SequenceCheck™

Segmentación de huellas dactilares, control de secuencia y calificación de calidad para aseguramiento avanzado de la calidad y del cumplimiento

SequenceCheck permite comparar y medir la calidad de la imagen para el escaneado de varios dedos y sistemas de escaneado de fichas. Se trata de una API diseñada para aplicaciones que exigen un alto nivel de aseguramiento de la calidad de imágenes de huellas dactilares. La colección de datos de imágenes de huellas dactilares para el gobierno, entidades civiles, organismos de inmigración o bases de datos de criminales incluye la recolección de dos juegos de imágenes de palmada («slap») de cuatro dedos, imágenes decadactilares rodadas y una «impresión» de cada dedo. Se pueden producir errores durante la adquisición de datos de imágenes de huellas dactilares durante el proceso de escaneado o entintado. Por ejemplo, las impresiones se pueden colocar en ubicaciones de rodillo, o las imágenes de rodillo se pueden colocar arbitrariamente en el casillero incorrecto del registro impreso o electrónico. Las imágenes pueden ser borrosas, o bien pueden tener poco contraste.

SequenceCheck Screenshot

Salida de un programa de ejemplo de SequenceCheck que utiliza tarjeta decadactilares. Los colores designan un resultado positivo, negativo o pendiente de comparación.

SequenceCheck reports non-matching slaps and rolls of the same finger.

SequenceCheck reporta bofetadas y giros no coincidentes del mismo dedo.

SequenceCheck ayuda a mantener la integridad de los datos de la imagen y mejorar el rendimiento de la comparación biométrica mediante la confirmación de que al menos a cada dedo le corresponde un umbral de calidad de imagen mínimo y que está correctamente identificado.

Use with Other Aware Software Products

SequenceCheck can be used seamlessly with several other software products from Aware. It can be used with AccuScan to perform quality assurance on images scanned from fingerprint cards. NISTPack can be added to perform FBI-certified WSQ compression and ANSI/NIST-ITL 2013 (and earlier) compliant data formatting.

Características y funciones

  • Optimizado en función de la velocidad
  • Control ActiveX para Visual Basic u otros entornos de programación visual
  • Incluye demostraciones de trabajo con código fuente
  • Incluye bibliotecas o DDL separadas por funciones que aportan posibilidades de segmentación, codificación, comparación y medición de la calidad de la imagen
  • Umbrales de coincidencia/no coincidencia programables
  • Permite cumplir con los requisitos del sistema para la mayoría de los sistemas dactiloscópicos forenses
  • Ayuda a minimizar la probabilidad de adquirir datos no válidos o deficientes
  • Ayuda a maximizar la probabilidad de coincidencias con AFIS
  • Una verdadera solución COTS diseñada para gestionar una tarea de procesamiento de imágenes compleja
  • API en lenguaje C con todas las funciones
  • Envoltorios C#/.NET
  • Programas de ejemplo con código fuente
  • Soporte a la interfaz Java nativa
  • Soporte a Microsoft Windows y Linux

SequenceCheck aplica varios algoritmos avanzados para realizar las siguientes tareas:

Se trata del proceso de separar cada imagen multidactilar en varias imágenes de un solo dedo. Estas imágenes pueden consistir en una «palmada» de cuatro dedos cualquier combinación de uno a cuatro dedos.
Se trata del proceso de extraer datos de una sola imagen de huella dactilar de una imagen más grande. Este proceso elimina el ruido y la suciedad de la periferia de la imagen y centra los datos de la imagen de la impresión dactilar en una nueva imagen más nítida.
Este paso consiste en crear estadísticas y mediciones de los datos de la imagen de huella dactilar con QualityCheck. Se pueden devolver los datos sin procesar de modo que la calificación de calidad satisfaga las características del dispositivo de escaneado, o bien se puede devolver una calificación de calidad basada en una combinación de datos de mediciones. La calificación de la calidad de la imagen refleja el contraste, el brillo, el tamaño de la imagen, el flujo de crestas y la cuenta de minucias.
Este proceso determina los datos de minucias y las regiones de núcleo o delta de cada imagen. Estos datos se usan en el proceso de comparación y se envían a una aplicación mediante una llamada API.
Éste es el último paso de la secuencia; en él se usan los datos generados por los pasos anteriores y se aplica un algoritmo de comparación a los puntos de minucia. Se genera una calificación de comparación. La coincidencia o no coincidencia se puede determinar fijando un valor de umbral. Típicamente, las coincidencias generan calificaciones que son significativamente mayores que las no coincidencias. En la mayoría de los casos, las no coincidencias generan un valor de calificación cero.

Las áreas de funciones más importantes descritas anteriormente se proporcionan mediante una API fácil de comprender y de implementar. SequenceCheck incluye programas de ejemplo con código fuente que demuestran cómo integrarlos mejor en una aplicación mayor. El diseño de SequenceCheck no supone ningún flujo de trabajo predefinido; las funciones individuales se pueden invocar en casi cualquier orden para ejecutar cualquier subcomponente del control de secuencia.

SequenceCheck brinda soporte a la calidad de la imagen palmar. Las funciones incluyen detección del uso preferencial de la mano (izquierda/derecha), segmentación total de la mano (separación de los cuatro dedos de la mano completa), comparación de la palma superior con la inferior para asegurar que ambas corresponden a la misma mano y calificación de calidad global de los datos de la imagen palmar.