Nov
03
2010
-

Sistema de redes neurais facilitará rastreamento de bovinos

Biometria em Rebanho Bovino

Biometria em Rebanho Bovino

Na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) da USP, em Pirassununga, pesquisadores testam com sucesso uma ferramenta baseada em redes neurais artificiais (RNA) que permitirá a identificação biométrica em bovinos pelo focinho. Segundo a zootecnista Carolina Melleiro Gimenez, esta parte da cabeça do animal possui linhas únicas que permitem distinguí-los. “Conseguimos obter um padrão genérico do focinho por meio do processamento de imagens. Observamos que os padrões distinguem cada animal, assim como uma impressão digital pode distinguir cada ser humano”, explica a pesquisadora.

Os estudos estão sendo conduzidos no Laboratório de Física Aplicada e Computacional (Lafac) da FZEA, sob a supervisão do professor Ernane Xavier. Os cientistas possuem no laboratório mais de mil imagens de focinhos bovinos, fotografadas em 50 animais, que estão sendo utilizadas no “treinamento” da RNA. A captação das imagens, o treinamento e desenvolvimento da rede, que estarão concluídos até o final deste ano, fazem parte dos estudos de mestrado de Carolina. Para o seu programa de doutorado, que deverá iniciar já em 2011, a pesquisadora irá desenvolver um sistema de leitura destas informações. “Acredito que no máximo em dois anos teremos o primeiro protótipo de um leitor biométrico de focinho cujo sistema de funcionamento utiliza redes neurais artificiais ”, avalia a pesquisadora.
Para o desenvolvimento da RNA, Carolina fotografou animais da raça Nelore. “Fotografamos cada animal, um a um, obtendo cerca de 16 imagens por animal que foram armazenadas na base de dados. Desse total, cerca de 2/3 estão sendo aproveitadas no treinamento da rede e 1/3 para testar a rede”, descreve a zootecnista. Os animais são todos pertencentes à FZEA e foram fotografados aos 11 e aos 23 meses de idade. “Neste período constatamos que não houve mudança no padrão. Observamos apenas alterações mínimas mas que não chegam a alterar o padrão de identificação”, garante Carolina.

Brincos e bótons
A pesquisadora destaca que a inovação desse novo sistema está justamente em proporcionar maior segurança ao sistema de rastreamento bovino em fazendas de bovinos, seja de corte ou de produção de leite. “Nossa identificação biométrica poderá ser utilizada em qualquer tipo de bovino, independente de sua aptidão zootécnica”, afirma.
Sistemas de rastreamento bovino são aqueles em que há registros do animal desde o seu nascimento ou desde de sua aquisição pelo criador. Atualmente, a maioria das fazendas utilizam sistemas de identificação por brincos ou botons, ou utilizando as duas formas. Os brincos e bótons são elementos de plásticos fixados na orelha dos animais e que contém uma numeração. No computador central da fazenda, esses números se referem a planilhas que possuem toda a vida do animal, desde informações sobre datas, como nascimento por exemplo, até vacinações, medicamentos, detalhes de manejo e o sexo, entre outras.

Boton e Brinco para identificação de bovinos

Boton e Brinco para identificação de bovinos

No entanto, de acordo com a zootecnista, é comum os animais perderem suas identificações. “Há situações em que um animal pode “tirar” o brinco ou o bóton de outro, ou mesmo que a numeração se perca quando boi se coçar numa cerca por exemplo. Em geral, estas perdas chegam a representar 10% do rebanho”, descreve. Neste caso, se o criador adotou uma identificação única – ou o brinco ou o bóton – não teria outra forma de identificação do animal, como explica Carolina.
É justamente aí que a pesquisadora destaca a vantagem do novo sistema. A partir de uma tecnologia que possibilite se obter a imagem do focinho do animal, este problema estará solucionado. “Podemos imaginar que os animais passem por um corredor em que tenhamos um sistema de espelhos que possa obter de forma rápida a imagem do focinho. Com esta imagem, facilmente poderíamos identificá-lo e resgatar as informações sobre o bovino. Esta é uma das hipóteses que serão estudadas em meu programa de doutorado”, antecipa a zootecnista.
Sisbov
A tecnologia que vem sendo desenvolvida no Lafac atenderá plenamente as exigências do Serviço Brasileiro de Rastreabilidade da Cadeia Produtiva de Bovinos e Bubalinos (Sisbov), do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O objetivo do Sisbov é registrar e identificar o rebanho bovino e bubalino do território nacional possibilitando o rastreamento do animal desde o nascimento até o abate, disponibilizando relatórios de apoio a tomada de decisão quanto a qualidade do rebanho. Nos rebanhos, os números que constam nos brincos e bótons são fornecidos pelo Sisbov e, segundo Carolina, a obtenção de uma nova identificação esbarra em tempo e burocracias.
A zootecnista também ressalta que o Brasil, como maior exportador de carne do mundo, ainda sofre embargos por exigências sanitárias. “Daí a necessidade de se rastrear e ter o controle da vida do animal. Com o novo sistema isso deverá ser facilitado”, afirma a zootecnista.
Outra aplicabilidade do novo sistema destacada por Carolina é o caso de utilização nos chamados “gados de elite”. São os animais apresentados em leilões e exposições. Segundo a pesquisadora, esses animais não devem possuir muitas marcas. “Nosso sistema será interessante nesse tipo de animal”, avalia Carolina.

