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1 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: uma aplicação do tipo perceptron multilayer na identificação de impressões digitais Acadêmico: José Mário Pereira Dantas Orientador:

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1 1 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: uma aplicação do tipo perceptron multilayer na identificação de impressões digitais Acadêmico: José Mário Pereira Dantas Orientador: Prof. M.Sc. Valmir Saraiva Banca: Prof. M.Sc. Laura Costa Sarkis Prof. M.Sc. Haroldo Alexandre de Araújo Prof. M.Sc. Haroldo Alexandre de Araújo Semestre: 2003-II

2 2 Organização do trabalho Introdução Introdução Datiloscopia Datiloscopia Redes Neurais Artificiais Redes Neurais Artificiais Estudo de Caso Estudo de Caso Resultados Obtidos Resultados Obtidos Conclusão e Trabalhos Futuros Conclusão e Trabalhos Futuros

3 3 Introdução As RNAs são concebidas para trabalharem segundo processos parecidos com os de um sistema nervoso, com esquemas de aprendizagem obtidos através de modelos matemáticos que possuem funções de entrada, processamento e saída. As RNA têm sua funcionalidade comprovada e são extensivamente utilizadas em várias aplicações que requerem decisões a partir de dados confusos, principalmente as de classificação (Tafner, 1995 Apud GUMZ, 2002).

4 4 Motivação Grande número de aplicações que necessitam de confiabilidade e velocidade de identificação das informações. Grande número de aplicações que necessitam de confiabilidade e velocidade de identificação das informações.

5 5 Objetivos Geral: realizar um estudo acerca dos procedimentos para o desenvolvimento de uma rede neural artificial para identificação de indivíduos através de imagens de suas impressões digitais. Geral: realizar um estudo acerca dos procedimentos para o desenvolvimento de uma rede neural artificial para identificação de indivíduos através de imagens de suas impressões digitais.

6 6 Objetivos Específicos: Específicos: Estudar a datiloscopia; Estudar a datiloscopia; Construir uma arquitetura de rede neural artificial, com base na imagem da impressão digital; Construir uma arquitetura de rede neural artificial, com base na imagem da impressão digital; Realizar o treinamento da rede neural artificial construída; Realizar o treinamento da rede neural artificial construída; Implementar e testar essa arquitetura na identificação das impressões digitais. Implementar e testar essa arquitetura na identificação das impressões digitais.

7 7 Datiloscopia Conceito: é a ciência que estuda as impressões digitais com a finalidade de realizar identificação (BARSA, 1994, p.175). Conceito: é a ciência que estuda as impressões digitais com a finalidade de realizar identificação (BARSA, 1994, p.175).

8 8 Datiloscopia Área de aplicação: Área de aplicação: Forense; Forense; Governamental; Governamental; Comercial. Comercial.

9 9 Datiloscopia Vantagens: Vantagens: extremamente eficiente; extremamente eficiente; de baixo custo; de baixo custo; de aplicação potencialmente universal. de aplicação potencialmente universal.

10 10 Processo de identificação de Impressões Digitais Manual Verificação da Classificação; Verificação da Classificação; Análise de minúcias; Análise de minúcias; Comparação com outras n impressões Digitais Comparação com outras n impressões Digitais

11 11 Classificação (Sistema Henry) Arco Plano Arco Plano Arco Angular Arco Angular Presilha Interna Presilha Interna Presilha Externa Presilha Externa Verticilo Verticilo

12 12 Crista Final Crista Bifurcada Tipos de Minúcias

13 13 Comparação de Minúcias A comparação busca: A comparação busca: Coincidência de tipos Minúcias; Coincidência de tipos Minúcias; Coincidência de Posições. Coincidência de Posições.

14 14 Datiloscopia e Redes Neurais Artificiais A datiloscopia fornece conceitos que devem ser utilizadas no processo de identificação de impressões digitais através de RNAs. A datiloscopia fornece conceitos que devem ser utilizadas no processo de identificação de impressões digitais através de RNAs. Para este trabalho o conceito mais importante é o de região nuclear, onde existe o maior número de minúcias. Para este trabalho o conceito mais importante é o de região nuclear, onde existe o maior número de minúcias.

15 15 Redes Neurais Artificiais O que são? O que são? As Redes Neurais Artificiais são métodos de Inteligência Artificial que possuem a capacidade de se adaptar e de aprender a realizar uma certa tarefa, ou comportamento, através de um conjunto de treinamentos. (OSÓRIO, 2000, p.2).

16 16 São construídos, não programados; São construídos, não programados; Geram seu próprio conhecimento, ou seja, aprendem; Geram seu próprio conhecimento, ou seja, aprendem; Oferecem soluções aproximadas, não exatas; Oferecem soluções aproximadas, não exatas; Generalizam o conhecimento apreendido. Generalizam o conhecimento apreendido. Características do Modelo Neural

17 17 Áreas de aplicação Automação Industrial; Automação Industrial; Automação Comercial; Automação Comercial; Segurança de Acesso – Verificação do Operador; Segurança de Acesso – Verificação do Operador; Mercado Financeiro. Mercado Financeiro.

18 18 Redes Neurais Artificiais Vantagens Vantagens Robustez; Robustez; Generalização; Generalização; Paralelismo; Paralelismo; Tolerância ao ruído. Tolerância ao ruído.

19 19 Funcionamento de uma RNA n: número de sinais de entrada; n: número de sinais de entrada; w i : peso do sinal de entrada x i ; w i : peso do sinal de entrada x i ; : limiar ou threshold do neurônio (ou simplesmente valor de ativação). : limiar ou threshold do neurônio (ou simplesmente valor de ativação).

