Predição Estruturada de Posições Anatômicas em Conjuntos Decadactilares - Silva, Saulo G. de Matos; Pedrosa, Glauco V. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A classificação precisa da posição anatômica a partir de imagens de impressões digitais desempenha um papel crítico em sistemas biométricos de identificação civil. Contudo, rótulos ausentes ou inconsistentes degradam severamente a indexação. Métodos atuais classificam as impressões isoladamente, ignorando a ocorrência única de cada posição no conjunto decadactilar. O método proposto neste trabalho integra Redes Neurais Convolucionais à otimização por atribuição linear para calcular uma atribuição globalmente consistente das dez impressões. Avaliada na base SOCOFing com múltiplas arquiteturas, a classificação independente produz baixa consistência por indivíduo (13,3%). O método proposto eleva essa métrica para 60,0%, mitigando as limitações da classificação isolada.