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SDK de FingerCell

Identificación de huellas dactilares para plataformas integradas

La tecnología FingerCell está diseñada para desarrolladores de sistemas biométricos integrados y cuenta con un algoritmo de reconocimiento de huellas digitales compacto , independiente del sensor y multiplataforma . Ofrece un rendimiento decente en varios dispositivos integrados basados ​​en microcontroladores o procesadores de bajo consumo.

FingerCell está disponible para los integradores como kits de desarrollo de software (SDK) con la biblioteca FingerCell o el código fuente para desarrollar un sistema rápido y confiable en plataforma integrada o móvil.

Características y capacidades

  • Rendimiento rápido incluso en procesadores de baja velocidad.
  • Se proporcionan la verificación (coincidencia de 1 a 1) y la identificación (concordancia de 1 a muchos).
  • Plantilla de huella dactilar compacta y tamaño de base de datos ilimitado.
  • ANSI y soporte de normas ISO biométricas.
  • Algoritmo de plataforma cruzada con código fuente portátil compacto.
  • La unidad de demostración FingerCell con algoritmo preinstalado está disponible opcionalmente.
  • Precios razonables, licencias flexibles y soporte al cliente gratuito.

FingerCell está diseñado para proporcionar una fiabilidad decente y velocidad de identificación para varios dispositivos y plataformas incrustados. El algoritmo de FingerCell incluye estas soluciones propietarias:

  • Rendimiento rápido. Extracción plantilla de la huella digital de una imagen y la verificación respecto a otra plantilla se puede realizar en menos de menos de 0,7 segundos en un 168 MHz Cortex-M4 ARM procesador de la familia, que es aceptable para sistemas embebidos.
  • Capacidad de identificación. FingerCell es adecuado no sólo para la verificación de huellas dactilares (coincidencia de 1 a 1), sino también para la identificación (coincidencia de 1 a muchos). El algoritmo hace coincidir aproximadamente 250 huellas dactilares por segundo en el modo 1-a-muchos en un procesador de 168 MHz ARM Cortex-M4.
  • Filtración de imágenes adaptativa. Este algoritmo elimina los ruidos, las rupturas del canto y las crestas pegadas para la extracción confiable de las minucias incluso de huellas dactilares de mala calidad.
  • Plantilla de huella dactilar compacta. El tamaño de la plantilla de FingerCell depende del número de minucias almacenadas – por ejemplo, una plantilla con 16 minucias necesita sólo 152 bytes de memoria, mientras que una plantilla con 64 minucias necesita 448 bytes . Combinado con el número máximo configurable de minucias en una plantilla y un tamaño de base de datos ilimitado , el tamaño y el rendimiento del sistema de destino pueden optimizarse de acuerdo con los requisitos de los clientes.
  • ANSI e ISO / IEC apoyo a las normas. FingerCell SDK puede generar y combinar plantillas de huella dactilar en los formatos ISO / IEC 19794 y ANSI / INCITS 378
  • Tolerancia a la traducción y rotación de huellas dactilares. Dicha tolerancia se logra mediante el algoritmo de coincidencia de huellas dactilares de FingerCell. El algoritmo es capaz de identificar las huellas dactilares, incluso si se giran y se traducen.
  • Software portátil compacto. FingerCell está diseñado para una fácil implementación en aplicaciones muy diversas y específicas. El código fuente del algoritmo es independiente del sensor; Por lo tanto puede ser portado a varias plataformas y hardware. El código compilado y los arrays de datos internos requieren sólo 128 kB de memoria y por lo tanto pueden implementarse en microchips de memoria baja, reduciendo así los costos de hardware.
  • Unidad de demostración de FingerCell. Neurotechnology ofrece el algoritmo FingerCell pre-instalado en el hardware de prueba para la evaluación de la tecnología. La unidad de demostración está disponible bajo petición.