PGR-INACIPE dactiloscopia

Nuevas Tecnologías BiométricasInstituto Nacional de Ciencias PenalesProcuraduría General de la República

Versión 1.0

Índice

Sección Tema

1 Introducción: Conceptos Básicos

2 Reconocimiento de Huellas

3 Reconocimiento de Venas

4 Reconocimiento Facial

5 Reconocimiento de Iris

6 Reconocimiento de Tatuajes

7 Multi-Biometría

8 Prototipos

Sección

Introducción:

Conceptos Básicos

1

Conceptos Básicos

Identificación

Búsqueda de una persona dentrode una base de datos; Tambiénconocida como 1:N.• Aplicaciones Forenses:

• Identidad de una persona• Encontrar al propietario deuna latente en una escena delcrimen no resuelta

• Aplicaciones Civiles:• Identificar a una persona(credencial para votar,identidad ciudadana, etc.)

Autenticación

Verifica la identidad de unapersona; También conocida como1:1.• Aplicaciones Civiles:

• Credencial para votar• Identidad Ciudadana• Tarjetas bancarias• Cheques• Celulares• Laptops• Autos• Etc.…

Medidas del Desempeño Biométrico

• FTE• Falla de Enrolamiento• Porcentaje de la poblaciónque no puede ser enroladapor el sistema

• FTA• Falla de Adquisición• Porcentaje de intentos deadquisición sin éxito

• FRR• Tasa de Falso Rechazo• Probabilidad de que unusuario autorizado searechazado por el sistema

• FAR• Tasa de Falsa Aceptación• Probabilidad de que unapersona (aleatoria) seareconocida como alguien másen el sistema• También llamada “Tasa deCotejo Falso (FMR)”

Principios de la Identificación Biométrica

InmutabilidadNo cambia durante la vida de la persona.

UnicidadNunca se ha encontrado que dos personas sean idénticas.

!Soy único¡

!Yo también¡

Clasificación de Sistemas de Autenticación

Lo que tienes… Lo que sabes… Lo que eres…

• Lo que tienes / sabes No es confiable • Lo que eres Más Seguro (si se combina con las 2 anteriores, se obtiene mayor seguridad)

Las Diferentes Biometrías

Lo que

somos...

Aprendizaje

Anatomía

Voz

Firma

...

Golpe de teclado

dinámico

Cosas que se pueden aprender con el tiempo

Mano

Huellas

Dactilares

Venas

Iris

...

Rostro

Cosas con las que naces y te hacen único

Procesos Generales en un Sistema Biométrico

AdquisiciónExtracción de

CaracterísticasClasificación

Cotejo

(1:N ó 1:1)Decisión

Automática Manual

NO HIT

NO

Posible

HIT

SI

HIT

SI

Sección

Reconocimiento de Huellas

2

Niveles de Identificación

Niveles de Identificación

La identificación de huellasdactilares se puede separar en tresniveles:

1. Primer Nivel Se refiere a laclasificación de la huella, alflujo de las crestas.

2. Segundo Nivel Se utilizanlos puntos característicos parala identificación.

3. Tercer Nivel Se utilizandetalles microscópicos, comola forma de la cresta, los poros,etc.

1

2

3

Principios Fundamentales de las Huellas

Primer Principio

Una huella es unacaracterística individual.No hay dos huellas concaracterísticas en lascrestas que seanidénticas.

Segundo Principio

Una huella permanecesin cambios durantetoda la vida de unindividuo (sin embargopuede adquirircicatrices).

Tercer Principio

Las huellas tienenpatrones que se formancon sus crestas, lo quehace posible clasificarlassistemáticamente paraagilizar las búsquedas.

Puntos Característicos

Un punto característico o minucia,puede ser clasificado de lasiguiente manera:

• Punto• Fin de Línea• Bifurcación• Encierro• Islote• Empalme• Horquilla

Otras características propias deuna huella dactilar es la presenciao no de:

• Núcleo/s• Delta/s

Codificación de Puntos Característicos

Codificación de Puntos Característicos

La representación matemática deun punto característico o minuciaes en la forma de un vector.

