Automatiseeritud sõrmejäljetuvastus

Automatiseeritud sõrmejäljetuvastus on automatiseeritud meetod isikutuvastuseks sõrmejälgede järgi, kasutades kodeeritud arvutiprogrammidega loodud tehnikat. Sõrmejälgede lugemiseks kasutatakse sõrmejäljelugereid. Inimkond on sõrmejälgede abil inimeste tuvastamist kasutanud pikka aega – Hiinast on leitud tõendeid selle meetodi kasutamisest 300 eKr, Jaapanis 702 pKr ning USA-s alates aastast 1902. Automatiseeritud sõrmejälje tuvastust hakati aga looma USA-s aastal 1962 FBI (Federal Bureau of Investigation) tungival soovil. Enne seda, aastal 1960, hakkasid teadlased identifitseerima akustilise kõne ja kõlade helisid – see tegevus oli eelkäija kaasaegsele hääletuvastustehnoloogiale. Kui FBI paar aastat hiljem sekkus, viis see sõrmejälgede detailide ja üksikasjade uurimiseni, mille eesmärk oli kaardistada inimeste sõrmede ainulaadseid mustreid ja servi. 1970. ja 1980. aastatel hakkas FBI neid uuringuid rahastama. 1975. aastal tulid välja esimesed sõrmejäljeskannerite prototüübid, kuid kuna digitaalne andmete säilitamine (digital storage) oli piiratud, hakkas NIST (National Institute of Science and Technology) töötama informatsiooni tihendamise ja algoritmide väljatöötamise kallal. Selline teguviisi tulemusena töötati välja M40 algoritm – esimene FBI-s kasutatud operatiivne sobitusalgotim (matching algorithm). M40 algoritmi kasutati inimeste otsigu pikendamiseks; see tootis oluliselt väiksemal hulgal pilte, mis edastati spetsiaalse väljaõppega tehnikutele edasiuurimiseks ja hindamiseks. Jätkati ka olemasoleva sõrmejäljetehnoloogia arendamist ja täiustamist. Tänapäeval kasutatakse automatiseeritud sõrmejäljetuvastust paljudes valdkondades: kriminalistikas, turvameetmena jne. Sõrmejälgede järgi isiku automatiseeritud tuvastamiseks on nüüd eri meetodeid, näiteks teisenduspõhised (transform-based algorithms), korrelatsioonipõhised (correlation-based algorithms), üksikasjadele keskenduv algoritmteisendus (minutiae algorithms) jne. Teisendus on protsess, mille käigus kopeeritakse objekt ühest domeenist teise, et seda kasutada äratundmiseesmärgil, ning kõige tähtsam selle meetodi juures on detailide eraldamine. Teisenduspõhises algoritmis kasutatakse nii diskreetse koosinuse (DCT, Discrete Cosine Transform) kui ka Curvelet'-teisendust (Curvelet Transform). Diskreetse koosinuse teisenduse võtsid esimesena kasutusele Ahmed jt aastal 1974. See kuulub ulatusliku sinusoidaalse teisenduse "perekonna" alla. Selle kontseptsioon on teisendada ruumiline domeen punktide kogumina identseks esituseks sageduspiirkonnas, kasutades koosinust. Curvelet'-teisendust tutvustasid maailmale E. Candes ja D. Donoho. See on välja töötatud traditsiooniliste mitmemõõtmeliste esitusviiside loomupäraste piirangute ületamiseks. Curvelet'-teisendust on kaks põlvkonda. Esimese põlvkonna curvelet'd (1999) kasutatakse eri sammude seeriaga, hõlmates kujutise radooni teisenduse rigelet'-analüüsi, ning selle toimumisprotsess on väga aeglane. Teise põlvkonna curvelet (2003) ei kasuta rigelet' teisendust, vähendades seeläbi teisenduse liiasust ning suurendades oluliselt protsessi kiirust. Selle teisenduse konstruktsioonielemendid on rohkem mõõtme, asukoha ning orientatsiooni parameetrid, mis võimaldavad sellisele teisendusele paremad orientatsiooniomadused. Lühidalt rakendasid Candes ja Donoho curvelet' otse sagedustasandile. Korrelatsioonipõhine teisendus on paljutõotav lähenemine sõrmejälgede sobitamisele uue põlvkonna peeneraldusvõime ja puutevabade sõrmejäljeandurite tõttu, sest need suudavad sobitada sõrmejärgede ribikujusid, katkestusi jne. Sellise teisenduse peamine puudus on aga selleks vajaminev suur arvutustöö. Vastupidi teistele eritunnustel või pisiasjadel põhinevatele joondusmeetoditele põhineb korrelatsioonipõhine teisendus joonduse orientatsioonivälja hinnangutel. Samuti kasutatakse orientatsioonisidudust parimate korrelatsioonipiirkondade tuvastamiseks. Selle lähenemisviisi täpsust näitavad FVC2000 sõrmejälgede andmebaasi katsetulemused. Korrelatsioonipõhine lähenemisviis sobib hästi