Una volta era roba da sicurezza fantascientifica, spalanca gli occhi e guarda nella telecamera per ottenere l'accesso al ponte di volo dell'astronave o premi la punta del dito o del palmo contro il pad per accedere al database segreto che ti consente di prendere il controllo delle armi dei cattivi. Oggi, Certo, riconoscimento dell'iride, lettori di impronte digitali, e altri sistemi biometrici stanno diventando sempre più comuni. La maggior parte degli smartphone moderni ha un lettore di impronte digitali che ti consente di sbloccare il telefono senza dover ricordare una password o un numero.

Certo, dal punto di vista della sicurezza, cosa impedisce a una terza parte di "sollevare" la tua impronta digitale, e creando un facsimile dei suoi loop, spirali e archi con un pezzo di un materiale gommoso simile alla pelle e poi presentarlo al dispositivo biometrico per ottenere l'accesso? La risposta semplice è niente! Inoltre, per un semplice sistema di identificazione delle impronte digitali, non ci sarebbe modo per sapere che l'impronta digitale presentata non faceva parte del dito di una persona viva piuttosto che un tampone di gomma.

Però, scrivendo nel Rivista internazionale di biometria , un team dall'India descrive il loro approccio allo sviluppo di un sistema che non solo legge le impronte digitali, ma è in grado di rilevare la "vivacità" dell'impronta digitale sulla base di un'analisi algoritmica delle caratteristiche micro e macro. Rohit Agrawal e Anand Singh Jalal della GLA University, a Matura, e K.V. Arya dell'Istituto di Ingegneria e Tecnologia, a Lucknow, spiegare che il loro approccio elude il problema associato ai precedenti metodi statistici che funzionano bene con micro, ma non la macro, caratteristiche di un'impronta digitale.

Il team spiega di aver combinato le micro texture locali di Haralick con le macro caratteristiche derivate dalla matrice di differenza dei toni di grigio del vicinato. Ciò consente loro di generare un vettore di feature efficace. Quindi addestrano l'algoritmo con impronte digitali note e lo testano rispetto a impronte digitali autentiche e false. Raggiungono una precisione di quasi il 95% con un basso tasso di errore. I sistemi precedenti possono vantare solo il 90% di precisione.