MegaMatcher SDK 2025.1

AFIS EM LARGA ESCALA DE IDENTIFICAÇAO MULTIBIOMETRICA

O MegaMatcher foi projetado para desenvolvedores de sistemas AFIS (Automated Fingerprint Identification System) e multibiometricos de larga escala.

A tecnologia garante alta confiabilidade e velocidade de identificação biométrica, mesmo com uso de grandes bancos de dados.

Disponível como um kit de desenvolvimento de software que permite o desenvolvimento de produtos de identificação de impressão digital, íris, rosto, palma da mão, em larga escala, de uma ou varias biometrias, para plataformas Microsoft Windows, Linux, MacOs, IOs e Android.

RECURSOS E CAPACIDADES

• Comprovado em projetos de escala nacional, incluindo emissão de passaportes e deduplicação de eleitores.
• Motor de impressões digitais compatível com NIST MINEX e motor de íris validado pelo NIST IREX.
• Solução multibiométrica turnkey para projetos de identificação em escala nacional com o MegaMatcher ABIS.
• Correspondência de alto desempenho para sistemas em larga escala com o MegaMatcher Accelerator.
• Impressões digitais, íris e rostos podem ser comparados em smart cards usando o MegaMatcher On Card
• Inclui modalidades de impressão digital, íris, rosto, voz e impressão palmar.
• Compatibilidade com impressões digitais roladas, planas e latentes.
• Suporte ao BioAPI 2.0 e outros padrões biométricos ANSI e ISO.
• Verificação de conformidade com os requisitos da ICAO para imagens faciais.
• Compatibilidade com MOSIP, garantindo integração transparente com outros sistemas.
• Excelente relação custo/benefício, licenciamento flexível e suporte gratuito ao cliente.

A tecnologia MegaMatcher para Sistemas Automatizados de Identificação Biométrica em larga escala (AFIS/ABIS) foi introduzida em 2005. Desde então, a tecnologia vem sendo constantemente aprimorada, com mais de 10 versões principais e secundárias lançadas até o momento.

A tecnologia MegaMatcher está disponível como um SDK multiplataforma, que inclui motores de reconhecimento de impressões digitais, rosto, voz, íris e palma da mão, juntamente com um algoritmo de fusão para identificação rápida e confiável em sistemas de grande escala.

Os motores de software biométrico são baseados em redes neurais profundas e contêm diversas soluções algorítmicas proprietárias, especialmente úteis para problemas de identificação em larga escala. Algumas dessas soluções estão listadas nas descrições dos motores de identificação biométrica de impressão digital, rosto, voz e íris abaixo.

Motor de extração e correspondência de impressões digitais MegaMatcher

• Conformidade total com MINEX. O NIST reconheceu o algoritmo de impressões digitais do MegaMatcher como compatível com o MINEX e adequado para uso em aplicações do programa de verificação de identidade pessoal (PIV).

• Correspondência de impressões digitais roladas e planas. O motor de impressões digitais do MegaMatcher realiza a correspondência entre impressões digitais laminadas e planas. Normalmente, algoritmos convencionais de identificação de impressões digitais “laminadas” executam a correspondência entre impressões planas e laminadas de forma menos confiável devido às deformações específicas das impressões laminadas. O MegaMatcher permite correspondência plana-para-plana, plana-para-laminada ou laminada-para-laminada com alto grau de confiabilidade e precisão. O algoritmo realiza a correspondência de até 000 registros de impressões digitais planas por segundo em um único PC.

• Determinação da qualidade da imagem da impressão digital. O MegaMatcher inclui a verificação da qualidade da imagem de impressões digitais, que pode ser utilizada durante o cadastro para garantir que apenas os melhores modelos de impressão digital sejam armazenados no banco de dados. Essa verificação pode identificar se um dedo está muito úmido, muito seco, pressionado em excesso ou de forma insuficiente, ou até mesmo se apenas as pontas dos dedos foram capturadas.

• Detecção de falsificação de impressões digitais. É utilizada uma classificação de imagens de impressões digitais digitalizadas, baseada em aprendizado profundo, para diferenciar entre impressões vivas/não-vivas, detectando tentativas de ataque por apresentação do dedo. Essa funcionalidade cobre tentativas de falsificação realizadas com ecoflex, cola de madeira, látex e gelatina, sendo extremamente útil para a identificação de fraudes.

