SDK Empreintes

Kit de développement pour la reconnaissance d'empreintes.

Bibliothèque multi-plateforme de reconnaissance d'empreintes digitales pour la capture, l'extraction, le matching et la détection du vivant. Standardisée, indépendante du capteur et optimisée pour serveurs, mobiles et appareils embarqués.

Démo en ligne
Fingerprint Scanner
NFIQ: 95 — Good
id3 Finger SDK
4 fingers detected — 8 ms
Template: 148 bytes — 12 ms
NFIQ: 1 (Excellent) — 3 ms
Score: 99.8% — Match ✓
_

Performance

Algorithmes optimisés offrant un matching ultra-rapide avec des templates parmi les plus compacts du marché.

Performance de matching

MétriqueValeur
Taux de faux match (FMR)0.01%
Taux de faux non-match (FNMR)0.12%
Temps de matching0.3 ms

Sur capteur large (200x200px @ 500dpi)

Templates & Standards

CaractéristiqueDétail
Taille du template< 148 octets
Formats de donnéesISO/ANSI
Compression WSQCertifié FBI

Templates conformes INCITS 378

Intelligence intégrée

Capture d'empreintes

Compatible avec de nombreux scanners d'empreintes des principaux fabricants, garantissant une acquisition biométrique polyvalente et indépendante du capteur.

Extraction de minuties

Extraction efficace de minuties et templates propriétaires à partir d'images d'empreintes, produisant des templates compacts (moins de 148 octets).

Détection du vivant

Détection d'attaque de présentation (PAD) contre l'usurpation par faux doigts, doigts en silicone ou images imprimées.

Qualité NFIQ

Score de qualité NIST (NFIQ) pour évaluer et garantir une qualité d'image optimale avant extraction et matching.

Vérification 1:1

Comparaison précise d'empreintes pour la vérification d'identité dans les scénarios de contrôle d'accès et d'authentification.

Identification 1:N

Recherche ultra-rapide capable de comparer des millions d'empreintes par seconde pour l'identification à grande échelle.

Technologie avancée

Notre moteur de reconnaissance d'empreintes combine des algorithmes optimisés avec des formats de templates standardisés, offrant des performances exceptionnelles sur toutes les plateformes. Les templates, parmi les plus petits du marché, permettent le déploiement sur des appareils à ressources limitées y compris les cartes à puce.

C
C++
C#
Python
Java
Kotlin
Swift
Dart
Windows Linux macOS Android iOS

Évaluation NIST MINEX III

L'algorithme d'empreintes digitales d'id3 Technologies démontre une excellente précision et interopérabilité dans l'évaluation NIST MINEX III, testant les générateurs et comparateurs de templates INCITS 378 pour le programme PIV américain.

2 doigts combinés iVérification utilisant deux empreintes combinées (ex : index gauche + droit). Les résultats sont agrégés sur toutes les paires de doigts du dataset.
FNMR @ FMR ≤ 10-2 iTaux de faux rejet lorsque le taux de fausse acceptation est de 1% max. Autrement dit : en acceptant au maximum 1 imposteur sur 100, seuls 0.026% des utilisateurs légitimes sont rejetés à tort.
0.00026
id3+14A1 — Sept. 2024
1 doigt natif iVérification avec une seule empreinte. Un test plus exigeant car moins de données biométriques sont disponibles pour la comparaison.
FNMR @ FMR ≤ 10-4 iTaux de faux rejet lorsque le taux de fausse acceptation est de 0.01% max. Un seuil bien plus strict : au maximum 1 imposteur sur 10 000 tentatives.
0.0076
id3+14A1 — Sept. 2024
Statut
Top Performer
Parmi les algorithmes les plus précis soumis au MINEX III

Source : NIST MINEX III — Minutiae Interoperability Exchange

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Documentation développeur

Guides complets, références API et exemples de code pour intégrer le SDK Empreintes dans votre application. Démarrez en quelques minutes.

Référence API
Guides d'intégration
Exemples de code
Portail développeur
developer.id3technologies.com
import id3finger as id3
 
detector  = id3.FingerDetector()
extractor = id3.FingerExtractor()
matcher   = id3.FingerMatcher()
 
image  = id3.FingerImage.from_file("slap.bmp")
fingers = detector.detect_slap(image)
roi    = extractor.extract_roi(image, fingers.get(0))
tmpl   = extractor.create_template(roi)
score  = matcher.compare_templates(tmpl, ref)

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