Un vector se representa en unplano cartesiano como un puntoen el espacio con un ángulo:

• (x, y, Ө)

De esta manera conocemos laubicación de la minucia y sudirección.

La minucia se representa con uncírculo y una línea.

• El círculo nos da la posición x,y.• La línea nos da el ángulo Ө, estadebe de estar colocada a la mitadde la distancia entre las crestas.

Origen de la minucia: x,y

Angulo de la minucia: Ө

Clasificación de Henry

Henry clasifico las huellasdactilares dependiendo del flujode las crestas en:

• Presilla Derecha• Presilla Izquierda• Arco Simple• Arco Tendido• Verticilo

Morpho utiliza la clasificación deHenry de la siguiente manera:

• Presilla Derecha• Presilla Izquierda• Arco• Verticilo• Desconocido

Distribución de Clases

5%

60%

34%

1%

Arcos Presillas Verticilo Desconocido

Clasificación en el APFIS

Clasificación en el APFIS

Ya vimos que cada huellatiene una clasificación deacuerdo al patrón queforman sus crestas.

Morpho en sus sistemasAPFIS puede clasificar (D,I,A,V,X) una sola huella conhasta 3 tipos declasificación.

Por ejemplo, esta huella sepodría clasificar en el APFIScómo…

D , V , .

Ficha Decadactilar

Ficha Decadactilar

Una ficha decadactilar (10huellas) es un registro, en elque se captura lainformación alfanumérica ybiométrica de las manos deuna persona.

Información en la ficha:

• Datos alfanuméricos• Huellas rodadas• Huellas simultáneas• Huellas palmares• Huellas hipotenares

Ficha Decadactilar (Frente)

Datos Alfanuméricos

HuellasRodadas

HuellasSimultáneas

Aparte de los datos de lapersona, también se escribe laclasificación de la ficha para sualmacenamiento en el archivode papel (diferente a APFIS).

Se toman las huellas rodadasporque contienen una mayorcantidad de minucias. Son lashuellas rodadas las que seutilizan para el cotejo.

Las huellas simultáneas sirvenpara corroborar que las huellasrodadas se hayan colocado enla casilla del dedo y manocorrespondientes sin errores.

Ficha Decadactilar (Anverso)

Palma e Hipotenar Derechos

Las huellas palmares se utilizanprincipalmente para resoluciónde casos criminales, y asípoder asociar un fragmento dehuella con un registro o unregistro con un fragmento.

Palma e HipotenarIzquierdos

Las huellas hipotenaresigualmente se utilizan paraasociación de casoscriminales. Son comúnmenteencontradas, por ejemplo encartas de secuestro donde elcriminal apoyo su hipotenarpara escribir.

Confronta Dactilar

Una confronta dactilar es un documento preparado por undactiloscopista, en donde compara dos huellas que supuestamentepertenecen a una misma persona. Este documento junto con eltestimonio o dictamen del experto tienen validez jurídica.

Confronta Dactilar

Huella de la escena

del crimen

Huella de la ficha dactilar

Áre

a d

e la

hu

ella

id

enti

fica

da

Minucias en la huella de la escena del crimen

Minucias en la huella de la ficha dactilar

Tipo y ampliación de minucias

Información de la ficha

Información del caso

Algoritmos

Una nueva familia de extractor de características.Utilización de los mismos algoritmos en todos nuestros productos:

• Decadactilares, latentes, palmares• Huellas rodadas, planas• Adaptables a cualquier dispositivo de captura (cámaras, escáner, bloquesópticos)

Algoritmos personalizables dependiendo de la aplicación para ser más precisos/ rápidos.

Es un producto de software completo que permite una evolución rápida ysencilla.

Los algoritmos de cotejo dentro del MetaMatcher de Morpho:• Alta Precisión• Multi-Etapa (mejora la eficiencia de la velocidad / precisión)• Multi-Algoritmo• Cotejador Dinámico

Diferentes Tipos de Cotejo

• Persona vs. Personas FD/FD• Permite identificar a una persona contra un registro de persona previamentealmacenado en el APFIS.