• Detecção de anomalias em dedos. Um módulo especializado identifica problemas em imagens de digitalização de quatro dedos, como erros comuns ou atividades fraudulentas, incluindo casos de digitalização de pegadas no lugar das mãos ou captura de partes incorretas da mão.

• Captura de impressões digitais sem contato. O SDK MegaMatcher inclui um componente especializado que permite a captura de impressões digitais sem contato, usando a câmera de um smartphone. O componente pode processar fotos de quatro dedos juntas (slaps), normalmente feitas com câmeras de celulares em ambientes comuns, e usar os dados processados para segmentação e extração do modelo de impressão digital. Os usuários finais podem se beneficiar dessa alternativa aos leitores tradicionais de impressões digitais, utilizando seus próprios smartphones para captura biométrica, eliminando a necessidade de dispositivos especializados.

• Tolerância a translação, rotação e deformação. O MegaMatcher utiliza um algoritmo proprietário de correspondência de impressões digitais que identifica impressões mesmo quando estão rotacionadas, deslocadas ou deformadas. O algoritmo também possui um modo especial para correspondência entre registros de impressões digitais em escalas diferentes, bem como a opção de correspondência de impressões espelhadas.

• Filtragem adaptativa de imagem. O algoritmo de filtragem adaptativa elimina ruídos, rupturas e sobreposições de cristas, extraindo com confiabilidade as minúcias mesmo das impressões digitais de pior qualidade em menos de 1 segundo.

Motor de extração e comparação de templates faciais MegaMatcher

• Tolerância à posição do rosto garante conveniência no processo de cadastro. O MegaMatcher permite rotação de cabeça em 360 graus. A inclinação pode ser de até 15 graus em cada direção a partir da posição frontal. A rotação lateral pode ser de até 45 graus em cada direção a partir da posição frontal. Consulte as especificações técnicas para mais detalhes.
• Detecção confiável de rosto assegura cadastro preciso a partir de câmeras, webcams e diversos documentos digitalizados; os rostos podem ser cadastrados a partir de páginas escaneadas de passaportes ou outros tipos de documentos. Quando houver vários rostos presentes em um vídeo ou imagem, eles podem ser cadastrados e processados simultaneamente. O gênero da pessoa e pontos faciais podem ser detectados opcionalmente. Além disso, rostos parcialmente ocultos (como pessoas usando máscaras ou respiradores) podem ser reconhecidos sem a necessidade de um novo cadastro.
• Reconhecimento de atributos faciais. O MegaMatcher pode ser configurado para detectar determinados atributos durante a extração facial – sorriso, boca aberta, olhos fechados, óculos, óculos escuros, barba e bigode.
• Estimativa de idade. O MegaMatcher pode, opcionalmente, estimar a idade da pessoa analisando o rosto detectado na imagem.

• Detecção de vivacidade facial. Um sistema convencional de identificação facial pode ser enganado ao colocar uma foto em frente à câmera. O MegaMatcher é capaz de prevenir esse tipo de falha de segurança determinando se o rosto em um vídeo ou em uma imagem é “real” (ao vivo) ou apenas uma fotografia. A detecção de vivacidade pode ser feita em modo passivo, quando o motor avalia certas características faciais, e em modo ativo, quando o motor avalia a resposta do usuário a ações como piscar ou movimentar a cabeça. Consulte as recomendações para detecção de vivacidade facial para mais detalhes
• Detecção de transformação facial. Um módulo especializado pode avaliar se uma imagem facial é autêntica ou se foi alterada pela mistura de características de duas ou mais pessoas. Essa verificação ajuda a prevenir diversas ameaças de segurança, como fraudes documentais ou tentativas de burlar sistemas de controle de acesso biométrico.
• Registro biométrico de templates faciais. O registro pode conter várias amostras faciais pertencentes à mesma pessoa. Essas amostras podem ser cadastradas a partir de diferentes fontes e em momentos distintos, permitindo melhorias na experiência do usuário durante a comparação. Por exemplo, uma pessoa pode ser cadastrada com óculos e sem óculos, com diferentes tipos de óculos, com e sem barba ou bigode, etc.

