MegaMatcher 

大型自動化生物辨識系統                                                  介紹 | 特性 | 演算法 | 規格 | 相關產品 

介紹  

在過去幾年，大型國家級的生物辨識系統明顯增加。許多國家 - 包括美國、歐洲國家及的其他將生物辨識資料納入護照、身份證件、簽證及另外證件的國家。大量的應用程式，例如出入境、選舉控制系統、信用卡交易驗證、交通管制及其他等等，已經有能力實作大型的自動化生物辨識系統 (large-scale Automatic Biometrical Identification Systems)。

如此大型系統有很多與中小型生物辨識系統相異的特殊需求：

• 系統必須在大型資料庫中，執行高可靠性的辮識。
• 系統必須顯現出與其規模相對應的高產能及效率：
  • 系統的延展性相當重要，因為系統未來可能會擴充，所以必須要藉由在現行系統中新單位的加入，來保有高產能層次。
  • 每天例行的辨識要求數量可能非常高。
  • 辨識要求應該要以相當短的時間就處理完 (理想狀況 – 即時完成)，因此需要高運算能力。
  • 需要能支援大型資料庫(幾百萬到上億筆指紋)。
  • 一般系統的強固性 - 系統必須要能容忍硬體的錯誤，因為在考量是大型應用系統規模的情況下，即使是暫時的工作停止也可能導致大問題。
• 系統必須支援主要的生物辨識標準 – 必須允許由此系統產生範例或資料庫，可以與其他廠商的系統一起使用，反之亦然。
• 系統必須能拿平面 (純) 指紋與滾印的指紋樣本做比對，因為在許多機構的資料庫仍舊是搜集滾印的指紋樣本。
• 系統必須可以在網路架構下發揮功能，因為在大部分的情況下，用戶端的工作台使用具有中央資料庫的遠端伺服器。

儘管有以上這些需求，系統價格應該盡可能壓低。許多現有的AFIS (自動化指紋辨識系統Automatic Fingerprint Identification Systems) 是專為犯罪調查學或其他特定應用系統訂製，因而特別昂貴。 Neurotechnology 提供符合上述所有需求而具競爭性價格的系統。

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為何要使用 MegaMatcher？
 

Neurotechnology 擁有和許多經驗豐富的大型生物辨識系統整合商，協同建構系統的經驗。參考他們的需求，Neurotechnology 已開發出 MegaMatcher技術。因為是規劃提供給大型生物辨識系統整合人員，MegaMatcher 有一組使它非常吸引大型AFIS開發人員的特殊性能：

• 可靠性. Neurotechnology 已經開發出一個嶄新的演算法，並且將其引進MegaMatcher。 以下圖表使用特定指紋讀取器比較MegaMatcher ROCs 和 VeriFinger 4.2 ROCs ：