• Persona vs. Casos Criminales Sin Resolver FD/LNR & FP/LPNR• Permite relacionar a una persona contra una latente (evidencia) de una escenadel crimen previamente almacenada en el APFIS.

• Caso Criminal vs. Personas LT/FD & LP/FP• Permite relacionar una latente (evidencia) de una escena del crimen contra unregistro de persona previamente almacenado en el APFIS.

• Caso Criminal vs. Casos Criminales Sin Resolver LT/LNR & LP/LPNR• Permite relacionar una latente (evidencia) de una escena del crimen contra otralatente (evidencia) de una escena del crimen diferente.

Algoritmo Juvenil

Con menores de edad son necesarios los siguientes requisitos:

• Adquisición con una resolución mayor o igual a 500 dpi• Codificación con un codificador específico (para fichas decadactilares de menores de 12años de edad)• Cotejo (para fichas decadactilares de menores de 18 años de edad) es necesarionormalizar la base de datos.

Requisitos: Adultos > 18 años Jóvenes entre 12 y 18 años Menores de 12 años

Uso de Codificador Juvenil NECESARIO

Uso de Cotejador Juvenil NECESARIO NECESARIO

Características de los Algoritmos de MORPHO

Características Principales:

• Completamente independientes del núcleo de la huella y de su orientación

• Permite búsquedas de latentes de mala calidad

• Permite la búsqueda de latentes con orientación desconocida• Tiene una tolerancia de ±180°, equivalente a una rotación de 360°

• Tolerancia al desplazamiento de minucias, cuando la piel se contrae o expande

• Algoritmo juvenil, que permite identificar a un adulto con su huella juvenil

Herramientas de Mejoramiento de Imagen: Superficies Curvas

Imagen Original Imagen Reconstruida

Herramientas de Mejoramiento de Imagen: Huellas Sobrepuestas

Huellas Sobrepuestas

Huella Vertical

Huella Horizontal

Evaluación Tecnológica de Fabricantes AFIS por NIST

Evaluación de Tecnologías de Latentes Dactilares por NIST en Febrero/2010

Morpho, fue evaluado como #1.Con lo que mantiene su liderazgo mundial.

Sección

Reconocimiento de Venas

3

Reconocimiento de Venas

• Es el primer captormultimodal, capaz deprocesar la vena y lahuella dactilar almismo tiempo.• Utilizado paraaplicaciones deenrolamiento, accesológico y físico, pagoseguro, etc…

Funcionamiento

Luz infrarroja es trasmitida a través del dedo y ésta es parcialmente absorbida por la hemoglobinaque se encuentra en las venas, captando un patrón de vena único, el cual es cotejado con unregistro previo para verificar la identidad de la persona.

Codificación

• Durante la adquisición se extrae la información biométrica de la huella dactilar y de la vena.• Se codifica cada biometría para extraer sus puntos característicos.• Se hace una fusión de ambas biometrías para generar una sola plantilla de puntos característicos.

Sección

Reconocimiento Facial

4

Reconocimiento Facial

Iluminación Edad

Expresión / Posición Resolución / Distancia / Ángulo

Reconocimiento Facial:Normas y Estándares

Por medio de loscriterios ISO de ICAOse ha estandarizado laadquisición deimágenes faciales parasu uso en sistemas dereconocimiento facial.

Herramientas de Mejoramiento de Imágenes

Codificación y Cotejo

Proceso de EnrolamientoEnrolamiento: Inserción a

la BD

Detección del Rostro Detección de los Ojos Extracción de

Características

Inserción de plantilla a

la Base de Datos

Proceso de Búsqueda

Identificación 1:N Detección del Rostro Detección de los Ojos Extracción de

Características

Cotejo BD

HIT

NO

HIT

Ventajas Claves

Características Principales:

• Gran cantidad de base de datos existentes

• Velocidad: 2.5 millones de comparaciones por segundo

• Escalabilidad: Hardware estándar

• Herramientas avanzadas: Rotación en 3D, mejoramiento de imagen, etc.…

Sección

Reconocimiento de Iris

5

¿Qué es el Iris?