Fonte: Agência USP de Notícias

Nov
01
2010
-

Biometria Facial

Biometria da Face

Biometria da Face

Sobre Identificação Facial

Atualmente há muitos métodos da identificação biométrica: Impressões Digitais, a íris do olho, o retina, a voz, a Face etc. Cada um destes métodos tem as determinadas vantagens e desvantagens que devem ser consideradas em desenvolver sistemas biométricos, como: confiabilidade do sistema, preço, flexibilidade, necessidade do contato físico com o dispositivo de exploração e muita outra. Selecionar um determinado método biométrico da identificação ou usar um sistema multibiometrico pode ajudar a suportar estas exigências freqüentemente discrepantes.
O reconhecimento da Face pode ser uma alternativa importante para selecionar e desenvolver um sistema biométrico otimizado. Sua vantagem é que não requer o contato físico com um dispositivo da captação da imagem (câmera). Um sistema da identificação da Face não requer nenhuma ferramenta avançada, porque pode ser usado com dispositivos existentes da captação da imagem (webcams, câmeras etc. da segurança).
Assim, o reconhecimento facial deve ser considerado como uma alternativa séria no desenvolvimento de sistemas biométricos ou multibiometricos.

Tecnologia de Reconhecimento Facial

Como a biometria da impressão digital, a tecnologia facial do reconhecimento é extensamente utilizada em vários sistemas, incluindo a segurança física dos clientes do controle de acesso e do usuário do computador.
Geralmente estes sistemas extraem características do únicas das imagens da Face e executam então a Face que combina utilizando estas características. Uma Face não tem tantas características excepcionalmente mesuráveis como a impressões digitais e íris do olho, assim a confiabilidade facial do reconhecimento é ligeiramente mais baixa do que estes outros métodos biométricos do reconhecimento.
Entretanto, é ainda apropriado para muitas aplicações, especialmente ao fazer exame no cliente de sua conveniência para o usuário. O reconhecimento Facial pode também ser usado junto com o reconhecimento da impressão digital ou outro método biométrico
desenvolvendo uma aplicação crítica mais segurança.
A aproximação multi-biometrica é especialmente importante para a identificação (1:N).
No general, os sistemas da identificação são muito convenientes de usar-se porque não requerem nenhuma informação adicional da segurança (smart-cards, senhas etc.).
Entretanto, usando as rotinas 1:N combinando somente um método biométrico, podem resultar em uma probabilidade falsa mais elevada da aceitação, que possa se tornar inaceitável para aplicações com bases de dados grandes.
Usar a identificação da Face como um método biométrico adicional pode dramaticamente diminuir este efeito. Esta aproximação multi-biometrica ajuda também nas situações onde uma determinada característica biométrica não é ótima ou única para
determinados grupos dos usuários. Por exemplo, os povos que fazem o trabalho pesado com suas mãos podem ter as impressões digitais ásperas, que podem aumentar a taxa falsa da rejeição se a identificação da impressão digital for usada sozinho.

