บทนำ

ลายนิ้วมือคนเรานั้นมีความเป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวบุคคล และสามารถใช้เป็นเครื่องมือในการยืนยันตัวบุคคลได้ การใช้งานลายนิ้วมือในลักษณะนี้ส่วนใหญ่จะเป็นในงานด้านอาชญากรรม อย่างไรก็ตามในปัจจุบันการยืนยันลายนิ้วมือแบบอัตโนมัติในระบบต่างๆได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น เช่น ควบคุมการเข้า-ออกสถานที่ต่างๆ แหล่งข้อมูลทางคอมพิวเตอร์/เครือข่าย บัญชีธนาคาร หรือลงเวลาการทำงานของพนักงานบริษัทต่างๆ

การยืนยันภาพรูปแบบลายนิ้วมือที่ต้องการตรวจสอบกับภาพรูปแบบลายนิ้วมือที่ทราบอยู่แล้วโดยตรง ไม่สามารถให้ผลการยืนยันที่ดีได้ เนื่องจากมีความไวสูงต่อความผิดพลาด (เช่น สัญญาณรบกวนต่างๆ บริเวณลายนิ้วมือที่มีความเสียหาย หรือนิ้วแตะลงบนบริเวณที่แตกต่างจากเดิมบนหน้าต่างของเครื่องอ่านลายนิ้วมือด้วยมุมองศาที่แตกต่างกัน การเสียรูปของลายนิ้วมือระหว่างขั้นตอนการสแกน) ระบบการยืนยันแบบใหม่จะทำการดึงเอาคุณลักษณะเฉพาะของลายนิ้วมือที่เรียกว่าจุด minutiae (จุดที่เส้นลายนิ้วมือแตกสาขาออกไปหรือเป็นจุดสิ้นสุดของเส้นนั้น) ออกจากรูปภาพลายนิ้วมือแล้วจึงทำการยืนยันระหว่างกลุ่มคุณลักษณะของลายนิ้วมือนั้น

ทำไมจึงต้องเป็นระบบ VeriFinger?

Neurotechnologija ได้พัฒนาระบบ VeriFinger 5.0 ซึ่งเป็น algorithm สำหรับการยืนยันลายนิ้วมือที่ออกแบบมาเพื่อผู้ออกแบบและติดตั้งระบบไบโอเมตริกซ์  ระบบ VeriFinger 5.0 มีคุณสมบัติของ algorithm ที่มีสมรรถภาพที่ทรงพลังที่สุดคือ:

• ความน่าเชื่อถือ ในการแข่งขัน Fingerprint Verification Competition (FVC2004, FVC2002 และ FVC2000) และในการทดสอบ Fingerprint Vendor Technology Evaluation (FpVTE 2003) ของ National Institute of Standards & Technology (NIST) ระบบ VeriFinger เป็นหนึ่งใน algorithm ที่มีความน่าเชื่อถือที่สุด 1 ใน 5 ของการแข่งขัน และ VeriFinger 5.0 ในปัจจุบันก็ได้มีการพัฒนาประสิทธิภาพเพิ่มเติม จากรุ่นที่นำไปร่วมการทดสอบเหล่านี้
• มีความเร็วในการยืนยันสูงเป็นอันดับต้นๆของ algorithm ทั้งหมดที่เข้าทำการแข่งขัน เวลาที่ใช้ในการลงทะเบียนแค่ 0.2-0.4 วินาที สามารถทำการยืนยันแบบ 1:N ได้ถึง 40,000 ลายนิ้วมือต่อวินาที เพื่อยืนยันผลเหล่านี้ด้วยตัวอย่างของท่าน โปรดลองใช้โปรแกรมสาธิต VeriFinger algorithm
• VeriFinger มีจำหน่ายในรูปของชุดพัฒนาสำหรับการยืนยันลายนิ้วมือบนเครื่องคอมพิวเตอร์ ในกรณีที่โครงการของท่านจำเป็นต้องใช้  source code ของตัว algorithm ก็สามารถซื้อได้   Source code ของระบบ VeriFinger ได้รับการเขียนใน ANSI C โดยมีโครงสร้างและการบันทึกอย่างดี (รายละเอียดของ source code, รายละเอียดเทคนิคการ optimization, สัญลักษณ์ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ ตัวอย่างการทำงาน ฯลฯ)
• VeriFinger มีราคาที่เหมาะสม นักพัฒนาสามารถเลือกชุดพัฒนาประเภทต่างๆได้ โดยแต่ละชุดพัฒนาได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับความต้องการต่างๆกัน นักพัฒนายังสามารถ upgrade โปรแกรมได้โดยจ่ายราคาที่แตกต่าง ระหว่างราคาของชุดพัฒนาที่ใช้งานอยู่กับชุดพัฒนาที่มีสมรรถภาพเหนือกว่า

