VERIFINGER SDK 13.0

IMPRESSÕES DIGITAIS, IDENTIFICAÇÕES PARA APLICATIVOS STAND-ALONE OU SOLUÇÕES WEB.

A tecnologia de identificação VeriFinger é projetada para desenvolvedores e integradores de sistemas biométricos. A tecnologia assegura o desempenho e a confiabilidade do sistema de identificações e verificação com impressões digitais em modos 1 x 1 e 1 x N

Disponível como um kit de desenvolvimento de software que permite o desenvolvimento de soluções autônomas e baseadas na Web em plataformas Microsoft Windows, Linux, Mac OS, iOS e Android.

CARACTERISTICAS E CAPACIDADE

• Mais de 1500 de aplicativos para usuários finais mais de 100 países usaram o algoritmo VeriFinger nos últimos 25 anos.
• Conformidade completa dos testes NIST MINEX, , PFT III , SlapSeg III e prêmios FpVTE e FVCdesde os anos 2000.
• Matching de impressão digital rolada e pousada que é tolerante à translação, rotação e deformação da impressão digital.
• Template de impressões digitais compacto e banco de dados de tamanho ilimitado
• Acessível como SDK multiplataforma que suporta scanners múltiplos e múltiplas linguagens de programação.
• FingerCell SDK opcionalmente disponível para sistemas embarcados, como microcontroladores.
• Preço justo, licença flexível e suporte ao consumidor gratuito.

Em 1998 a Neurotechnology desenvolveu o VeriFinger, uma tecnologia de identificação de impressão digital projetada para integradores de sistemas biométricos. Desde aquele tempo, a Neurotechnology lançou mais de 10 versões principais e secundárias do VeriFinger, fornecendo os algoritmos de reconhecimento de impressões digitais mais potentes até hoje. Diversos prêmios em competições e avaliações de tecnologia, incluindo FVC e FpVTE, foram recebidos pelo VeriFinger.

O algoritmo VeriFinger é baseado em redes neurais profundas e segue o esquema de identificação de impressão digital comumente aceito, que usa um set de pontos de impressões digitais específicas (minúcias) junto com um número de soluções algorítmas proprietárias que melhoram performance de sistema e a confiabilidade. Algumas estão listadas abaixo:

• Identificação de impressões digitais pousadas e roladas. Algoritmo que realiza a identificação entre impressões digitas pousadas x pousadas, roladas x pousadas, roladas x roladas, com um alto grau de confiabilidade e precisão, como é tolerante a falhas para deformações de impressões digitais. Impressões digitais roladas têm muito maior deformação devido à técnica de varredura específica (rolamento de unha para unha) do que aqueles verificados usando a técnica de “pousada”. Identificações convencionais de impressões “pousadas” normalmente executam um matching entre impressões pousadas e roladas menos confiável, devido as deformações das impressões roladas mencionadas.
• Tolerância à translação, rotação e deformação de impressão digital. O motor de identificação de Template da impressão digital proprietário do algoritmo é capaz de identificar as impressões digitais, mesmo se elas são giradas, rotacionadas, deformadas ou com apenas 5 a 7 minúcias semelhantes (geralmente as impressões digitais do mesmo dedo tem de 20 a 40 minúcias semelhantes) e a velocidade da identificação básica ocorre em até 40.000 impressões digitais por segundo possuindo versão opcionais superiores com até 1.200.000 impressões digitais por segundo (MMA Extreme).
• Capacidade de identificação. As funções podem ser usadas no modo de 1 para 1 (verificação), bem como o modo de 1-N – para-muitos (identificação).
• Determinação de qualidade de imagem. Algoritmo capaz de garantir que somente o melhor Template com qualidade da impressão digital será armazenado em banco de dados por meio de determinação de qualidade de imagem de impressão digital durante o cadastramento.
• Filtragem adaptativa de imagem. Este algoritmo elimina ruídos, rupturas de cume e cumes presos para extração de minúcias confiável – mesmo a partir de impressões digitais de baixa qualidade – com um tempo de processamento de 0,6 segundos.
• Modo de generalização de características. Este modo de registro de impressão digital gera a coleção de recursos de impressão digital generalizada de um conjunto de impressões digitais do mesmo dedo. Cada imagem é processada e características são extraídas. Em seguida, o conjunto de coleta de recursos é analisado e combinado em uma coleção única de características generalizada, que é escrita no banco de dados. Desta forma, os recursos cadastrados são mais confiáveis e aumenta consideravelmente a qualidade de reconhecimento da impressão digital.
• Template compacto da impressão digital. Algoritmo permite configurar o número e tamanho das características de impressão digital em um Template de impressão digital. Combinado com um tamanho ilimitado de banco de dados, esse recurso permite otimizar o desempenho e o tamanho do sistema de destino.
• Algoritmo otimizado específico para scanner. SDK inclui modos de algoritmo que ajudam a alcançar melhores resultados para os scanners de impressão digital suportados por nosso SDK.