• 接收作業曲線 (ROC)，在相同條件下，由這些指紋讀取器資料庫測試所得，而比較了 MegaMatcher (紅線) 和 VeriFinger 4.2 (綠線) 的可靠性。這些 ROC 顯示，MegaMatcher 在不同的指紋讀取器，提供了顯著的可靠性改善。
• 比對速率. 僅使用單獨的個人電腦，MegaMatcher 可以比對高達每秒 60,000 筆指紋。使用個人電腦叢集 (PC cluster)，比對速率可以明顯增加 (請參閱以下配置圖)。
• MegaMatcher 含有可以讓系統達到高產能和高效率的執行平行比對處理 (parallel matching) 的電腦叢集軟體：
  • 有效的比對速率增加比例與叢集節點數量成正相關，而叢集節點數量也可擴充而達成必要的系統表現。例如，擁有10節點的叢集可以比對高達每秒600,000 筆指紋，而100節點的叢集則可以比對高達每秒6百萬筆指紋，依此類推。此類可擴充架構，讓系統的規模變大時，仍然能保有高時間反應能力。
  • 大量的辨識要求可以在叢集中處理。假設，資料庫中有一千萬筆指紋樣本及100個節點 (3GHz CPU 的 PC) 的叢集。依據問題的不同，對特定資料庫，這個叢集每天可以處理10,000 到 50,000 筆要求。
  • 快速要求處理. 叢集的架構允許擴充到，有能力對辨識要求做到即時處理 (real-time processing)。
  • 實際上，叢集可以處理的資料庫，已經沒有限制大小。
  • 電腦叢集是容錯 (fault-tolerant) 的，所以如果叢集成員發生錯誤，比對速率僅會些微減少，而叢集作業則保持不中斷。
• Megamatcher 支援生物辨識標準： 支援ANSI/NIST ITL-1-2000 和 ANSI/INCIST 378 2004。 因此， MegaMatcher 指紋樣本可以匯出至其他辨識系統，反之亦然。此外， MegaMatcher 支援 WSQ 指紋影像儲存格式。
• 系統允許滾印和平面指紋在它們之間相互比對。通常傳統的平面指紋辨識演算法，在平面和滾印指紋間執行比對，由於滾印指紋某個程度的變形，可靠性會比較低， MegaMatcher 允許高可靠性的比對平面-平面、平面-滾印或滾印-滾印指紋。
• MegaMatcher 包含網路支援，因為 MegaMatcher 的元件規劃為網路分散式。
• 獨立效能評估. MegaMatcher 的其中一種模式使用已經在FpVTE 2003 中測試過的演算法。在參加過 FpVTE 測試後，我們開發出一個全新而更可靠的演算法，而且將其包含於 MegaMatcher SDK，當做主要的演算法。
• 有效的價格/效能比. MegaMatcher 使用 PC 而且可以在 Windows 和 Linux 作業系統上使用。這個設定對系統中的所有元件，提供最有效的價格/效能計算單位。因此，使用MegaMatcher SDK 開發即表示對軟體和硬體組件而言，系統價格將會相當的低。

架構在 MegaMatcher 的 AFIS配置圖

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演算法

MegaMatcher 使用專為大型辨識問題而設計的全新指紋辨識演算法，這個演算法遵循一般所接受的比對架構，也就是使用一組特定的指紋點 (細節點 minutiae)。

MegaMatcher 包含許多專有的演算法解決方案，其中一部分是專門為 MegaMatcher 所開發，而另一部分則是繼承VeriFinger 演算法。列舉部分的解決方案如下：

• 開發了容錯 (Fault-Tolerant) 電腦叢集 (Cluster) 技術，來執行平行指紋比對。叢集技術讓比對速率，以及對處理大型資料庫和處理大量辨識要求的能力明顯的提昇。
• MegaMatcher 可以完全容忍指紋樣本的移動、旋轉和變形。它使用專有的指紋比對演算法，目前啟用狀況，可以每秒比對 60,000 筆指紋，甚至可以辨識移動、旋轉和變形過的指紋。
• MegaMatcher 演算法可以比對滾印、平面和介於兩者之間的指紋。由於特定的掃瞄技術 (由指緣滾到另一指緣)，滾印指紋通常比使用平面掃瞄技術擷取的指紋有較大的變形，而 MegaMatcher 勝任於比對滾印指紋，因為它可以容忍指紋的變形。
• MegaMatcher 不需要指紋核心或差異點 (delta point) 出現在影像，並且可以從指紋的任何一部分，來辨識指紋。
• MegaMatcher 可以使用依特定全域特質而預先排序 (pre-sorted) 的資料庫項目。指紋比對首先執行在具有與測試指紋最類似全域特質的資料庫項目。如果在這個群組的比對沒有造成正面反應，則選取下一具有最相似全域特質的記錄，依此類推，一直到比對成功或到達資料庫結尾為止。大部分的情況有相當高的機會，正確的比對會在搜尋開頭就已經發現。結果完成指紋辨識需要的比較次數明顯的減少，而使有效比對速率則相對的增加。
• 調整式影像過濾 演算法可以消除雜訊、紋尖破壞和受傷的紋尖，甚至從低品質指紋樣本可靠的擷取細節點 (minutiae)，而處理時間小於一秒鐘 (所有處理時間是依據Pentium 4, 3 GHz 處理器)。

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技術規格

演算法的其他規格展示如下。這些參數是決定於Pentium 4, 3 GHz 處理器的 PC：

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相關產品

MegaMatcher SDK 架構於MegaMatcher 演算法。

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