VeriFinger SDK 指纹识别开发包

用于单机或客户端服务器解决方案的指纹识别

VeriFinger是一种指纹识别技术,专为生物识别系统开发人员和集成商设计。该技术通过1对1和1对多模式下快速、可靠的指纹匹配来确保系统性能。

可作为软件开发工具包提供,允许在Microsoft Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台上开发独立和基于网络的解决方案。

 

特性和功能

      
  • 在过去25年中,100多个国家的1500多个最终用户产品品牌使用了VeriFinger算法。
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  • 自2000年以来,完全符合NIST MINEX标准、FpVTE和FVC奖项。
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  • 滚动和平面指纹匹配,可容忍指纹平移、旋转和变形。
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  • 紧凑的指纹模板和无限的数据库大小。
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  • 可作为多平台SDK提供,支持多种扫描仪和多种编程语言。
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  • 适用于嵌入式平台(如微控制器)的FingerCell SDK,可选。
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  • 合理的价格、灵活的许可和免费的客户支持。

1998年,Neurotechnology开发了VeriFinger,这是一种为生物识别系统集成商设计的指纹识别技术。从那时起,Neurotechnology已经发布了10多个主要和次要版本的VeriFinger,提供了迄今为止最强大的指纹识别算法。VeriFinger在比赛和技术评估中获得了许多奖项,包括FVC和FpVTE。

VeriFinger算法基于深度神经网络,遵循公认的指纹识别方案,该方案使用一组特定的指纹点(细节)以及一些专有的算法解决方案,以提高系统性能和可靠性。以下列出了一些:

      
  • 滚动和扁平指纹匹配。VeriFinger算法匹配平面到滚动、平面到平面或滚动到滚动指纹,具有高度的可靠性和准确性,因为它可以容忍指纹变形。由于特定的扫描技术(从一个指甲滚动到另一个指甲),滚动指纹的变形比使用“平坦”技术扫描的指纹大得多。传统的“平面”指纹识别算法通常在平面指纹和滚动指纹之间进行匹配,由于滚动指纹的上述变形,匹配的可靠性较低。
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  • 指纹平移、旋转和变形的容差。VeriFinger专有的指纹模板匹配算法能够识别指纹,即使它们被旋转、平移、变形,并且只有5-7个相似细节(通常同一手指的指纹有20-40个相似细节),并且每秒匹配多达40000个平面指纹(更多详细信息,请参阅技术规范)。此外,匹配算法具有用于匹配不同规模指纹记录的特殊模式,以及镜像指纹的可选匹配。
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  • 识别能力。VeriFinger功能可用于一对一匹配(验证)以及一对多模式(识别)。图像质量确定。VeriFinger能够通过在注册过程中使用指纹图像质量确定来确保只有************的指纹模板才会存储到数据库中。图像质量确定可以判断手指是否太湿、太干、按压过多或不够,或者是否只存在指尖。
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  • 假指纹检测。基于深度学习的扫描指纹图像分类用于分离活体/非活体指纹,以检测手指呈现攻击。该功能涵盖了使用ecoflex、木胶、乳胶和明胶进行的欺骗尝试,有助于识别欺诈行为。
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  • 自适应图像过滤。该算法消除了噪声、脊破裂和卡脊,从而实现可靠的细节提取——即使是从质量较差的指纹中提取——处理时间为0.6秒。
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  • 特点概括模式。该指纹登记模式从同一手指的一组指纹生成通用指纹特征的集合。对每个指纹图像进行处理并提取特征。然后对特征集合进行分析,并将其组合为单个广义特征集合,将其写入数据库。这样,注册的特征更加可靠,指纹识别质量也大大提高。
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  • 紧凑型指纹模板。VeriFinger允许在指纹模板中配置指纹功能的数量和大小。此功能与不受限制的数据库大小相结合,可以优化目标系统的大小和性能。
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  • 特定于扫描仪的算法优化。VeriFinger SDK包括算法模式,有助于为支持的指纹扫描仪实现更好的结果。

 

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