Az ujjnyomat a legszélesebb körben használt biometrikus jellemző. Ma már rutinszerűen használják azonosításra: a kriminalisztikában több mint 100 éve, de az első automatikus ujjnyomat azonosító rendszerek – angol terminológia szerint Automated Fingerprint Identification System, AFIS – több mint 50 éve megjelentek.

Legelső felhasználók a rendvédelmi szervek voltak, majd az egyre nagyobb számban előforduló személyazonossággal való visszaélés miatt szükség lett a nem törvényszéki alkalmazásokra is.

Az ujjnyomat a természetesen síkfelületre helyezett ujj ott maradó, kétdimenziós lenyomata. A digitális feldolgozás alkalmával ezt a lenyomatot leképezik. Az ujjra ránézve a bőr maradandó gyűrődéseiből származó hullámhegyek és völgyek, barázdák láthatók. Ezeket a bőrredőket nevezik a fodorszálaknak, fodorvonalaknak, amelyek három nagy mintát alkotnak, nevezetesen: (1. ábra)

• Örvény: koncentrikus minta. A mag körül ovális, kör vagy spirál mintát követ.
• Hurok: egy vagy több barázda a mag körül visszagörbül és hurkot képez.
• Boltozat: a barázda majdnem egyenes vonalban halad.

A fodorszálak végét, elágazásait illetve kapcsolódásaik helyét sajátossági pontnak (minutia) nevezzük. Bizonyos azonosítási módszerek ezeknek a pontoknak az elhelyezkedését vizsgálják.

A minutiák típusai:

• Végződés (Ending): a barázda az adott ponton véget ér (2. ábra, a)
• Elágazás (Bifurcation): ahol a barázda kettő barázdára ágazik szét (2. ábra, b)
• Sziget (Island): a rövid barázda
• Pont (Dot): hasonló a szigethez, de pontszerűen rövid
• Híd (Bridge): átszögellés két barázda között (2. ábra, c)
• Kiszögellés (Spur): a másik barázdát nem érintő kis nyúlvány ágazik el a barázdából (2. ábra, d)
• Körülzárás (Enclosure): kis távolságra kettéválik a barázda, majd megint egyesül
• Delta (Delta): elágazás után folytatódik az eredeti barázda
• Dupla elágazás (Double bifurcation): egymás után két elágazás
• Hármas elágazás (Trifurcation): háromfelé ágazik el a barázda (2. ábra, e)

a	b	c	d	e
A minutiák típusai

Daktiloszkópia

Az automatikus ujjnyomat-azonosítás előtt meg kell említeni a daktiloszkópiát. Ekkor a vizsgáló személy manuálisan hasonlít össze

• jó minőségű ujjlenyomatot (a rendőrség által levett nyomat, amely az ujj teljes körbeforgatásakor keletkezik)
• látens lenyomattal, ujjnyommal (helyszínen rögzített, kétes minőségű, digitális tárolásra alkalmatlan) az emberi agy asszociációs képességére hagyatkozva.

Jellemzően a két kép összeegyeztethetetlenségét keresik. Ez azt jelenti, hogy az egyik képen a nyom örvényes a másikon pedig hurkos akkor a két kép biztosan különbözik. Amennyiben ezt nem tudják egyértelműen bizonyítani, akkor az ujjnyomon található sajátosságok (minutiák, fodorszálak) megfelelősségeit keresik a jó minőségű ujjlenyomat képén. A megfelelőségi küszöböt a jog szabályozza (USA CSI 8 azonos érték), de tapasztalat alapján már 5 azonosság is elég.

Ujjnyomat leolvasási technológiák

Sorozatunk előző cikkében a rendszermodell tárgyalásakor az adatrögzítési és adatfeldolgozási alrendszer az automatikus ujjnyomat azonosításakor az alábbi módokon valósul meg.
Az ujjnyomat leolvasási technológia több szempont alapján csoportosítható.

A képvételi elv szerint

• optikai,
• kapacitív,
• rádiófrekvenciás,
• ultrahangos,
• nyomásérzékelés elvén alapuló.

A leképezés módja szerint

• teljes ujjnyomatot rögzítő,
• vonali képet rögzítő,
• körbe forgatott ujjlenyomatot készítő (bűnügyi nyilvántartáshoz).

Optikai elven működő leolvasás során a feldolgozandó képet optikai rendszeren keresztül CMOS szenzorral vagy CCD-vel elektromos jellé alakítják át.

A felhasznált optikai rendszer többféle lehet

• Totálreflexiós – a leképezni kívánt ujjat egy prizma felületére helyezzük, és megvilágítjuk. A kép egy képbontó eszköz felületére képeződik le. A képminőség jó, de a szenzor mérete nagy. (5. ábra);
• Holografikus – a leképezni kívánt felület a prizma egyik oldalára fekszik fel. Torzításmentes, kontrasztos minőség, de nagy szenzor. (4. ábra);
• Diffrakciós – működése hasonló a totálreflexiós képfelvételhez, de a prizma helyett Fresnel lencsét alkalmaznak – ilyent használnak például az írásvetítőkben –, aminek következtében az eszköz mérete jelentősen kisebb lesz.
• Közvetlen chip-szenzor – közvetlenül a szenzor felületére helyezzük az ujjat, a képbontó eszközre optoszálakkal vezetik a feldolgozandó információt. Torzításmentes, jó minőségű, kisméretű.

A nem optikai elvű képfelvételi eljárások

• Kapacitív elv – A szenzor felületére helyezett ujj eltérő kapacitást mutat az ujj felületén lévő völgyek és fodorszálak függvényében. Ezt az eltérő kapacitást detektálják, és elektromos jellé alakítva továbbítják. A szenzor kisméretű és közepes minőségű, érzékeny az elektrosztatikus kisülésekre.
• Rádiófrekvenciás elv – A szenzor keretén keresztül rádiófrekvenciás jelet juttatnak az ujjra, amely adóantennaként visszasugározza azt a vevőantennaként szolgáló szenzor felületére. A szenzor által alkotott kép nemcsak az ujj felületét képezi le, hanem mélységi képet is szolgáltat. Ennek köszönhetően a képalkotás sérült, nagyon száraz, vagy szennyezett ujjak esetén is sikeres lehet. Jellemzője a kis méret és a közepes képminőség.
• Ultrahangos elv – A szenzor ultrahangot sugároz a ráhelyezett ujjra, és a visszaverődő hullámokból képet alkot. A leképezés mélységi, jó minőségű, de a szenzor mérete nagy.
• Nyomásérzékeléses elv – A szenzor felülete alatt érzékeny piezo-elektromos nyomásérzékelő mátrix található, amely detektálja az ujjfelület egyenetlenségeit és ezekből képet alkot. Közepes minőségű, a felületi szennyeződések nem zavarják a képalkotást.
• E-Mező szenzor – Az E-Mező technológia során elektromos mező alakul ki az ujj és a vele kapcsolatba kerülő félvezető körül. Ez az elektromos mező felveszi az ujjbarázdák mintázatát. A szenzor egy fólia antenna segítségével méri a bőr elektromos mezejét. Száraz, kopott vagy piszkos bőrfelület esetén is alkalmazható. Alacsony felbontású képet eredményez. [1]

Az ujjnyomat-azonosítás értékelése a hét alapelv alapján

Felhasznált irodalom

[1] Prof. Dr. Kovács Tibor: Biometrikus azonosítás, Digitális jegyzet, Óbudai Egyetem, Budapest, 2010.

Kapcsolódó írásaink

Személyazonosítási módszerek

A biometrikus azonosítás alapjai