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Fingerprint Match Engine

Adicione correspondência de impressão digital rápida e baseada em padrões a qualquer aplicação. O Cams Fingerprint Match Engine cuida do cadastro, da verificação 1:1 e da identificação 1:N sobre templates de minúcias ISO/IEC 19794-2, com uma busca em dois estágios que pré-filtra a galeria em SQL antes de pontuar os candidatos restantes. Um caminho de fingerphoto sem contato permite comparar a partir de uma foto comum da ponta do dedo.

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Visão geral

Cadastro de impressão digital ISO/IEC 19794-2, verificação 1:1 e identificação 1:N em etapas por uma API REST simples.

Um microsserviço independente de correspondência de impressões digitais exposto em /api/biometric/v1/fp/. Ele armazena, por tenant e usuário, templates de minúcias de vista de um único dedo ISO/IEC 19794-2:2005 codificados em base64. A identificação executa um pipeline 1:N em etapas: um pré-filtro SQL grosseiro reduz os candidatos por posição do dedo, qualidade e classe de padrão; em seguida, um comparador de minúcias autocontido no estilo Bozorth pontua os restantes em relação a um limiar configurável (padrão 72, cerca de 12 minúcias correspondentes — o mínimo forense convencional). O comparador fica atrás de um ponto de extensão plugável, de modo que uma comparação ISO, o NBIS/Bozorth3 ou um SDK comercial podem ser conectados sem mexer no serviço.

ENGINERESTHTTPSJSONC++

Usado em:Empilhadeiras e movimentação de materiais

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" }

Recursos

O que ele faz

Cadastrar um dedo

Armazene um template de minúcias ISO 19794-2 por usuário com posição do dedo, qualidade e classe de padrão para o pré-filtro 1:N.

Verificar (1:1)

Compare um template de sonda com os dedos cadastrados de um usuário específico e retorne uma pontuação de 0 a 100 e uma flag de correspondência.

Identificar (1:N)

Busca em etapas na galeria do tenant: pré-filtro SQL e depois comparação fina de minúcias, retornando o melhor candidato acima do limiar.

Templates baseados em padrões

Funciona sobre o padrão aberto ISO/IEC 19794-2:2005; templates não conformes são rejeitados, e não pontuados silenciosamente como lixo.

Fingerphoto sem contato

Aceita uma foto da ponta do dedo, converte-a em um template ISO e a cadastra ou identifica pelo mesmo comparador.

Comparador plugável

Troque o mecanismo de pontuação (ISO, NBIS/Bozorth3 ou comercial) por trás de um único ponto de extensão.

Funcionalidades

Tudo incluído

Três rotas REST — cadastro, verificação (1:1) e identificação (1:N) — em /api/biometric/v1/fp/
Templates de minúcias de vista de um único dedo ISO/IEC 19794-2:2005, codificados em base64 e multitenant
1:N em etapas: pré-filtro SQL grosseiro por posição do dedo, qualidade e classe de padrão, seguido de comparação fina de minúcias
Comparador de minúcias autocontido no estilo Bozorth, com geometria de pares invariante a translação, sem dependência externa do NIST
Limiar de correspondência configurável (padrão 72, cerca de 12 minúcias correspondentes)
Ponto de extensão plugável para encaixar comparação ISO, NBIS/Bozorth3 ou um comparador comercial sem outras alterações
Correspondência de candidatos multithread a ~0,09 ms por comparação (cerca de 10,7 mil comparações/s por núcleo)
Caminho de cadastro e identificação por fingerphoto sem contato: uma foto da ponta do dedo é convertida em um template ISO e comparada pela mesma engine
Motivos de falha claros na própria resposta (template não interpretável, sem candidatos) em vez de pontuação incorreta silenciosa

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FAQ

Perguntas frequentes

Qual formato de template de impressão digital ele usa?

Registros de minúcias de vista de um único dedo ISO/IEC 19794-2:2005, codificados em base64. O ANSI-378 e a variante ISO de 2011 não são interpretados e são rejeitados com um motivo claro, em vez de pontuados incorretamente em silêncio.

Como funciona a identificação de impressão digital 1:N?

Em dois estágios: um pré-filtro grosseiro em SQL reduz os candidatos por posição do dedo, qualidade e classe de padrão e, em seguida, um comparador de minúcias no estilo Bozorth pontua os restantes e retorna a melhor correspondência acima do limiar configurável.

Ele consegue detectar dedos falsos?

Não no servidor. A engine só enxerga o template de minúcias, então o liveness precisa vir do sensor de captura ou do SDK do cliente. A Cams recomenda scanners certificados LFD para resistência a dedos falsos.

Ele consegue comparar uma impressão digital a partir de uma foto de celular?

Sim. Um caminho de fingerphoto sem contato converte uma foto da ponta do dedo em um template ISO 19794-2, que a engine então cadastra ou identifica.