Avaliação de Qualidade

O QualityChecker é a última etapa do pipeline. Avalia a qualidade da digital processada usando 3 métricas complementares.

Região de Análise

A avaliação usa o centro 85% da imagem (descartando 15% de margem):

margin = int(500 * 0.075)  # 37px de cada lado
roi = canvas[margin:-margin, margin:-margin]  # ~426x426

Isso evita que o fundo cinza e bordas afetem as métricas.

Métricas

1. Sharpness (Nitidez)

Mede a nitidez geral usando a variância do Laplacian:

laplacian = cv2.Laplacian(roi, cv2.CV_64F)
sharpness = laplacian.var()

• Alto (>500): Imagem nítida, cristas bem definidas
• Médio (100-500): Qualidade aceitável
• Baixo (<100): Imagem borrada, cristas indistinguíveis

O Laplacian detecta mudanças rápidas de intensidade — cristas papilares nítidas produzem alta variância.

2. Contrast (Contraste Local)

Mede a variação de intensidade em blocos locais de 32×32 pixels:

block_size = 32
stds = []
for y in range(0, h - block_size, block_size):
    for x in range(0, w - block_size, block_size):
        block = roi[y:y+block_size, x:x+block_size]
        stds.append(block.std())
contrast = np.mean(stds)

• Alto (>40): Bom contraste entre cristas e vales
• Médio (20-40): Contraste aceitável
• Baixo (<20): Pouca diferenciação — digital "lavada"

3. Ridge Clarity (Clareza das Cristas)

Usa filtros Gabor em 8 orientações para detectar padrões de crista:

orientations = np.arange(0, np.pi, np.pi / 8)  # 0°, 22.5°, 45°, ... 157.5°
max_response = 0

for theta in orientations:
    kernel = cv2.getGaborKernel(
        ksize=(21, 21),
        sigma=4.0,
        theta=theta,
        lambd=8.0,     # frequência típica de cristas
        gamma=0.5,
        psi=0
    )
    response = cv2.filter2D(roi, cv2.CV_64F, kernel)
    max_response = max(max_response, response.var())

ridge_clarity = max_response

Filtros Gabor são sintonizados na frequência e orientação das cristas papilares. A resposta máxima indica a presença de padrões regulares de crista.

• Alto (>500): Cristas claras e regulares
• Médio (100-500): Cristas parcialmente visíveis
• Baixo (<100): Sem padrão de crista detectável

Score Composto

As 3 métricas são normalizadas e combinadas com pesos iguais:

# Normalizar cada métrica para 0-50
s = min(sharpness / 100, 1.0) * 50      # sharpness / threshold × 50
c = min(contrast / 30, 1.0) * 50        # contrast / threshold × 50
r = min(ridge_clarity / 30, 1.0) * 50   # ridge_clarity / threshold × 50

# Score final 0-100
score = min(0.35 * s + 0.30 * c + 0.35 * r, 100.0)
# Pesos: 35% sharpness, 30% contrast, 35% ridge clarity

Interpretação do Score

Score	Classificação	Uso recomendado
80-100	Excelente	Comparação biométrica confiável
60-80	Bom	Adequado para a maioria dos usos
40-60	Aceitável	Uso limitado, recaptura recomendada
0-40	Insuficiente	Recaptura obrigatória

O limiar padrão de aceitação é 40 (min_quality_score), configurável via variável de ambiente.

Parâmetros

Parâmetro	Padrão	Efeito
sharpness_threshold	100.0	Divisor para normalização de nitidez
contrast_threshold	30.0	Divisor para normalização de contraste
min_quality_score	40.0	Limiar para is_acceptable