Home / Prodotti / Motori di riconoscimento / Fingerprint Match Engine
MOTORE

Fingerprint Match Engine

Aggiungi a qualsiasi applicazione un matching di impronte veloce e basato su standard. Il Cams Fingerprint Match Engine gestisce registrazione, verifica 1:1 e identificazione 1:N su template di minuzie ISO/IEC 19794-2, con una ricerca a due stadi che pre-filtra la galleria in SQL prima di valutare i candidati rimasti. Un percorso fingerphoto senza contatto permette di confrontare partendo da una comune foto della punta del dito.

Panoramica

Registrazione di impronte ISO/IEC 19794-2, verifica 1:1 e identificazione 1:N a più stadi tramite una semplice API REST.

Un microservizio autonomo di matching di impronte esposto su /api/biometric/v1/fp/. Memorizza per tenant e utente template di minuzie ISO/IEC 19794-2:2005 a vista singola del dito, codificati in base64. L'identificazione esegue una pipeline 1:N a stadi: un pre-filtro SQL grossolano restringe i candidati per posizione del dito, qualità e classe del pattern, poi un matcher di minuzie autonomo in stile Bozorth valuta i candidati rimasti rispetto a una soglia configurabile (predefinita 72, circa 12 minuzie corrispondenti — il minimo forense convenzionale). Il matcher è dietro un punto di innesto sostituibile, così si può collegare un confronto ISO, NBIS/Bozorth3 o un SDK commerciale senza toccare il servizio.

MOTORERESTHTTPSJSONC++
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" }

Funzionalità

Che cosa fa

Registra un dito

Salva un template di minuzie ISO 19794-2 per utente con posizione del dito, qualità e classe del pattern per il pre-filtro 1:N.

Verifica (1:1)

Confronta un template probe con le dita registrate di uno specifico utente e restituisce un punteggio 0-100 e un flag di corrispondenza.

Identificazione (1:N)

Ricerca a stadi nella galleria del tenant: pre-filtro SQL poi confronto fine delle minuzie, restituendo il miglior candidato sopra soglia.

Template basati su standard

Funziona sullo standard aperto ISO/IEC 19794-2:2005; i template non conformi vengono rifiutati, non valutati in silenzio con punteggi privi di senso.

Fingerphoto senza contatto

Accetta la foto della punta di un dito, la converte in un template ISO e la registra o identifica con lo stesso matcher.

Matcher sostituibile

Sostituisci il motore di scoring (ISO, NBIS/Bozorth3 o commerciale) dietro un unico punto di innesto.

Caratteristiche

Tutto incluso

  • Tre route REST — registrazione, verifica (1:1) e identificazione (1:N) — su /api/biometric/v1/fp/
  • Template di minuzie ISO/IEC 19794-2:2005 a vista singola del dito, codificati in base64 e multi-tenant
  • 1:N a stadi: pre-filtro SQL grossolano su posizione del dito, qualità e classe del pattern, poi confronto fine delle minuzie
  • Matcher di minuzie autonomo in stile Bozorth con geometria a coppie invariante alla traslazione, senza dipendenze esterne da NIST
  • Soglia di corrispondenza configurabile (predefinita 72, circa 12 minuzie corrispondenti)
  • Punto di innesto del matcher per inserire un confronto ISO, NBIS/Bozorth3 o un matcher commerciale senza altre modifiche
  • Matching dei candidati multi-thread a ~0,09 ms per confronto (circa 10,7k confronti/s per core)
  • Percorso di registrazione e identificazione con fingerphoto senza contatto: la foto della punta del dito viene convertita in un template ISO e confrontata con lo stesso motore
  • Motivi di errore chiari in-band (template non analizzabile, nessun candidato) invece di punteggi errati in silenzio

Sviluppa con Fingerprint Match Engine

Ottieni una chiave, leggi la documentazione e rilascia. Il nostro team ti assiste con la tua prima integrazione.

FAQ

Domande frequenti

Quale formato di template di impronte usa?

Record di minuzie ISO/IEC 19794-2:2005 a vista singola del dito, codificati in base64. ANSI-378 e la variante ISO 2011 non vengono analizzati e sono rifiutati con un motivo chiaro invece di essere valutati in modo errato in silenzio.

Come funziona l'identificazione di impronte 1:N?

In due stadi: un pre-filtro SQL grossolano restringe i candidati per posizione del dito, qualità e classe del pattern, poi un matcher di minuzie in stile Bozorth valuta i candidati rimasti e restituisce la migliore corrispondenza sopra la soglia configurabile.

Può rilevare dita false?

Non sul server. Il motore vede solo il template di minuzie, quindi la liveness deve provenire dal sensore di acquisizione o dall'SDK lato client. Cams consiglia scanner certificati LFD per la resistenza alle dita false.

Può confrontare un'impronta da una foto scattata con lo smartphone?

Sì. Un percorso fingerphoto senza contatto converte la foto di una punta di dito in un template ISO 19794-2 che il motore poi registra o identifica.

Correlati

Esplora altre parti della piattaforma