Produtos Relacionado

VeriLook SDK
O VeriLook a tecnologia é pretendida para integradores do sistema de reconhecimento facial. VeriLook oferece a identificação de confiança rápida com detecção viva da Face e a habilidade de processar múltiplas faces em um único frame.
VeriLook 4.0 SDK é independente de câmera, capaz de fazer uso de Webcam e as oferece um jogo das amostras de programação software de câmeras e de tutorias escritos nas principais linguagens de programação. Estes tipos de SDK estão disponíveis

- VeriLook 4.0 Standard SDK destina-se ao desenvolvimento de aplicações baseadas em PC biométricos. Inclui Matcher e Extrator amostras de componentes, programação e tutoriais, gerente de software da câmera e documentação do software. O SDK permite o desenvolvimento de aplicações biométricas para o Microsoft Windows , Linux ou sistemas operacionais Mac OS X.
- VeriLook 4.0 Extended SDK é indicado para aplicações Baseadas na Web e desenvolvimento da aplicação para rede. Inclui todas as características de SDK padrão. Adicionalmente, o SDK contem aplicações exemplos do lado cliente, tutoriais e um Matching Server pronto para uso.

FaceCell EDK
O FaceCell a tecnologia foi desenvolvida usando-se em vários dispositivos embarcados ou móveis, como smart-phones, em computadores handheld e em dispositivos.
FaceCell 1.1 EDK esta disponível por um período de 30 dias trial. Para downloadable trial kit permite ao desenvolvedor explorer a tecnologia e testar em ambientes reais de aplicações.
MegaMatcher SDK
MegaMatcher é uma tecnologia multi-biometrica, pretendida para sistemas em grande escala da Face-impressão digital e integradores de AFIS. A tecnologia inclui a impressão digital e os mecanismos faciais do reconhecimento que poderiam ser usados separados ou em conjunto. O mecanismo da Face mostra uma velocidade combinando proeminente, que lhe confere especial indicação para sistema com base de dados de largas escalas.
Mais motores para outras modalidades biométricas estão disponíveis como add- ons SDK para MegaMatcher :
- Mecanismo de reconhecimento de íris – Disponível em VeriEye SDK 2,2 como um add-on para MegaMatcher 3.1 SDK .
- Mecanismo de reconhecimento Palmar (Palm print) – Disponível em MegaMatcher Palm Print Add-on.
MegaMatcher 3.1 SDK inclui o software do SERVER para sistemas multi-biometrico local, CLUSTER software para o desenvolvimento de produtos multi-biométricas em grande escala, e um jogo de componentes de tarefas específicas valiosas.

Fonte: FingerSec

Oct
18
2010
-

Biometria no Auto-atendimento

Módulo fingerprint

Módulo fingerprint

O tema não é novo, pois já temos pelo menos 2 gerações de dispositivos biométricos sendo utilizados em ATMs aqui no Brasil. São os seguintes readers: fingerprint, fingervein e palmvein. Vou falar um pouco sobre cada um deles.

FingerPrint Reader
Se possível fosse, o fingerprint reader seria o avó dos dispositivos biométricos, em uso em larga escala no Auto-atendimento. Equipando desde notebooks, catracas eletrônicas e demais pontos de controle de acesso, e até ATMs, esse dispositivo consiste de uma pequena área um pouco maior que uma moeda, onde você pressiona seu dedo (normalmente o polegar), para a leitura eletrônica de sua impressão digital (fingerprint). Magnífico! Afinal de contas, há tempos impressões digitais tem sido utilizadas como meio de identificação única dos indivíduos. É muito mais confiável do que a rubrica! Além disso, como se trata de tecnologia já largamente disseminada, fingerprint readers são relativamente baratos.

Leitor biométrico fingervein

Leitor biométrico fingervein

Se é tão perfeito, porque esse dispositivo não é a primeira escolha quando se pensa em dispositivo de segurança para o Auto-atendimento? Simples, assim como todo o tipo de regra foi feita para ser quebrada, todo novo dispositivo de segurança está fadado a ter sua segurança burlada.
Fato é que impressões digitais são clonáveis. Isso é fácil, já foi feito várias vezes (a primeira vez foi hás uns 15 anos atrás), e esse é o principal ponto negativo da segurança baseada em fingerprint. Além disso, existe um problema mais simples relacionado ao uso desse dispositivo: o toque! Você já viu o estado em que fica um ATM após 1 ano de operação em um grande centro urbano? Pois é, a sujeira toma conta de todas as áreas externas do equipamento, mas principalmente aquelas que são efetivamente tocadas pelas pessoas, como por exemplo o teclado. É fácil de entender, as pessoas suam, algumas não se preocupam tanto com a higiene e o que temos no final é um fingerprint reader que não lê mais nada. Além disso, colocar o dedo em um lugar onde centenas de pessoas já colocaram é realmente invasivo , e por isso essa tecnologia tem uma grande rejeição do publico de Auto-atendimento em geral.
Com tudo isso, o fingerprint tem sido mais utilizado em ambientes e situações mais controlados. Exemplos de sucesso são: controle de acesso para utilização interna aos estabelecimentos, controle de acesso a computadores pessoais e dispositivos de armazenamento.

