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Robust Identification and Segmentation of the Outer Skin Layers in Volumetric Fingerprint Data
(2022)
Despite the long history of fingerprint biometrics and its use to authenticate individuals, there are still some unsolved challenges with fingerprint acquisition and presentation attack detection (PAD). Currently available commercial fingerprint capture devices struggle with non-ideal skin conditions, including soft skin in infants. They are also susceptible to presentation attacks, which limits their applicability in unsupervised scenarios such as border control. Optical coherence tomography (OCT) could be a promising solution to these problems. In this work, we propose a digital signal processing chain for segmenting two complementary fingerprints from the same OCT fingertip scan: One fingerprint is captured as usual from the epidermis (“outer fingerprint”), whereas the other is taken from inside the skin, at the junction between the epidermis and the underlying dermis (“inner fingerprint”). The resulting 3D fingerprints are then converted to a conventional 2D grayscale representation from which minutiae points can be extracted using existing methods. Our approach is device-independent and has been proven to work with two different time domain OCT scanners. Using efficient GPGPU computing, it took less than a second to process an entire gigabyte of OCT data. To validate the results, we captured OCT fingerprints of 130 individual fingers and compared them with conventional 2D fingerprints of the same fingers. We found that both the outer and inner OCT fingerprints were backward compatible with conventional 2D fingerprints, with the inner fingerprint generally being less damaged and, therefore, more reliable.
Microcontroller-based sensor systems offer great opportunities for the implementation of safety features for potentially dangerous machinery. However, in general they are difficult to assess with regard to their reliability and failure rate. This paper describes the safety assessment of hardware and software of a new and innovative sensor system. The hardware is assessed by standardized methods according to norm EN ISO 13849-1, while the use of model checking is presented as an approach to solve the problem of validating the software.
At previous SIAS conferences, we presented a novel opto-electronic safety sensor system for skin detection at circular saws jointly developed with the Institute for Occupational Safety and Health of the German Social Accident Insurance (IFA). This work now presents the development results of our consecutive research on a prototype of a sensor system for more general production machine applications including robot workplaces. The system uses offthe shelf LEDs and photodiodes in combination with dedicated optics and a microcontroller system to implement a so-called spectral light curtain.
Vorrichtung zur Authentifikation einer Person anhand mindestens eines biometrischen Parameters
(2008)
Die Vorrichtung zur Authentifikation einer Person anhand mindestens eines biometrischen Parameters, insbesondere anhand eines Fingerabdrucks, ist versehen mit einem Biometrie-Detektor (20) zur Detektion eines biometrischen Parameters, einem Haut-Detektor (24) zur berührungslosen Erkennung lebender menschlicher Haut innerhalb eines Erfassungsbereichs. Der Haut-Detektor (24) weist mindestens eine Gruppe aus mindestens einer Strahlungseinheit (26, 28) und mindestens einer Empfangseinheit (30) auf. Die mindestens eine Strahlungseinheit (26, 28) gibt in Richtung auf den Erfassungsbereich Strahlung bei mindestens zwei unterschiedlichen Wellenlängen im Wellenlängenbereich zwischen 400 nm und 1500 nm ab, wobei mindestens eine der Wellenlängen (26, 28) im Wellenlängenbereich von 900 nm bis 1500 nm liegt und die mindestens eine Empfangseinheit (30) aus dem Erfassungsbereich reflektierte Strahlung empfängt. Ferner ist die Vorrichtung versehen mit einer mit dem Biometer-Detektor (20) und dem Haut-Detektor (24) verbundenen Signalauswerteeinheit (22) zur Auswertung der Intensität der von der Empfangseinheit (30) empfangenen reflektierten Strahlungen der Strahlungseinheit (26, 28). In der Signalauswerteeinheit (22) ist anhand der Intensitäten der von der Empfangseinheit (30) empfangenen reflektierten Strahlungen der Strahlungseinheit (26, 28) bei den zwei unterschiedlichen Wellenlängen ermittelbar, ob der Haut-Detektor lebende menschliche Haut erkennt.
Mobile Datenkommunikation basiert üblicherweise auf der drahtlosen Anbindung eines Endgerätes an eine Basisstation, die ihrerseits an eine feste Infrastruktur angebunden ist. In vielen Szenarien sind diese Voraussetzungen jedoch nicht gegeben. Beispiele hierfür sind Katastrophen wie Hochwasser, Erdbeben oder Flugzeugabstürze in dünn besiedelten Regionen. Einen Lösungsansatz für sich daraus ergebende Anforderungen bieten dynamisch aufgebaute Ad-Hoc Netze mit einer satellitengestützten Anbindung an eine Festnetz-Infrastruktur. In solchen Netzen stellen die mobilen Terminals die benötigte lokale Infrastruktur selbst dynamisch her. Ziel der hier vorgestellten Arbeiten ist es, die Zuverlässigkeit und Dienstqualität der verwendeten Technologien zu untersuchen und durch geeignete Mechanismen so anzupassen, dass die Anforderungen typischer Applikationen möglichst erfüllt werden. Zur Demonstration wurde ein Prototyp aufgebaut, der unter anderem die Anwendungen "Voice over IP" (VoIP), "Datenbankzugriff im Intranet" und "Internetzugang" (WWW) untersucht.
Diese Arbeit präsentiert eine Methode zur zuverlässigen Personendetektion für die Absicherung des Arbeitsbereichs von Industrierobotern. Hierzu wird ein im Nahinfrarotbereich (NIR) arbeitendes aktives Kamerasystem eingesetzt, das durch erweiterte und robuste Hauterkennungseigenschaften besonders dazu geeignet ist, zwischen verschiedensten Materialoberflächen und menschlicher Haut zu unterscheiden. So soll zum einen die Erkennungsleistung gegenüber handelsüblichen, im visuellen Bereich arbeitenden RGB-Kamerasystemen gesteigert werden und gleichzeitig eine „intelligente“ Form des Mutings realisiert werden. Die im Rahmen des Projekts „Sichere Personendetektion im Arbeitsbereich von Industrierobotern durch ein aktives NIR-Kamerasystem (SPAI)“ entwickelte und hier vorgestellte Methode erreicht in einer ersten Variante eine pixelweise Personenerkennungsrate von ca. 98,16%.