• El iris es la parte de color que se encuentraentre la pupila (lo negro) y la parte blanca del ojo.

• Esta formado por tubos de colores, cada unocon un diámetro menor al de un cabello.

• Los datos son tan densos que detallesindividuales solo pueden ser distinguidos a travésde un microscopio.

• El iris contiene un patrón biométrico. El ojoderecho es diferente del izquierdo. Los ojos degemelos idénticos son diferentes.

• El iris se crea inclusive varios meses antes delnacimiento hasta 6 meses después de nacido. Elcolor puede variar durante la vida de una personapero su patrón y radio externo no.

Adquisición

• Obstrucción: pestañas, cejas, cabello, reflejos, etc.…• Lentes

Morpho ha desarrollado un software específico.

Codificación

La codificación se realiza en 3 pasos:

• La imagen es filtrada para quitar ruido y reflejos• El borde del iris es ubicado• Se aplica una transformación de Gabor que genera una plantilla de 512 octetos

Cotejo

• La comparación de plantillas se lleva a cabo bit por bit.• Se calcula el número de bits correspondientes.

Sección

Reconocimiento de Tatuajes

6

Reconocimiento de Tatuajes

Características:

• Al no tratarse de una biometría, carece de lapermanencia o distinción como el de las huellasdactilares u otra biometría• Los tatuajes contienen un significado para elque lo porta, e incluso pueden indicar lapertenencia a una pandilla• El FBI a recomendado su uso para las fuerzasque ejercen la ley, como un método para asistiren la identificación (FBI EBTS / ANSI-NIST ITL)

Casos de Uso:

• Identificación de víctimas cuando no hay otromedio de identificación• Investigación de crímenes, vinculando a losperpetradores cuando no hay otro medio deidentificación

Adquisición

• El enrolamiento normalmente proviene de un archivo,originalmente adquirido con una cámara.• Posteriormente se aplica una “mascara” al área de interés.

Imagen a enrolar Mascara

Codificación

Ventajas de usar la mascara:

•Menor cantidad de puntoscaracterísticos falsos• Mejor discriminación de formadurante el cotejo

¿Cómo dibujar una mascara?

• ¿Enmascarar un solo tatuaje?• ¿Enmascarar una parte delcuerpo?

Seguir las directrices de NIST

Imagen a enrolar Uso de mascara

Sin el uso de mascara Con el uso de mascara

Cotejo

• Líneas Puntoscorrespondientes en elcotejo• Puntos verdes Puntoscaracterísticos detectadosen la imagen• Puntos blancos Puntosutilizados en el cotejo

Observe:

• Diferentes escalas entreambas imágenes• Condiciones deiluminación distintas• Calidad de la imagen Imagen de búsqueda Imagen hallada en la base de datos

Para Estudio y Discusión…

¿Existe alguna diferencia en lostatuajes de la población criminal con lapoblación en general?

Criminal:• Son monocromáticos• Es un esqueleto (solo orillas)• Símbolos• …

Civil:• Uso de color• Son artísticos• …

Sección

Multi-Biometría

7

Reconocimiento Facial Reconocimiento de Huellas Dactilares

Procuraduría General de la República

Inse

rció

n /

Actu

aliz

ació

n /

Bo

rrad

o

Co

ntro

l de

Se

cu

en

cia

Se

gm

en

tació

n

Co

dific

ació

n

Ide

ntific

ació

n 1

:N

Au

ten

tica

ció

n 1

:1

Sagem Middleware Biométrico (SBM)