FingerVein Reader

Biometria por padrões de veia

Biometria por padrões de veia

Depois que a segurança do fingerprint foi quebrada, a indústria se mexeu em busca de uma tecnologia mais confiável. Criado pela empresa japonesa Hitachi, a solução fingervein resolveu com folga todos os problemas envolvidos na tecnologia baseada em fingerprint, com a vantagem de que a solução é mecanicamente e operacionalmente equivalente a solução baseada em fingerprint, ou seja, para olhos leigos, os dois leitores são muito parecidos (depois de montados em suas bases finais):

Mas as semelhanças param por aí. A tecnologia envolvida no fingervein é conhecida como Vein Pattern, que é Padrão de Veias. Nessa tecnologia, a identificação única é alcançada ao se ler o padrão no qual as veias estão dispostas dentro do dedo da pessoa. Esse padrão de disposição das veias é diferente entre os dedos da mesma pessoa, e também é diferente entre gêmeos idênticos, e imutável ao longo da vida adulta, de modo que é uma maneira bastante confiável de se identificar únicamente a pessoa.

A leitura é realizada através de um método relativamente simples: utilizando-se de diodos um infra-red é emitido junto ao dedo. A luz que penetra o dedo é absorvida pela sangue, e portanto não reflete ou transpassa o dedo, de modo então que uma câmera especializada receberá a luz refletida, com uma série de emaranhados de área mais escura, relativas às veias no interior do dedo, e assim um padrão é criado, com base nessa “configuração” emaranhada de veias:

Funcionamento biometria da veia

Funcionamento biometria da veia

Tudo isso ocorre sem o contato com o leitor. Na verdade o dedo fica apoiado em um gabarito mínimo, de modo que aqueles problemas de invasividade e alta taxa de manutenção são sensivelmente reduzidos.
Show de bola! E tem algum problema? Se tem, ainda não passa de conceito. Ocorre que, pegar, digamos, um dedo separado do corpo humano e tentar uma autenticação válida não funciona (ainda bem!). Porém, em teoria, seria possível ler a configuração de veias do dedo, e reproduzi-las em um dispositivo como um finger dummy, e daí inserir algum tipo de líquido circulante, ou mesmo sangue de algum animal para conseguir uma leitura válida. Bem, tudo isso parece improvável demais, de modo que a tecnologia baseada em Vein Pattern deve permanecer por mais alguns bons anos.

PalmVein Reader

Biometria da palma da mão

Biometria da palma da mão

É baseada na mesma tecnologia do FingerVein, ou seja, a Vein Pattern. De fato, as duas são soluções concorrentes, de empresas japonesas. O palmvein é da Fujitsu, conhecido fabricante de ATMs (e de muitas outras coisas). A diferença óbvia nesse caso, é que ao invés de ler as veias do dedo, o que se lê são as veias da mão:
Uma importante diferença desse sistema em relação ao fingervein, é que para integrar o leitor, ocupa-se muito mais espaço. No entanto, no que concerne ao Auto-atendimento, isso não chega a ser um problema:

Em função da área para leitura e geração do padrão de veias, o sistema PalmVein é ainda mais preciso do que o FingerVein.

Comparando os sistemas

Leitor Biométrico de veias da palma da mão

Leitor Biométrico de veias da palma da mão

Além desses sistemas de identificação biometrica, existem vários outros, cada um com suas vantagens e desvantagens, o que acaba determinando onde essas tecnologias são mais adequadas para uso:
A precisão (Accuracy, na tabela), é uma das principais características a ser observada quando se pensa em aplicar uma dessas tecnologias de identificação biometrica. Por exemplo, as tecnologias baseadas em Vein Pattern tem uma precisão de 0,0001% (fingervein) e 0,00008% (palmvein) de gerar uma autenticação falsa, ou seja, a chance de você conseguir uma autenticação válida quando o sistema espera receber o padrão de veias de outra pessoa é 1 em 1 milhão (fingervein) e menos que isso (palmvein). Ou seja, é bom, mas não é perfeito.

Tabela de comparação de leitores de biometria

Tabela de comparação de leitores de biometria

E é por não serem perfeitos que, para as aplicações em Auto-atendimento, os dispositivos biometricos têm servido como auxiliares à identificação dos clientes. Normalmente são utilizando em conjunto com a identificação da conta do cliente, e sua senha. Isso resulta em uma combinação bastante segura.

