Beranda / Produk / Engine Pengenalan / Fingerprint Match Engine

ENGINE

Fingerprint Match Engine

Tambahkan pencocokan sidik jari yang cepat dan berbasis standar ke aplikasi apa pun. Cams Fingerprint Match Engine menangani pendaftaran, verifikasi 1:1, dan identifikasi 1:N pada template minutiae ISO/IEC 19794-2, dengan pencarian dua tahap yang menyaring galeri terlebih dahulu di SQL sebelum menilai kandidat yang tersisa. Jalur fingerphoto tanpa sentuhan memungkinkan pencocokan dari foto ujung jari biasa.

Mulai Dokumentasi pengembang

Ikhtisar

Pendaftaran sidik jari ISO/IEC 19794-2, verifikasi 1:1, dan identifikasi 1:N bertahap melalui API REST sederhana.

Layanan mikro pencocokan sidik jari mandiri yang tersedia di /api/biometric/v1/fp/. Layanan ini menyimpan template minutiae single-finger-view ISO/IEC 19794-2:2005 per tenant dan pengguna, berenkode base64. Identifikasi menjalankan pipeline 1:N bertahap: pra-filter SQL kasar mempersempit kandidat berdasarkan posisi jari, kualitas, dan kelas pola, lalu pencocok minutiae mandiri bergaya Bozorth menilai kandidat yang tersisa terhadap ambang batas yang dapat dikonfigurasi (default 72, sekitar 12 minutiae cocok — batas minimum forensik konvensional). Pencocok berada di balik seam yang dapat dipasang sehingga perbandingan ISO, NBIS/Bozorth3, atau SDK komersial dapat dihubungkan tanpa mengubah layanan.

ENGINERESTHTTPSJSONC++

Digunakan di:Forklift & Penanganan Material

POST /api/biometric/v1/fp/verify (1:1)

curl .../api/biometric/v1/fp/verify \
  -H "sn: $SN" -H "auth-token: $TOKEN" \
  -d '{ "user_id":"1001",
        "iso_template":"<base64 ISO 19794-2>" }'
{ "ok":true, "match":true, "score":81, "user_id":"1001" }

Kemampuan

Apa yang dilakukannya

Daftarkan Jari

Simpan template minutiae ISO 19794-2 per pengguna dengan posisi jari, kualitas, dan kelas pola untuk pra-filter 1:N.

Verifikasi (1:1)

Cocokkan template probe dengan jari terdaftar milik pengguna tertentu dan kembalikan skor 0-100 serta flag cocok.

Identifikasi (1:N)

Pencarian bertahap di seluruh galeri tenant: pra-filter SQL lalu pencocokan halus minutiae, mengembalikan kandidat terbaik di atas ambang batas.

Template Berbasis Standar

Bekerja pada standar terbuka ISO/IEC 19794-2:2005; template yang tidak sesuai ditolak, bukan dinilai diam-diam sebagai sampah.

Fingerphoto Tanpa Sentuhan

Menerima foto ujung jari, mengubahnya menjadi template ISO, dan mendaftarkan atau mengidentifikasinya melalui pencocok yang sama.

Pencocok yang Dapat Dipasang

Ganti engine penilaian (ISO, NBIS/Bozorth3, atau komersial) di balik satu seam.

Fitur

Semua sudah termasuk

Tiga rute REST — enroll, verify (1:1), dan identify (1:N) — di /api/biometric/v1/fp/
Template minutiae single-finger-view ISO/IEC 19794-2:2005, berenkode base64 dan multi-tenant
1:N bertahap: pra-filter SQL kasar pada posisi jari, kualitas, dan kelas pola, lalu pencocokan halus minutiae
Pencocok minutiae mandiri bergaya Bozorth dengan geometri berpasangan invarian-translasi, tanpa dependensi NIST eksternal
Ambang batas pencocokan yang dapat dikonfigurasi (default 72, sekitar 12 minutiae cocok)
Seam pencocok yang dapat dipasang untuk memasukkan perbandingan ISO, NBIS/Bozorth3, atau pencocok komersial tanpa perubahan lain
Pencocokan kandidat multi-thread pada ~0,09 ms per perbandingan (sekitar 10,7 ribu perbandingan/detik per core)
Jalur pendaftaran dan identifikasi fingerphoto tanpa sentuhan: foto ujung jari diubah menjadi template ISO dan dicocokkan melalui engine yang sama
Alasan kegagalan in-band yang jelas (template tidak dapat di-parse, tidak ada kandidat) alih-alih salah menilai secara diam-diam

Bangun dengan Fingerprint Match Engine

Ambil kunci, baca dokumentasi, dan rilis. Tim kami membantu integrasi pertama Anda.

Bicara dengan engineer WhatsApp

FAQ

Pertanyaan umum

Format template sidik jari apa yang digunakan?

Rekaman minutiae single-finger-view ISO/IEC 19794-2:2005, berenkode base64. ANSI-378 dan varian ISO 2011 tidak di-parse dan ditolak dengan alasan yang jelas, bukan dinilai salah secara diam-diam.

Bagaimana identifikasi sidik jari 1:N bekerja?

Dalam dua tahap: pra-filter SQL kasar mempersempit kandidat berdasarkan posisi jari, kualitas, dan kelas pola, lalu pencocok minutiae bergaya Bozorth menilai kandidat yang tersisa dan mengembalikan kecocokan terbaik di atas ambang batas yang dapat dikonfigurasi.

Bisakah mendeteksi jari palsu?

Tidak di sisi server. Engine hanya melihat template minutiae, sehingga liveness harus berasal dari sensor pengambilan atau SDK klien. Cams merekomendasikan pemindai bersertifikat LFD untuk ketahanan terhadap jari palsu.

Bisakah mencocokkan sidik jari dari foto ponsel?

Ya. Jalur fingerphoto tanpa sentuhan mengubah foto ujung jari menjadi template ISO 19794-2 yang kemudian didaftarkan atau diidentifikasi oleh engine.