Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Silva, José Júnior de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11546
Resumo: Impressões digitais fornecem uma alternativa para autenticação pessoal diferente dos meios tradicionais, tais como: senhas, cartões, PIN, entre outros, que podem ser facilmente esquecidos ou perdidos. Uma impressão digital é uma característica presente na palma das mãos e nas solas dos pés dos seres humanos que são únicas para cada pessoa. Seu uso pode e vem substituindo os meios tradicionais de autenticação pessoal em sistemas informatizados ou físicos, no entanto, a segurança nesses ambientes pode ser comprometida, caso seja apresentado ao sistema um dedo falso, confeccionado com algum material sintético como: silicone, gelatina, látex, entre outros. Diversas técnicas têm sido propostas para detecção de impressões digitais falsas ou spoof detection. No entanto, esse problema ainda não está resolvido. O presente trabalho propõe uma nova técnica de extração de características: Spatial Entropy Analisys (SEnA) e a aplica à detecção de impressões digitais falsas. SEnA baseia-se na análise da entropia de Shannon em regiões de uma imagem. Neste trabalho, cada imagem de um dado conjunto de treinamento é dividida em regiões e para cada região, computa-se a entropia, formando um vetor com os valores obtidos. Os vetores são usados para treinar um classificador, que, após o treinamento, faz a distinção entre imagens de dedos verdadeiros e falsificações. SEnA foi testado nas bases das três versões da Liveness Detection Competition (LivDet) realizadas em 2009, em 2011 e em 2013. Os experimentos mostram que a técnica proposta consegue resultados promissores, em especial nas bases da competição LivDet 2011, em que a técnica proposta supera todas as demais técnicas do estado da arte comparadas.
id UFPE_10d918b3248da3fa462b56dac52ffafa
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11546
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsasDetecção de impressões digitais falsasBiometriaReconhecimento de padrõesAprendizagem de máquinaImpressões digitais fornecem uma alternativa para autenticação pessoal diferente dos meios tradicionais, tais como: senhas, cartões, PIN, entre outros, que podem ser facilmente esquecidos ou perdidos. Uma impressão digital é uma característica presente na palma das mãos e nas solas dos pés dos seres humanos que são únicas para cada pessoa. Seu uso pode e vem substituindo os meios tradicionais de autenticação pessoal em sistemas informatizados ou físicos, no entanto, a segurança nesses ambientes pode ser comprometida, caso seja apresentado ao sistema um dedo falso, confeccionado com algum material sintético como: silicone, gelatina, látex, entre outros. Diversas técnicas têm sido propostas para detecção de impressões digitais falsas ou spoof detection. No entanto, esse problema ainda não está resolvido. O presente trabalho propõe uma nova técnica de extração de características: Spatial Entropy Analisys (SEnA) e a aplica à detecção de impressões digitais falsas. SEnA baseia-se na análise da entropia de Shannon em regiões de uma imagem. Neste trabalho, cada imagem de um dado conjunto de treinamento é dividida em regiões e para cada região, computa-se a entropia, formando um vetor com os valores obtidos. Os vetores são usados para treinar um classificador, que, após o treinamento, faz a distinção entre imagens de dedos verdadeiros e falsificações. SEnA foi testado nas bases das três versões da Liveness Detection Competition (LivDet) realizadas em 2009, em 2011 e em 2013. Os experimentos mostram que a técnica proposta consegue resultados promissores, em especial nas bases da competição LivDet 2011, em que a técnica proposta supera todas as demais técnicas do estado da arte comparadas.Universidade Federal de PernambucoCavalcanti, George Darmiton da Cunha Ren, Tsang Ing Silva, José Júnior de Oliveira2015-03-09T18:27:51Z2015-03-09T18:27:51Z2014-08-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, José Júnior de Oliveira. Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas. Recife, 2014. 59 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2014.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11546porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-25T07:41:22Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/11546Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T07:41:22Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.none.fl_str_mv Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
title Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
spellingShingle Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
Silva, José Júnior de Oliveira
Detecção de impressões digitais falsas
Biometria
Reconhecimento de padrões
Aprendizagem de máquina
title_short Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
title_full Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
title_fullStr Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
title_full_unstemmed Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
title_sort Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas
author Silva, José Júnior de Oliveira
author_facet Silva, José Júnior de Oliveira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cavalcanti, George Darmiton da Cunha
Ren, Tsang Ing
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, José Júnior de Oliveira
dc.subject.por.fl_str_mv Detecção de impressões digitais falsas
Biometria
Reconhecimento de padrões
Aprendizagem de máquina
topic Detecção de impressões digitais falsas
Biometria
Reconhecimento de padrões
Aprendizagem de máquina
description Impressões digitais fornecem uma alternativa para autenticação pessoal diferente dos meios tradicionais, tais como: senhas, cartões, PIN, entre outros, que podem ser facilmente esquecidos ou perdidos. Uma impressão digital é uma característica presente na palma das mãos e nas solas dos pés dos seres humanos que são únicas para cada pessoa. Seu uso pode e vem substituindo os meios tradicionais de autenticação pessoal em sistemas informatizados ou físicos, no entanto, a segurança nesses ambientes pode ser comprometida, caso seja apresentado ao sistema um dedo falso, confeccionado com algum material sintético como: silicone, gelatina, látex, entre outros. Diversas técnicas têm sido propostas para detecção de impressões digitais falsas ou spoof detection. No entanto, esse problema ainda não está resolvido. O presente trabalho propõe uma nova técnica de extração de características: Spatial Entropy Analisys (SEnA) e a aplica à detecção de impressões digitais falsas. SEnA baseia-se na análise da entropia de Shannon em regiões de uma imagem. Neste trabalho, cada imagem de um dado conjunto de treinamento é dividida em regiões e para cada região, computa-se a entropia, formando um vetor com os valores obtidos. Os vetores são usados para treinar um classificador, que, após o treinamento, faz a distinção entre imagens de dedos verdadeiros e falsificações. SEnA foi testado nas bases das três versões da Liveness Detection Competition (LivDet) realizadas em 2009, em 2011 e em 2013. Os experimentos mostram que a técnica proposta consegue resultados promissores, em especial nas bases da competição LivDet 2011, em que a técnica proposta supera todas as demais técnicas do estado da arte comparadas.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-08-14
2015-03-09T18:27:51Z
2015-03-09T18:27:51Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SILVA, José Júnior de Oliveira. Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas. Recife, 2014. 59 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2014.
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11546
identifier_str_mv SILVA, José Júnior de Oliveira. Spatial Entropy Analisys (SEnA): uma técnica para detecção de impressões digitais falsas. Recife, 2014. 59 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2014.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11546
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1856042111212716032