Motor de extração e correspondência de modelos de voz do MegaMatcher

• Mecanismo de correspondência de voz dependente de texto determina se uma amostra de voz corresponde ao modelo que foi extraído de uma frase específica. Durante o cadastro, uma ou mais frases são solicitadas à pessoa a ser registrada. Posteriormente, essa pessoa pode ser solicitada a pronunciar uma frase específica para verificação. Esse método garante proteção contra o uso de uma frase aleatória gravada secretamente por essa pessoa.
• A autenticação de dois fatores com uma senha é realizada quando uma pessoa é solicitada a dizer uma frase única (como uma senha ou uma resposta a uma “pergunta secreta” conhecida apenas pela pessoa que está sendo cadastrada). A segurança geral do sistema aumenta, pois tanto a autenticidade da voz quanto a senha são verificadas.
• O mecanismo de correspondência de voz independente de textoutiliza frases diferentes para registro e reconhecimento de usuários. Este método é mais conveniente, pois não exige que cada usuário se lembre da senha. Ele pode ser combinado com o algoritmo dependente de texto para realizar uma busca independente de texto mais rápida, com verificação adicional de frases usando o algoritmo dependente de texto mais confiável. 
• Detecção automática de atividade de voz.O mecanismo é capaz de detectar quando os usuários começam e terminam de falar.
• Detecção de presença.Um sistema pode solicitar que cada usuário registre um conjunto de frases exclusivas. Posteriormente, o usuário será solicitado a dizer uma frase específica do conjunto registrado. Dessa forma, o sistema pode garantir que uma pessoa real esteja sendo verificada (em oposição a um impostor que usa gravação de voz).
• Várias gravações de voz com a mesma frasepodem ser armazenadas para melhorar a confiabilidade do reconhecimento do locutor. Certas variações naturais da voz (por exemplo, voz rouca) ou mudanças de ambiente (por exemplo, escritório e ambientes externos) podem ser armazenadas no mesmo modelo.
  

Motor de extração e correspondência de íris do  MegaMatcher

• Confiabilidade comprovada pelo NIST IREX. O motor de correspondência de íris do MegaMatcher é baseado no VeriEye, reconhecido pelo NIST como um dos algoritmos de reconhecimento de íris mais confiáveis e precisos disponíveis.
• Correspondência rápida. A velocidade de correspondência da íris pode chegar a 000 comparações por segundo em um único PC. (Consulte as especificações técnicas para mais detalhes).
• Detecção robusta da íris. As íris são detectadas mesmo quando existem obstruções na imagem, ruídos visuais e/ou diferentes níveis de iluminação. Reflexos de luz, obstruções por pálpebras e cílios são eliminados. Imagens com pálpebras parcialmente fechadas ou olhos desviados do foco também são aceitas.
• Detecção e correção automática de entrelaçamento. Esse recurso garante a máxima qualidade dos modelos de características da íris, mesmo a partir de imagens em movimento
• Segmentação correta da íris. O sistema obtém a segmentação correta da íris mesmo quando círculos perfeitos não são identificados, quando os centros dos limites internos e externos da íris são diferentes, quando os limites da íris definitivamente não são círculos ou elipses, ou até quando parecem ser círculos perfeitos
• Determinação da qualidade da imagem da íris. A estimativa de qualidade pode ser usada durante o cadastro da íris para garantir que apenas os melhores modelos sejam armazenados no banco de dados. O ângulo de rotação pode ser determinado a partir da imagem da íris para decidir se a imagem deve ou não ser aceita. Além disso, íris que estejam obstruídas por lentes de contato cosméticas (decorativas), contendo imagens artísticas ou alteração de cor, podem ser rejeitadas no processo de cadastro.
• Detecção de vivacidade. A íris capturada pode ser analisada para verificar se é de um olho vivo ou uma falsificação, prevenindo violações de segurança realizadas por meio de uma foto colocada diante da câmeraou pelo uso de lentes de contato com textura de íris falsa
• Detecção automática da posição da íris. O algoritmo é capaz de distinguir imagens de íris esquerda e direita, assegurando maior precisão no reconhecimento.