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Über Fingerbilderkennung

Minuzienendung
Minuzienbifurkation

Die Geschichte geht zurück bis mindestens 2.200 vor Christus. Die Nutzung von Fingerabdrücken als ein persönlicher Code hat eine lange Tradition und wurde bereits von den Assyrern und den Babyloniern, den Chinesen und den Japanern genutzt. Seit 1897 wird die Daktyloskopie für die Identifikation von Kriminellen bzw. von Verbrechern genutzt (Daktyloskopie ist das Synonym für die nicht-computergestützte Fingerbilderkennung).

Ein Fingerabdruck besteht aus Rillen (Linien, die über den Fingerabdruck laufen) sowie aus Tälern (Zwischenräume zwischen den Linien). Das Muster der Linien und Täler ist einzigartig für jedes Individuum.

Es gibt zwei Hauptansatzpunkte für die Fingerbilderkennung: Minutienerkennung und globale Mustererkennung. Der erste Ansatz beschäftigt sich mit der Analyse der Rillen, der Bifurkaktionen und der Endungen der Papillarlinien. Der zweite Ansatz beschäftigt sich mit einer mehr makroskopischen Methode, nämlich der Analyse von Wirbeln, Schleifen und Bögen. Die Struktur eines Fingerbildes wird in zwei Arten von Strukturen eingeteilt. Zum einen in eine globale Struktur und zum anderen in eine lokale Struktur. Bei der globalen Struktur betrachtet man das komplette Muster der Vertiefungen und Erhebungen des Fingerbildes, bei der lokalen Struktur hingegen werden die Unregelmäßigkeiten dieser Linien betrachtet. Man unterscheidet im Groben zwischen zwei Kategorien von Minutien, nämlich zwischen Endungen bzw. Endpunkten und Bifurkationen.

Die Fingerbeere hat im Durchschnitt ca. 100 Minutien. Die Minutien eines Fingerabdruckes sind hierbei vergleichbar mit einer Punktewolke innerhalb eines Koordinatensystems – als Parameter einer Minutie wird zusätzlich die Art der Minutie sowie der Winkel der Tangente hinterlegt.

Ein Template kann aus einem oder mehreren Fingerprintcodes bestehen um die Menge an Information zu erhöhen und um die gültige Fingerbildfläche zu erweitern. Im Allgemeinen führt dies zu einer höheren Ähnlichkeit mit dem anschließend zu vergleichenden Fingerabdruck.

Die Templategröße variiert abhängig vom Algorithmus und der Qualität des Fingerabdrucks zwischen 100 Bytes und 1500 Bytes. Trotzdem existieren wenige Fingerabdrücke ohne irgendwelche Minutien, was ein Enrollment in diesem Fall nicht möglich macht.

Die Gleichwahrscheinlichkeitsrate (Equal-Error-Rate) ist relativ niedrig, deshalb weisen Fingerbilderkennungssysteme eine relativ hohe Erkennungsgüte auf. Die Preise für solche Systeme im Vergleich zu anderen biometrischen Systemen wie beispielsweise Iriserkennungssysteme sind relativ niedrig, und die Benutzerakzeptanz ist relativ hoch.

(Quelle: v.Graevenitz, Gerik (2006): Erfolgskritieren und Absatzchancen biometrischer Identifikationsverfahren, Lit Verlag, S. 58-62)

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