Central de confrontos para um sistema automático de identificação biométrica: uma abordagem de implementação escalável

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Nishibe, Caio Arce
• Orientador(a): Fonseca, Keiko Verônica Ono
• Banca de defesa: Fonseca, Keiko Verônica Ono, Brito, Andrey Elisio Monteiro, Gomes Junior, Luiz Celso
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Biometria; Identificação biométrica; Computação de alto desempenho; Big data; Antropometria; Impressões digitais; Sistemas de memória de computadores; Engenharia elétrica; Biometry; Biometric identification; High performance computing; Anthropometry; Fingerprints; Computer storage devices; Electric engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3142

Com a popularização do uso da biometria, determinar a identidade de um indivíduo é uma atividade cada vez mais comum em diversos contextos: controle de acesso físico e lógico, controle de fronteiras, identificações criminais e forenses, pagamentos. Sendo assim, existe uma demanda crescente por Sistemas Automáticos de Identificação Biométrica (ABIS) cada vez mais rápidos, com elevada acurácia e que possam operar com um grande volume de dados. Este trabalho apresenta uma abordagem de implementação de uma central de confrontos para um ABIS de grande escala utilizando um framework de computação em memória. Foram realizados experimentos em uma base de dados real com mais de 50 milhões de impressões digitais em um cluster com até 16 nós. Os resultados mostraram a escalabilidade da solução proposta e a capacidade de operar em grandes bases de dados.