riistvaraliseks kiirendamiseks kasutatavate toimingute tõttu. Oma eripära, kompaktsuse ja inimeste sõrmejälgede ekspertide kasutatavate funktsioonidega ühilduvuse tõttu on üksikasjadel põhinev algoritmteisendus muutunud kõige laialdasemalt kasutusele võetud sõrmejälgede esitlusskeemiks. Sõrmejälje ainulaadsuse määravad eranditult kohalikud selle harja (ridge) omadused ja nende seosed. Sõrmejäljes olevad harjad ja orud (valleys) vahelduvad, liikudes lokaalses konstantses suunas. Kaks kõige silmatorkavamat kohalikku harja tunnust on: 1) harja lõpp (ridge ending) ja 2) harja hargnemine (ridge bifurication). Harja lõpp on defineeritud kui punkt, kus hari järsult lõpeb. Harja hargnemine on defineeritud kui punkt, kus harja hargneb või hargneb harjadeks. Ühiselt nimetatakse neid tunnuseid üksikasjadeks. Õiguskaitseorganid võtsid sõrmejälje tuvastuse kuriteo tuvastamiseks kasutusele 19. sajandi lõpus. Esimene sõrmejäljetuvastusjuhtum, millest ajaloos märkmeid on, leidis aset Argentinas aastal 1892, kui politseinikud üritasid leida topeltmõrva sooritanud mõrtsukat. USA-s töötati välja sõrmejälje proovide digitaalne kogum, mis nimetati automatiseeritud sõrmejälgede tuvastamise süsteemiks (Automated Fingerprint Identification System) ehk AFIS-eks 1980. aastatel. 1999. aastaks olid FBI ja NIST välja töötanud ka koostalitusvõime standardid, mille eesmärk oli muuta sõrmejäljeproovid lihtsalt ja kiiresti jagatavaks föderaalsete ning osariikide ja ka kohalike õiguskaitseasutuste vahel. Pärast 2011. aasta septembris toimunud terrorirünnakuid hakati biomeetriat kasutama ka piirivalves, migratsiooniametites ja sõjalistes operatsioonides. 2023. aasta seisuga on rohkem kui 18 000 kohalikul, osariigil, hõimul, föderaalsel või rahvusvahelisel partneril ligipääsuluba FBI integreeritud automatiseeritud sõrmejälgede tuvastussüsteemile (Integrated Automated Fingerprint Identification System) ehk IAFIS-ele. Biomeetrilised andmed on kõiksugune teave inimese füüsiliste omaduste kohta. Selleks, et biomeetrilised andmed oleks kasulikud ja kasutatavad, peavad need olema unikaalsed, kogutavad ja püsivad, mistõttu eri tüüpi biomeetriliste andmete sobivus sõltub nende rakendamisel saadavaks soovitud tulemusest. Seetõttu on sõrmejälgede kasutamine turvameetmena levinud. Sellise tegevuse täpsem nimetus on biomeetriline turvalisus – biomeetriliste andmete kasutamise tuvastamiseks, juurdepääsu kontrollimiseks ja autentimiseks. Riistvarakomponendid ehk sõrmejäljelugerid koguvad biomeetrilisi andmeid, mis skannitakse ja mida võrreldakse algoritmiliselt andmebaasis hoitavate andmetega. Kui kaks andmekomplekti ühtivad, tunnistatakse isik tuvastatuks ja vastavalt olemasolevatele lubadele/õigustele kas antakse juurdepääs või mitte. "What Is Fingerprint Recognition And How It Works?". Bayometric (Ameerika inglise). Vaadatud 13. juunil 2023. Barnes, Jeffery G. "THE FINGERPRINT SOURCEBOOK" (PDF). Vaadatud 13.06.2023. https://www.ojp.gov/pdffiles1/nij/225321.pdf "Biometric Technology: A Brief History". LoginID (inglise). Vaadatud 13. juunil 2023. Ahmed, Al-Rawi, Alheeti (august 2012). "The Use of Two Transform Methods in Fingerprints Recognition". ResearchGate. Vaadatud 13.06.2021.{{netiviide}}: CS1 hooldus: mitu nime: autorite loend (link) Lindoso, Almudena; Entrena, Luis; Liu-Jimenez, Judith; San Millan, Enrique (2007). Lee, Seong-Whan; Li, Stan Z. (toim-d). "Correlation-Based Fingerprint Matching with Orientation Field Alignment". Advances in Biometrics. Lecture Notes in Computer Science (inglise). Berlin, Heidelberg: Springer: 713–721. DOI:10.1007/978-3-540-74549-5_75. ISBN 978-3-540-74549-5. Zaeri, Naser (20. juuni 2011), "Minutiae-based Fingerprint Extraction and Recognition", Biometrics (inglise), IntechOpen, ISBN 978-953-307-618-8, vaadatud 13. juunil 2023 Inc, Aware (8. september 2015). "Aware, Inc - Biometrics Software Solutions". Aware (Ameerika inglise). Vaadatud 13. juunil 2023. "What Is Biometrics and How Secure Is Biometric Data?". What Is Biometrics and How Secure Is Biometric Data? (inglise). Vaadatud 13. juunil 2023.