Detecção de poros em imagens de vestígios de impressão digital por meio de redes neurais convolucionais

• Autor(a) principal: ARRUDA, Victor Hugo de Aguiar
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/0013000015xpd
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54174
• topic: Engenharia elétrica; Poros; Vestígios de impressão digital; Rede neural convolucional; Análise em janelas; Taxa de detecção real e falsa

Neste trabalho são apresentadas e avaliadas técnicas que permitem a detecção de poros em imagens de impressão digital. A primeira avaliação se dá em relação às técnicas que utilizam ferramentas de filtragem, enquanto a segunda utiliza as redes neurais convolucionais (CNNs) para o processo de extração e detecção dos poros. Traçados os comparativos entre as técnicas existentes, foi implementada a topologia de rede neural proposta por (ALI; WANG; AHMAD, 2021). A escolha foi motivada pelo fato de o método em questão garantir os melhores resultados comparativamente aos outros, levando-se em conta as métricas denominadas de taxa de detecção real (RT ) e taxa de detecção falsa (RF ). Tais métricas são utilizadas para verificação da taxa de acerto e de erro da rede ao detectar um conjunto de poro na imagem de impressão digital, respectivamente. Como é de se imaginar, a rede será melhor quanto maior for a taxa de acerto e menor a taxa de erro. A primeira contribuição deste trabalho consiste na utilização de um banco de dados, que até onde se sabe na literatura pesquisada, nunca foi utilizado. Esse banco é composto por imagens reais obtidas através de fotografia forense em imagens de vestígios de impressão digital encontrados em local de crime. Além disso, o referido banco de dados utiliza imagens com resolução de 96 dpi, que é muito mais baixa que a resolução de 800 dpi estabalecida como mínima para esse processo de detecção de poros. Os resultados obtidos após as implementações anteriormente descritas revelam que, inicialmente, as taxas de RT e de RF não se mostraram muito satisfatórias, atingindo valores de RF = 77,9% e RT = 56,5%, respectivamente. Nessa esteira, outra contribuição deste trabalho consiste na realização de uma análise em janelas, que corresponde à restrição da investigação em subimagens da imagem principal. Assim, foi verificado que para uma janela de tamanho 500×200, o algoritmo apresentou resultados satisfatórios, atingindo um RT de 80,8% e um RF de 4,5%, respectivamente. Ao final de tudo, a utilização do método proposto por (ALI; WANG; AHMAD, 2021), com os devidos ajustes, mostrou-se eficiente no processo de detecção de poros em imagens de vestígios de impressão digital encontrados em local de crime, fato que contribui significativamente no âmbito das Ciências Forenses, já que com a marcação de no mínimo 20 poros é possível individualizar uma pessoa.