HauptseiteTechnologieFingerbilderkennungTechnischer Verfahrensablauf

Technischer Verfahrensablauf

Schleife
Wirbel
Bogen

Im Bereich der Daktyloskopie wird der Fingerabdruck üblicherweise mit Tinte erstellt. Bei der computergestützten Biometrie wird sowohl bei der Personalisierung als auch bei der Erkennung des Fingerabdrucks ein Bild durch einen Sensor aufgenommen, der im Allgemeinen eine Auflösung von 500 dpi, also eine Pixelfäche von etwa 50 μm x 50 μm aufweist. Desgleichen haben diese Sensoren üblicherweise 8 Bit pro Pixel, dies entspricht 256 Graustufen und geht dann auch mit dem IAFIS-Standard konform, der auch als FBI-Standard bezeichnet wird. Die Struktur eines Fingerbildes wird in zwei Arten von Strukturen eingeteilt: zum einen in eine globale und zum anderen in eine lokale Struktur. Bei der globalen Struktur betrachtet man das komplette Muster der Vertiefungen und der Erhebungen des Fingerbildes. Die globale Struktur wird üblicherweise in der Daktyloskopie verwendet, wobei die Strukturen klassifiziert werden. Die Rillenlinienmuster werden in drei Hauptmuster unterteilt: Schleifen (ca. 60 Prozent; Schleife links und rechts jeweils ca. 30 Prozent, Wirbel (ca. 35 Prozent) und Bögen (ca. 5 Prozent).

Bei der lokalen Struktur hingegen werden die Unregelmäßigkeiten oder Diskontinuitäten der Linien betrachtet. Diese Unregelmäßigkeiten oder Anomalien der Papillarlinien, die einen flußartigen grafischen Verlauf aufweisen und die mathematisch bzw. formal mit einer diskreten Kurvenschar verglichen werden können, werden als Minuzien bezeichnet. Die verschiedenen Minuzienkategorien sind in Tabelle 5 dargestellt. Bei der automatischen Verarbeitung unterscheidet man häufig zwischen Bifurkationen und Endungen bzw. Endpunkten. Diese Zwei-Klassen-Minuzieneinteilung wird von den meisten automatischen Erkennungssystemen genutzt. Das Problem der computergestützten automatischen Fingerbilderkennung wird damit auf einen Punktmustervergleich reduziert.

Messmethodik:

Eine Drei-Klassen-Grundkategorisierung der in der Literatur vorkommenden Fingerbilderkennungsansätze kann wie folgt eingeteilt werden:

Korrelationsbasierender Vergleich
Zwei Fingerbilder werden übereinandergelegt und solange rotiert bzw. verschoben, bis die höchste Korrelation anhand eines Intensitätsniveaus berechnet wird.

Rillenmerkmalsbasierender Vergleich
Hierbei werden die Papillarlinienverläufe und deren Frequenz verglichen und auch gelegentlich in der Literatur als Verfahrensansatz zum Vergleich der "globalen Struktur" bezeichnet. Das Verfahren führt zu Schwierigkeiten bei Bildern niedriger Bildqualität.

Minuzienbasierender Vergleich
Hierbei werden die Unregelmäÿigkeiten der Papillarlinien auch häufig lokale Struktur genannt - innerhalb eines Koordinatensystems miteinander verglichen. Dies ist das in der Praxis am häufigsten verwendete Verfahren. Deshalb wird im Weiteren nur auf dieses Verfahren eingegangen.

Die Fingerbilderkennung findet in verschiedenen Stufen statt. In der ersten Stufe wird der Fingerabdruck in der Regel als Graustufenbild aufgenommen. In der zweiten Stufe wird das Bild gefiltert, das Rauschen beglichen und der eigentliche Fingerabdruck vom Bildhintergrund entfernt. Der Großteil der auf dem Markt verfügbaren Fingerbilderkennungsalgorithmen basiert auf der Minuzienerkennung, das heisst, der Algorithmus extrahiert diese Merkmale und legt sie in einem Referenzdatensatz ab. Die Minuzien eines Fingerabdruckes sind hierbei vergleichbar mit einer Punktewolke innerhalb eines Koordinatensystems. Als Parameter einer Minuzie werden zusätzlich die Art der Minuzie sowie der Winkel  der Tangente hinterlegt, wobei mit dem Winkel der Tangente der Winkel der lokalen Flussrichtung gemeint ist. Die Minuzienerkennung kann durch eine Tangentenmatrix erfolgen, wobei jeweils der Schnittpunkt zweier Tangenten aus der lokalen Nachbarschaft die Minuzie darstellt. Auch die Krümmung an der lokalen Minuzie kann in den Referenzdatensatz als Parameter aufgenommen werden. Neben Minuzien können Informationen wie Papillarlinienmuster, Rillenfrequenz, Lokalisation und Position von Singularitäten wie Cores und Deltas, Position der Minuzienpunkte, Rillenanzahl zwischen zwei Minuzien und Positionen von Poren in den Erkennungsprozess mit einfließen. In der ursprünglichen Lehre der Fingerbilderkennung werden die Muster eines Fingerbildes klassifiziert in durchgehende Papillarlinien, Augen, Inselbildungen, Gabelung abwärts, Haken abwärts/aufwärts, Gabelung aufwärts, Verbindungslinie, eingelagerte Schleife, beginnende Papillarlinie, endende Papillarlinie, unterbrochene Papillarlinie und Deltas. Die durchschnittliche Wellenlänge beträgt 9 Pixel bei einer Auösung von 500 DPI zwischen zwei Tälern oder zwei Bergen. Die Rillen sind im Allgemeinen 450 μm breit. Die Poren sind ungefähr 40 μm breit, weshalb eine Sensorauösung von ungefähr 1.000 dpi erforderlich wäre

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