ึAlgorithm

Algorithm สำหรับการยืนยันลายนิ้วมือของระบบ VeriFinger ทำงานตามแผนการยืนยันลายนิ้วมือที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไปซึ่งใช้ชุดของจุดบนลายนิ้วมือจำเพาะ(minutiae)  อย่างไรก็ตาม ระบบมีกระบวนการประมลผลอันเป็นเอกลักษณ์หลายอย่างซึ่งเพิ่มสมรรถภาพของระบบและความน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น:

• Algorithm สำหรับกรองภาพจะกำจัดสัญญาณรบกวน ส่วนที่แตกและส่วนนูน และลบจุด minutiae ที่เกิดจากรูปลายนิ้วมือคุณภาพต่ำภายในเวลาประมาณ 0.2-0.4 วินาที (สำหรับ Pentium 4, 3 GHz processor) ท่านสามารถดูได้จาก screenshot ของโปรแกรมทดสอบระบบ VeriFinger ที่แสดงตัวอย่างของรูปลายนิ้วมือดั้งเดิม (หน้าต่างซ้าย) และรูปเดียวกันพร้อมแสดงตำแหน่งของ minutiae (วงกลมสีแดง) และทิศทาง (เส้นสีแดง) หลังจากกรองภาพและประมวลผลด้วยระบบ VeriFinger แล้ว (หน้าต่างขวา)  
• ฟังก์ชันของระบบ VeriFinger สามารถใช้ในการยืนยันแบบ 1:1 และ 1:N
• ระบบ VeriFinger สามารถรองรับการแปลและหมุนของลายนิ้วมือ  ซึ่งโดยปกติคุณสมบัตินี้มักได้มาจากการใช้ Hough transform-based algorithms แต่วิธีนี้มักจะช้าและเชื่อถือไม่ได้ ดังนั้นระบบ VeriFinger จึงใช้ algorithm พิเศษของทางบริษัทแทนซึ่งในปัจจุบันนี้ระบบสามารถทำการยืนยันลายนิ้วมือได้มากถึง 40,000 ลายนิ้วมือต่อวินาทีถึงแม้ลายนิ้วมือจะถูกหมุน ถูกแปล หรือมีจุด minutiae ที่เหมือนกันเพียงแค่ 5-7 จุด (โดยปกติลายนิ้วมือจะมีจุด minutiae ที่เหมือนกัน 20-40 จุด)  
• ไม่จำเป็นต้องมีแกนของลายนิ้วมือหรือจุด delta บนรูปภาพ  ระบบ VeriFinger ก็สามารถยืนยันลายนิ้วมือได้จากส่วนใดๆก็ตาม
• ระบบ VeriFinger สามารถใช้ข้อมูลใหม่ที่ได้รับการแยกประเภทตามคุณลักษณะแล้ว  โดยปกติการยืนยันลายนิ้วมือจะดำเนินการกับข้อมูลใหม ่ในฐานข้อมูลซึ่งมีคุณลักษณะใกล้เคียงกับลายนิ้วมือที่ทำการทดสอบก่อน ถ้าไม่สามารถยืนยันได้ ก็จะเลือกจากกลุ่มข้อมูลถัดไปที่มีลักษณะใกล้เคียง และดำเนินการต่อไปเรื่อยๆจนกว่าจะสามารถยืนยันได้หรือจนหมดข้อมูลในฐานข้อมูล ในกรณีส่วนใหญ่มีโอกาสที่จะเป็นไปได้มากที่สามารถยืนยันได้ตั้งแต่เริ่มค้นหา ดังนั้นจำนวนของการเปรียบเทียบเพื่อยืนยันลายนิ้วมือจึงลดลงอย่างมาก และความเร็วในการยืนยันเพิ่มขึ้นอย่างสอดคล้องกัน
• ระบบ VeriFinger มีการลงทะเบียนลายนิ้วมือด้วยวิธีการแปลงรูปลายนิ้วมือเป็น template โดยวิธีการเฉลี่ย (Features’Generalization Mode) โดยวิธีการนี้จะมีการสร้างชุดคุณลักษณะของลายนิ้วมือจากลายนิ้วมือเดียวกัน 3 รูป แต่ละรูปของลายนิ้วมือจะถูกประมวลและคุณลักษณะจะถูกดึงออกมา แล้วทำการวิเคราะห์คุณลักษณะทั้งสามชุดและรวมเข้าเป็นชุดเดียว จากนั้นจึงนำมาเก็บในฐานข้อมูล ด้วยวิธีนี้ทำให้จุดminutiae ที่ได้รับการลงทะเบียนมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นและคุณภาพของการยืนยันลายนิ้วมือเพิ่มขึ้นอย่างมาก
• VeriFinger 5.0 ประกอบด้วย algorithm modes ที่ช่วยให้ได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับเครื่องอ่านลายนิ้วมือแต่ละเครื่อง   วิธีการต่างๆมีดังนี้:
• Universal
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือกลุ่ม DigitalPersona U.are.U
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ Identix Touch View และ DFR-2090
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ Cross Match Verifier 300
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ BiometriKa FX 2000
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ Precise Biometrics 100 SC
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ KeyTronis Security Desktop
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ ST Microelectronics TouchChip
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ Identicator Technology DF-90
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ AuthenTec AES4000 และ AF-S2
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ Atmel FingerChip
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ BMF BLP-100
• เครื่องอ่านลายนิ้วมือ SecuGen Hamster

