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Biometric Systems/notes/11. Fingerprints.md

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+Uno dei primi tratti biometrici utilizzati per identificare un soggetto.
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+Problemi: rotazione del dito, secchezza della pelle.
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+Un'impronta digitale di solito appare come una serie di linee scure che rappresentano la parte alta e appuntita della pelle della cresta di attrito, mentre le valli tra queste creste appaiono come uno spazio bianco e sono la parte bassa e poco profonda della pelle della cresta di attrito.
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+Le impronte digitali sono tratti randotipici.
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+La prima classificazione di impronte digitali fu propostada Purkinje nel 1823, basata su 9 categorie:![[Pasted image 20241121085417.png]]
+Non andava ad analizzare le minuzie, però può essere usato come meccanismo per riconoscere velocemente che due impronte sono **molto** diverse tra loro.
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+ Il primo approccio scientifico è dato da Galton (antropologo, il quale ha dato una prima classificazione delle impronte che definiamo come macro singolarità (archi, loop e spirali) in termine del numero di "delta": whorl (2 delta), loop (1 delta), arch (no delta)
+![[Pasted image 20241121090018.png]]
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+e successivamente ha introdotto il concetto di minuzie che definiamo come micro similarità.
+![[Pasted image 20241121090256.png]]
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+Henry invece ha proposto una classificazione con la frequenza per ogni classe:
+- Spirali: 28%
+- Archi: 6.6%
+- Left loop: 33.8%
+- Right loop: 31.7%
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+#### AFIS
+Il primo ente a collezionare impronte è stata l'FBI.
+...
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+La formazione delle impronte è già completata nel settimo mese di sviluppo fetale e la configurazione delle creste su ciascun dito è costante durante l'intero ciclo di vita.
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+aggiungi qualcosa sull'unicità magari
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+#### Acquisizione
+Può essere:
+- **Offline:** consiste in due step, la prima è la creazione dell'impronta su carta tramite inchiostro ad esempio, con la successiva digitalizzazione dell'impronta stampata. Rientrano in questa categoria le "impronte latenti": quelle che lasciamo involontariamente sulle varie superfici a causa della natura oleosa della pelle
+- **Online:** viene usato un sensore di cattura che digitalizza direttamente l'impronta (*live-scan*).
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+Parametri che caratterizzano un'impronta digitalizzata:
+- risoluzione (in DPI): il minimo necessario per estrarre le minuzie è 200-300 DPI. L'FBI ha 500 DPI come requisito minimo
+- area di acquisizione: almeno 1x1 pollice (secondo le specifiche FBI)
+- la profondità in bit per codificare ogni pixel
+- contrasto: un'immagine più contrastata (sharp) contiene più dettagli
+- distorsione geometrica introdotta dal sensore
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+#### Tipi di scanner
+- **Scanner ottico:** poco costoso, robusto alla variazione di clima e con buona risoluzione. Ma deve essere sufficientemente grande e va pulito bene dopo ogni utilizzo
+- **Scanner capacitivo:** migliore risoluzione dell'impronta e dimensioni ridotte. Svantaggi: la durabilità del sensore in condizioni subottimali non è stata provata. Siccome è più piccolo bisogna accertarsi che le acquisizioni vengano fatte bene
+- **Scanner piezoelettrico:** misura cambiamenti in pressione, accelerazione, deformazione e forza convertendoli in una carica elettrica
+- **Scanner termico:** non può essere ingannato da impronte artificiali perché riconosce pulsazione, temperatura, pori e cambiamento del colore della pelle tramite pressione. Svantaggio: quando un dito viene posizionato sul sensore, inizialmente c'è un grosso delta termico, ma in un tempo molto breve (meno di 1/10 di secondo) l'immagine sparisce perché il sensore raggiunge la temperatura del dito
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+#### Pores pattern
+Aumentando ancora la risoluzione, andando oltre alle minuzie, riusciamo a catturare i pattern dei pori della pelle. Servono però scanner dell'ordine dei 1000 DPI, per cui non è praticabile nella maggior parte dei contesti applicativi.
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+#### Tecniche di matching
+Gli esperti consigliano di considerare 4 aspetti:
+- valutare prima un pattern globale e scartare impronte con pattern diversi
+- valutare la qualità (valutare le minuzie)
+- valutare la quantità (numero minimo di minuzie che matchano)
+- corrispondenza di dettagli che devono essere interrelati: una coppia di minuzie in due acquisizioni diverse deve avere la stessa distanza
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+Approcci metodologici:
+- **Basato su correlazione:** le due immagini vengono sovrapposte e viene fatto un calcolo della correlazione dei vari pixel (iterando sui possibili allineamenti). Alto costo computazionale ed è sensibile a trasformazioni non lineari
+- **Basato sulle ridge features:** utilizzato per immagini di bassa qualità, non è possibile quindi estrarre minuzie. Utilizza feature facili da estrarre come l'orientamento, la frequenza e la forma dei vari ridge. Poco discriminativo
+- **Basato sulle minuzie:** vengono estratte le minuzie e vengono salvate come punti in uno spazio a due dimensioni. Il metodo cerca un possibile allineamento che massimizzi il numero di match di minuzie.
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+Problemi nel matching:
+![[Pasted image 20241121104307.png]]
+- Le distorsioni non lineari sono causate da rotazioni del dito o livelli di pressione diversi (se schiaccio di più o di meno)
+- Overlap scarso tra le due acquisizioni: rilevante soprattutto in sensori con un'ara di acquisizione ridotta.
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