerância é alcançada por FingerCell algoritmo proprietário da impressão digital identificação. O algoritmo é capaz de identificar impressões digitais, mesmo que sejam rodadas, transladas e deformadas, e identifica cerca de 150 impressões digitais por segundo no modo de um-para-muitos em um processador da família ARM de 200 MHz.
 
Identificação mais rápida usando entradas de dados pré-classificadas. Para algumas tarefas de identificação , a taxa de velocidade efetiva do FingerCell pode ser aumentada até 700 impressões digitais por segundo(Em um processador de 200 MHz ARM da família) por entradas de dados pré-triados com determinadas características globais. harmonização da impressão digital é feita primeiro com as entradas do banco de dados global com características mais semelhantes às da impressão digital de teste. A identificação dentro deste grupo não produz resultado positivo, então o próximo registro com características mais semelhantes global é selecionado, e assim por diante, até que a Identificação é bem sucedida ou o fim do banco de dados é alcançado. Na maioria dos casos há uma chance muito boa que a Identificação correta será encontrada no início da pesquisa. Como resultado, o número de comparações necessárias para obter a identificação de impressões digitais diminui drasticamente, e, conseqüentemente, aumenta a velocidade de comparação.
 
 
Software Compacto Portátil. FingerCell é projetado para fácil implementação em aplicações muito diversas e específicas. O algoritmo de ANSI código-fonte C do sensor é independente, pois pode ser portado para várias plataformas e de hardware. O código compilado e matrizes de dados internos requerem apenas 400 KB de memóriae, portanto, pode ser implementado em chips de memória baixa, reduzindo assim os custos de hardware.

 

FingerCell 2.1 Library EDK contém os seguintes componentes:
 
MS componentes do Windows CE:
FingerCell biblioteca 2.1 (para Microsoft Visual Studio 2005 com SP1)
O código-fonte de aplicativo de exemplo FingerCell biblioteca de uso no Visual C + + 2005 SP1
 
Componentes ARM Linux:
FingerCell biblioteca 2.1 (para ARM-Linux compilador C GCC)
O código-fonte de aplicativo de exemplo embarcado em ANSI C (projeto para ARM-Linux compilador C GCC)
User-Space drivers para entrada de imagem de Tacoma CMOS, Startek FM200, CS Biometri-CS-Pass, Zvetco Verifi P4000, AuthenTec AF-S2, AuthenTec AES4000e Fujitsu MBF200sensores de impressão digital através da porta USB
 
FingerCell 2,1 documentação EDK.
 
FingerCell 2,1 código fonte EDK
 
FingerCell 2,1 código fonte EDK é destinado a desenvolvedores que vão integrar tecnologia de identificação por impressão digital em um dispositivo embarcado personalizado.
 
FingerCell 2,1 código fonte EDK contém os seguintes componentes:
 
10.000 FingerCell 2,1 licenças de instalação
 
FingerCell código 2.1:
Projeto de compilador GCC (ARM-Linux plataforma)
Projeto de MS Visual Studio 2005 (plataforma Pocket PC 2003)
 
FingerCell Algoritmo 2.1 e Descrição Código Fonte
 
Os aplicativos de exemplo:
Projeto de compilador GCC (ARM-Linux plataforma)
Projeto de MS Visual Studio 2005 (plataforma Pocket PC 2003)
 
códigos de drivers Linux user-space "de origem para Tacoma CMOS, Startek FM200, CS Biometri-CS-Pass, Zvetco Verifi P4000, AuthenTec AF-S2, AuthenTec AES4000e Fujitsu MBF200sensores digitais conectados via porta USB
 
guia FingerCell 2,1 desenvolvedores EDK '
 
Requisitos de Sistema
 
Processador baseado em ARM:
MínimoRequisito: processador ARM7 rodando a 75 MHz para verificação da impressão digital em cerca de 2 segundos.
Recomendado: Processador ARM de 200 MHz clock da CPU para o cadastro de impressões digitais em menos de um segundo (famílias de processadores ARM principal: ARM9, ARM10, ARM11, StrongArm, XScale).
 
Pelo menos 400 KBde memória para FingerCell código e matrizes de dados (a quantidade recomendada pode ser diferente, pois depende do tamanho da imagem da impressão digital)
 
Sensor de impressão digital que tem um módulo de suporte incluídos no FingerCell EDK ou um driver está disponível no fabricante do scanner ou de outras fontes
 
ARM Linux (Glibc 2.3.4 ou posterior) ou Microsoft Windows Mobile 2003(Ou mais) do sistema operacional
 
Por favor note que FingerCell 2,1 EDK código-fonte pode ser facilmente portado a maioria das outras plataformas e processadores que usam Compilador ANSI C

Nome Descrição Data Tamanho (KB)