3D-4-F
Projektlaufzeit: Oktober 2018 – März 2021
Gesamtziel des Vorhabens „Berührungslose Personenidentifikation mittels fälschungssicherem 3D-4-Finger-Scanner“ war die Erforschung und Entwicklung von geeigneter Gerätetechnik sowie von Methoden und Verfahren, die die berührungslose 3D-Erfassung von Fingerabdruckstrukturen erlauben, sie analysieren und sie mit z.B. in Datenbanken gespeicherten, konventionellen Fingerabdrücken vergleichbar machen. Hierdurch sind die Vorraussetzungen geschaffen worden, als erster Breührungsloser Scanner eine Zertifizierung nach EBTS 2013 Appendix F der amerikanischen Bundesbehörde FBI erlangen zu können. Der entstanden Demonstrator wurde so gestaltet, dass Nutzer mit dem Gerät einfach, intuitiv und effizient auch ohne Vorwissen und Hilfestellungen interagieren können und somit breit eingesetzt werden kann.
Verbundprojekt innerhalb der Forschungsallianz 3D-Sensation mit den Projektpartern
- Jenetric GmbH
- ART-KON-TOR GmbH
- Docter Optics SE
- Linguwerk GmbH
- Technische Universität Chemnitz – Professur für Arbeitswissenschaft und Innovationsmanagement
- Fraunhofer – Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik
- Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung e.V.
gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
3D-GEOPAD
Im Mittelpunkt des Teilvorhabens “Modellierung der 3D-Fingerprintgeometrie für Abrollung und PAD-Aspekte” stand die Erforschung und Entwicklung von Datenverarbeitungslösungen, die die messtechnisch erfassten 3D-Rohdaten von Fingern für nachgelagerte erkennungsdienstliche Analysen aufbereiten, sowie von Möglichkeiten zur Erkennung von Täuschungsversuchen auf der Grundlage von 3D-Merkmalen aus der Datenanalyse.
Die Ergebnisse des Teilprojekts zur Aufbereitung der Rohdaten für eine nachfolgende erkennungsdienstliche Analyse finden sich in einem Verfahren wieder, das aus den 3D-Rohdaten eines Fingers ein 2D-Abdruckbild des simuliert abgedrückten Finger erstellt. Zur Erkennung von Täuschungsversuchen ist ein Konzept entwickelt und prototypenhaft umgesetzt worden, das Merkmale der Fingerfeinstruktur in den 3D-Daten in einer Aufnahmesequenz analysiert und nach der Echtheit des präsentierten Fingers beurteilt.
Die Lösungsansätze zur Verbesserung der 3D-Datenqualität, der Merkmalspunktbeschreibung und dem Tracking von Punkten in einer zeitlichen Sequenz sind auch weitere Anwendungen mit 3D-Daten nutzbar.
Kompetenzschwerpunkt: Erfassung und Analyse von komplexen 3D-Szenen