ผลการทดสอบความน่าเชื่อถือและข้อมูลทางเทคนิค

ได้มีการทำการทดสอบระบบ VeriFinger กับลายนิ้วมือหลายชุดจากเครื่องอ่านลายนิ้วมือต่างๆ ผลการทดสอบที่น่าสนใจที่สุดคือผลที่ได้จากการทดสอบด้วยฐานข้อมูลมาตรฐาน เพราะในกรณีนี้สามารถเปรียบเทียบกับผลการทดสอบที่ได้จากการใช้ algorithm อื่นได้  โดยทั่วไปคุณภาพการยืนยันของ algorithm สามารถอธิบายได้โดย Receiver Operating Curves (ROC) ซึ่งแสดงถึงความเป็นอิสระของ False Rejection Rate (FRR) บน False Acceptance Rate (FAR) เส้นโค้ง ROC ที่แสดงต่อไปนี้ได้มาจากการทดสอบบนฐานข้อมูลที่เก็บด้วยเครื่องอ่าน DigitalPersona U.are.U 4000 และ Cross Match Verifier 300 โดยแสดงการเปรียบเทียบ VeriFinger 4.2 (เส้นสีแดงและเหลือง) เทียบกับ VeriFinger 5.0 (เส้นสีเขียว) ตามลำดับ

จากเส้นโค้ง ROCs เหล่านี้จะเห็นได้ว่า FRR ของระบบ VeriFinger 5.0 มีค่าเพียง 0.3 - 1% ที่ระดับ FAR 0.001%  ข้อมูลอื่นของ algorithmได้ถูกแสดงไว้ในตารางด้านล่าง ปัจจัยเหล่านี้ได้รับมาจากการใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ Pentium 4 ความเร็ว  3 GHz 

* VeriFinger 5.0 สำหรับฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เพียงพอ (ลายนิ้วมือ 500 ลายหรือมากกว่า)  เมื่อใช้กับฐานข้อมูลลายนิ้วมือตัวอย่างที่มีขนาดเล็กกว่า จะมีความเร็วต่ำกว่า
** ขนาดรูปลายนิ้วมือเฉลี่ย 300 x 300 พิกเซล

ผลลัพธ์เหล่านี้ได้รับการยืนยันด้วยการทดสอบโดยลูกค้าของเรา

ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง

ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ใช้ algorithm ของระบบ VeriFinger

• VeriFinger 5.0 Standard SDK
• VeriFinger 5.0 Extended SDK

Next - VeriFinger Features