SO

AP

SO

AP

SO

AP

SO

AP

Controlador de

Cotejo SOAP

Controlador de

Verificación de

Secuencia

SOAP

Controlador de

Autenticación

SOAP

Controlador de

Codificación

SOAP BD Log

Oracle

BD SMC

Oracle

MetaMatcher

Unidad de

Cotejo

BD del

Cotejador

Oracle

Unidad de

Codificación

SOAP

SO

AP

SO

AP

SO

AP

Controlador de

Cotejo SOAP

Controlador de

Autenticación

SOAP

Controlador de

Codificación

SOAP

BD SMC

Oracle

MetaMatcher

Unidad de

Cotejo

BD del

Cotejador

Oracle

Unidad de

Codificación

SOAP

Reconocimiento de Iris

SO

AP

SO

AP

SO

AP

Controlador de

Cotejo SOAP

Controlador de

Autenticación

SOAP

Controlador de

Codificación

SOAP

BD SMC

Oracle

MetaMatcher

Unidad de

Cotejo

BD del

Cotejador

Oracle

Unidad de

Codificación

SOAP

Multi-Biometría

Nueva arquitectura del MetaMatcher capaz de cotejar con 2 o más biometrías,de acuerdo a las necesidades del cliente.

Cotejador Multibiométrico

La arquitectura delMetaMatcher es modular,es decir que puede ircreciendo dependiendo delcrecimiento de la base dedatos para seguirmanteniendo los mismostiempos de respuesta conflujos de trabajo mayores.

Controlador de Cotejo

SOAP

Unidades de Control Unidades de Datos

BD de

plantillas

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

Unidad de

Cotejo

String 1 String 2 String 3 String N

Unidad de

Reserva

Unidad de

Reserva

Unidad de

Reserva

Incremento de Disponibilidad

Incre

me

nto

de

Ta

ma

ño

de

Ba

se

de

Da

tos

Incremento de Flujo de Trabajo

Incre

me

nto

de

Ve

locid

ad

de

Co

tejo

Fusión de Biometría: Huella con Facial

El uso de algoritmos de fusión para la consolidación de resultados debúsquedas, permite alcanzar mayor precisión.

Facial Huella

Consolidación: Huella, Facial

FAR

FRR

Estándares

Solución basada en estándares internacionales para facilitar los intercambios desolicitudes/respuestas biométricas entre sistemas con bases de datos a gran escala.

FBI

Solución basada en estándares internacionales para facilitar los intercambios desolicitudes/respuestas biométricas entre sistemas.

Acerca del FBI

Datos de interés

Posicionamiento del sistema IAFIS del FBIcomo Sistema AFIS federal conprocesamientos criminales y civiles

El NGI es un sistema de identificaciónmulti-modal (huellas, latentes, palmas,facial, iris)

Los proveedores de biometría sonseleccionados utilizando series de“Algorithm Trade Studies”

Morpho es el proveedor de latecnología biométrica dactilar de“Lockheed Martin” para el programaNGI

Contrato firmado en 2010 para laidentificación dactilar

Fidelity, Bravery and Integrity

Cuartel general delFBI Washington, D.C.

FBI Criminal Justice Information Services en West Virginia

Ges

tió

nd

e ID

Just

icia

C

rim

inal

Co

ntr

ol d

e Fr

on

tera

sD

etec

ció

nTa

rjet

as

con

Ch

ipTe

rmin

ales

d

e Ju

ego

Segu

rid

ad e

n

Tran

spo

rte

Térm

inal

es

bio

mé

tric

os

Co

ntr

ol d

e

Acc

eso

Sección

Prototipos

8

Face On The Fly

Detección del rostro por medio de 4 cámaras sin la necesidad de detenerse en ningúnmomento, a partir de esas imágenes se genera una imagen tridimensional que seconvierte a 2D la cuál es utilizada para el cotejo.

Finger On The Fly

Detección de huellas pasando la mano por el sensor sin necesidad de contacto, evitandola propagación de enfermedades, captura el 100% de las huellas, de las cuales el 98%son de buena calidad.

Iris On The Fly

Detección del iris a distancia, sin la necesidad de detenerse en ningún momento.

¡Gracias por su atención!

Comentarios, dudas y/o sugerenciasdiríjase a Edgar Montes López:E-mail: [email protected] Sucursal México