Como é no Brasil
Um grande banco brasileiro já testou os 3 sistemas, e há cerca de 2 anos escolheu o PalmVein como seu sistema de identificação biometrica. Em suas aplicações, essa tecnologia é utilizada em adicional aos demais sistemas de identificação de seus clientes, como a identificação da conta e a senha.
Dado a boa aceitação do publico, é muito provável que esses sistemas se tornem cada vez mais comum nos bancos aqui no Brasil, principalmente em substituição a outros mecanismos de identificação como o Token, por exemplo.
Também será cada vez mais comum encontrar esses sistemas em: controles de acesso, computadores pessoais, sistemas de armazenamento e etc.

Fonte: Fagner Souza

Oct
15
2010
-

Cientistas dos EUA advertem para riscos da identificação biométrica.

Leitor Biométrico

Leitor Biométrico

Sistemas de identificação biométrica, apresentados no cinema e na televisão como ferramentas de combate ao crime à prova de falhas, na verdade estão longe da perfeição, diz relatório do Conselho Nacional de Pesquisa Científica dos Estados Unidos.
O levantamento afirma que sistemas que dependem de impressões digitais, impressões da palma da mão e reconhecimento de voz são “inerentemente falíveis”. Os autores pedem que as agências governamentais que venham a adotá-los certifiquem-se de que o sistema corresponde à propaganda.
Empresas e órgãos públicos vêm se voltando para os sistemas biométricos como um meio melhor de rastrear terroristas nas fronteiras, controlar o acesso a edifícios ou abrir acesso a dados bancários.
Sensores de impressão digital já aparecem em produtos como laptops e celulares.
Bob Blakley, do Grupo Burton de Estratégias de Privacidade e Identidade, que trabalhou no relatório, disse que governos e empresas precisam se certificar de que a tecnologia adotada estará à altura do desafio.
“Não devemos optar pela biometria porque ela é sexy a fica bem em filmes de ficção científica. Devemos fazer isso quando ela for a solução mais eficiente para um problema”, disse ele.
Ele afirmou que muitos sistemas biométricos de larga escala funcionam bem, citando como exemplo o banco de impressões digitais do FBI, ou o sistema de digitais usado para evitar fraude eleitoral na Nigéria.
“No entanto, esses sistemas foram cuidadosamente projetados e revisados por especialistas. É muito fácil usar um bom scanner de biometria e montar com ele um mau sistema”, advertiu.

Fonte: O Estadao

Oct
01
2010
-

Cientistas advertem: identificação biométrica é falível

Identificação Biométrica

Identificação Biométrica

O sistema de identificação biométrica, apresentado no cinema e na televisão como ferramentas de combate ao crime à prova de falhas, na verdade está longe da perfeição. Essa é a conclusão de um relatório do Conselho Nacional de Pesquisa Científica dos Estados Unidos. Ela serve de advertência para o governo brasileiro, que acaba de ampliar o uso das urnas biométricas nas eleições de 2010.
Empresas e órgãos públicos vêm se voltando para os sistemas biométricos como um meio melhor de rastrear terroristas nas fronteiras, controlar o acesso a edifícios ou abrir acesso a dados bancários. Sensores de impressão digital já aparecem em produtos como laptops e celulares.
O levantamento afirma, porém, que sistemas que dependem de impressões digitais, impressões da palma da mão e reconhecimento de voz são “inerentemente falíveis”. Os autores pedem às agências governamentais que venham a adotá-los que se certifiquem de que o sistema corresponde à propaganda.
Bob Blakley, do Grupo Burton de Estratégias de Privacidade e Identidade, que trabalhou no relatório, disse que governos e empresas precisam se certificar de que a tecnologia adotada estará à altura do desafio. “Não devemos optar pela biometria porque ela fica bem em filmes de ficção científica. Devemos fazer isso quando ela for a solução mais eficiente para um problema”, disse ele.
Ele afirmou que muitos sistemas biométricos de larga escala funcionam bem, citando como exemplo o banco de impressões digitais do FBI, ou o sistema de digitais usado para evitar fraude eleitoral na Nigéria. “No entanto, esses sistemas foram cuidadosamente projetados e revisados por especialistas. É muito fácil usar um bom scanner de biometria e montar com ele um mau sistema”, advertiu.

(Com agência Reuters)

Fonte: Veja

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