20 20 Funcionamento de uma RNA (cont.) Perceptron com uma camada intermediária Perceptron com uma camada intermediária

21 21 Treinamento de RNAs Algoritmo Back-propagation Algoritmo Back-propagation

22 22 Identificação de Impressões Digitais através de RNA Pré-processamento das imagens das impressões digitais; Pré-processamento das imagens das impressões digitais; Entrada e processamento pela RNA; Entrada e processamento pela RNA; Verificação dos resultados; Verificação dos resultados; Localização no Banco de Dados. Localização no Banco de Dados.

23 23 Estudo de Caso Implementação de uma aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multlayer com o objetivo de realizar a identificação de pessoas por meio de impressões digitais. Implementação de uma aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multlayer com o objetivo de realizar a identificação de pessoas por meio de impressões digitais.

24 24 Arquitetura da RNA

25 25 Recursos utilizados Software: Borland Delphi 7.0, SFINGE, Paradox, Windows XP; Software: Borland Delphi 7.0, SFINGE, Paradox, Windows XP; Componentes Especiais: TMLP, Imaging ToolKit for Delphi; Componentes Especiais: TMLP, Imaging ToolKit for Delphi; Hardware: computador com processador Pentium 4 com 2.5Ghz de velocidade e 448 mb de memória RAM. Hardware: computador com processador Pentium 4 com 2.5Ghz de velocidade e 448 mb de memória RAM. Humanos: apenas uma pessoa teve participação neste trabalho. Humanos: apenas uma pessoa teve participação neste trabalho.

26 26 Resultados Obtidos A rede neural foi treinada com 70 amostras de impressões digitais de 10 pseudopessoas; A rede neural foi treinada com 70 amostras de impressões digitais de 10 pseudopessoas; O treinamento foi executado em 100 épocas, sua duração foi de 15 minutos e 23 segundos e taxa de erro geral foi de 0, ; O treinamento foi executado em 100 épocas, sua duração foi de 15 minutos e 23 segundos e taxa de erro geral foi de 0, ; Tempo de carga do arquivo de conhecimento foi de cerca de 9 segundos; Tempo de carga do arquivo de conhecimento foi de cerca de 9 segundos; O teste com as 70 amostras de impressões digitais do treinamento levou cerca de 13 segundos; O teste com as 70 amostras de impressões digitais do treinamento levou cerca de 13 segundos; Probabilidade média de acerto geral foi de 93% durante o teste; Probabilidade média de acerto geral foi de 93% durante o teste;

27 27 O teste com a segunda amostra de impressões digitais também foi satisfatório, levou o mesmo tempo do teste anterior e a rede neural também classificou corretamente as 70 amostras de impressões digitais, sendo que a probabilidade média de acerto geral foi de 86%; O teste com a segunda amostra de impressões digitais também foi satisfatório, levou o mesmo tempo do teste anterior e a rede neural também classificou corretamente as 70 amostras de impressões digitais, sendo que a probabilidade média de acerto geral foi de 86%; Também foram feitos 10 testes com amostras de impressões digitais separadamente, a fim de quantificar o tempo médio de identificação de uma pseudopessoa, neste teste conseguiu-se um tempo aproximado de 108,8677 ms. Também foram feitos 10 testes com amostras de impressões digitais separadamente, a fim de quantificar o tempo médio de identificação de uma pseudopessoa, neste teste conseguiu-se um tempo aproximado de 108,8677 ms. Resultados Obtidos (Cont.)

28 28 Conclusão O objetivo principal deste trabalho foi alcançado, uma vez que, foi feito um estudo da datiloscopia, construída uma arquitetura de Rede Neural Artificial com base na imagem da impressão digital, realizado o treinamento da Rede Neural Artificial construída, implementado e testado essa arquitetura na identificação das impressões digitais. O objetivo principal deste trabalho foi alcançado, uma vez que, foi feito um estudo da datiloscopia, construída uma arquitetura de Rede Neural Artificial com base na imagem da impressão digital, realizado o treinamento da Rede Neural Artificial construída, implementado e testado essa arquitetura na identificação das impressões digitais.

29 29 Trabalhos Futuros Classificar as impressões digitais conforme explicado no capitulo 3 e utilizá-las como padrão de entrada para diminuir a taxa de erro. Classificar as impressões digitais conforme explicado no capitulo 3 e utilizá-las como padrão de entrada para diminuir a taxa de erro. Estudo de métodos para extração de minúcias, sejam matemáticos, estatísticos ou estruturais; Estudo de métodos para extração de minúcias, sejam matemáticos, estatísticos ou estruturais; Reconhecimento automático de núcleo e delta; Reconhecimento automático de núcleo e delta; Reconhecido o núcleo ou delta, deverá ser feita, se necessário, rotação ou translação da imagem da impressão digital no momento de sua obtenção para que esta fique na posição ideal para identificação. Reconhecido o núcleo ou delta, deverá ser feita, se necessário, rotação ou translação da imagem da impressão digital no momento de sua obtenção para que esta fique na posição ideal para identificação.

30 30 Trabalhos Futuros (Cont.) Estudo de novos modelos de redes neurais a fim de atender com maior eficácia as necessidades propostas inicialmente neste trabalho, assim como sua implementação. Estudo de novos modelos de redes neurais a fim de atender com maior eficácia as necessidades propostas inicialmente neste trabalho, assim como sua implementação. Combinar redes neurais artificiais com outros métodos de identificação, como os vistos em Mesquita da Conta (2003). Combinar redes neurais artificiais com outros métodos de identificação, como os vistos em Mesquita da Conta (2003). Sugere-se ainda o treinamento com um número maior de impressões digitais e com impressões digitais mais ruidosas. Sugere-se ainda o treinamento com um número maior de impressões digitais e com impressões digitais mais ruidosas.


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