Nghiên cứu và ứng dụng phương pháp xử lý nhận dạng ảnh vân tay

- Nhận dạng tự động bằng vân tay.
- Khái niệm về vân tay.
- Hệ nhận dạng tự động bằng vân tay (AFIS.
- Kiến trúc của một hệ định danh tự động bằng vân tay.
- Tăng cờng ảnh vân tay.
- Trích đặc điểm vân tay.
- Phân loại vân tay.
- Đối sánh vân tay.
- Những vấn đề của định danh vân tay tự động.
- Xác định hiệu năng của một hệ định danh vân tay.
- Các ứng dụng của công nghệ nhận dạng vân tay.
- Tăng cờng ảnh vân tay II.1.
- Thu nhận vân tay (fingerprint sensing.
- Tăng cờng ảnh vân tay sử dụng băng lọc Gabor.
- Lọc ảnh vân tay.
- ảnh vân tay sau khi đợc tăng cờng.
- Trích đặc điểm vân tay III.1.
- Đặc điểm của vân tay (biểu diễn vân tay.
- Trích đặc điểm dựa trên cấu trúc bề mặt định hớng của vân tay (Oriented Texture.
- Phân loại vân tay IV.1.
- Các cách tiếp cận trong phân loại vân tay tự động.
- Phân loại vân tay dựa trên tri thức chuyên gia vân tay.
- Cách tiếp cận cấu trúc (structure) cho phân loại vân tay.
- Kỹ thuật kernel fitting trong phân loại vân tay.
- Phân loại vân tay theo mô hình Markov ẩn (HMM.
- Phân tích phổ cho phân loại vân tay.
- Mạng Neuron nhân tạo cho phân loại vân tay.
- Đối sánh vân tay V.1.
- Các cách tiếp cận trong đối sánh vân tay.
- Phơng pháp băng lọc (filterbank) cho đối sánh vân tay.
- Công nghệ thu nhận vân tay.
- Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp sóng siêu âm (ultrasound.
- Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp silicon.
- Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp quang học.
- Hiệu năng hệ định danh vân tay.
- 96 VII.2.1.2 Thiết bị nhận dạng vân tay.
- 104 VII.2.3.1 Giao diện chính mô đun Quản lý vân tay.
- 104 VII.2.3.2 Giao diện đăng nhập bằng vân tay.
- 105 VII.2.3.3 Giao diện tạo vân tay ngời dùng.
- Hiện nay, công nghệ nhận dạng vân tay thờng đợc sử dụng hơn so với các công nghệ nhận dạng cá nhân khác nh chữ ký hay giọng nói bởi nó có lịch sử nghiên cứu phát triển hơn 100 năm và các hệ thống bảo mật dựa trên vân tay có thể dễ dàng đợc khai triển với chi phí thấp.
- Nội dung của đề tài này tập trung vào thành phần sinh trắc vân tay của một hệ định danh tự động, các công nghệ, thuật toán áp dụng và việc triển khai, ứng dụng trong bảo mật mạng doanh nghiệp.
- Chơng này trình bày những vấn đề tổng quan của một hệ định danh sinh trắc và định danh vân tay tự động.
- Chơng II - Tăng cờng ảnh vân tay.
- Các kỹ thuật tăng cờng ảnh vân tay đợc trình bày trong chơng này, trong đó kỹ thuật băng lọc Gabor sẽ đợc miêu tả chi tiết.
- Chơng III - Trích đặc điểm vân tay.
- 5 Chơng IV - Phân loại vân tay.
- Chơng V - Đối sánh vân tay.
- Kỹ thuật đối sánh vân tay dựa trên chi tiết điểm và dựa trên băng lọc (filterbank) sẽ đợc trình bày trong chơng này.
- Tức là hệ thống phải sử dụng những gì mà là đặc trng sinh trắc của ngời sử dụng nh vân tay, giọng nói, mặt…Nội dung của bản báo cáo này sẽ tập trung vào thành phần sinh trắc của một hệ định danh ngời sử dụng tự động và đặc biệt là hệ định danh ngời sử dụng dựa trên vân tay.
- Trong tất cả các đặc trng sinh trắc thì vân tay là đặc trng đợc chứng minh và nghiên cứu cẩn thận nhất.
- Vân tay là những đờng có dạng dòng chảy có trên ngón tay ngời.
- Điều đó có nghĩa là mỗi ngời chỉ có một dạng vân tay duy nhất và nó tồn tại, không thay đổi trong suốt cuộc đời của mỗi ngời.
- Sự khác nhau của các vân tay là do các vân tay của những ngời khác nhau, thậm chí các vân tay 9 trên các ngón khác nhau của cùng một ngời cũng khác nhau.
- Theo nghiên cứu, vân tay đợc chia làm 3 nhóm chính: Loops, Arches and Whorls.
- Hình 1.4: Các loại vân tay.
- Whorl: Các đờng vân sẽ tập trung vào tâm của ảnh vân tay.
- Left Loop: Các đờng vân sẽ đi từ bên trái, vòng qua tâm của ảnh vân tay để quay trở lại.
- Right Loop: Các đờng vân sẽ đi từ bên phải, vòng qua tâm của ảnh vân tay để quay trở lại.
- Ngoài đặc trng về loại của vân tay, các vân tay đợc phân biệt chủ yếu nhờ các điểm đặc biệt trên ảnh vân tay.
- Các điểm này gọi là các chi tiết điểm của ảnh vân tay.
- Các ảnh vân tay thuộc các loại Whorl và Loop có thêm hai đặc điểm quan trọng là tâm (core) và tam phân điểm (delta).
- Hai đặc điểm này không chỉ hữu ích trong quá trình phân loại vân tay mà còn có thể đợc sử dụng nh thông tin trợ giúp cho quá trình đối sánh vân tay.
- Tâm đợc xem nh trọng tâm của vân tay còn Delta là kết quả của quá trình các đờng vân hớng về tâm.
- Vân tay loại Whorl thờng có 2 Delta còn các vân tay loại Loop thờng có 1 Delta.
- Hệ nhận dạng tự động bằng vân tay (AFIS).
- Vân tay đã đợc sử dụng để nhận dạng từ nhiều thế kỷ nay và việc nhận dạng này đã đợc luật pháp công nhận.
- Hiện nay, việc sử dụng công nghệ nhận dạng vân tay đợc tin cậy hơn nhiều so với các phơng pháp nhận dạng phổ biến khác nh chữ ký, mặt ngời hay giọng nói.
- ngời sử dụng sẽ không lo bị mất cắp mật khẩu vì vân tay của chính ngời sử dụng đó đã là mật khẩu duy nhất không thể bị ngời khác sử dụng.
- Chỉ cần nhấn ngón tay vào thiết bị đó, chơng trình nhận dạng vân tay sẽ tự động tham chiếu đến bảng thông tin về ngời sử dụng đó để chứng thực ngời sử dụng và cho phép ngời đó truy cập tài nguyên, ứng dụng.
- Sơ đồ khối của một hệ nhận dạng vân tay bao gồm các bớc sau: 1.Tăng cờng ảnh vân tay.
- Tăng cờng ảnh vân tay.
- Nó còn đợc gọi là giai đoạn tăng cờng ảnh bởi ảnh vân tay khi đó đợc nâng cấp, khôi phục do một số 12 nguyên nhân nh bị mờ, đờng vân bị đứt, dính chập…Hình 1.6 minh hoạ ảnh vân tay trớc và sau khi đợc tăng cờng.
- Hình1.6: ảnh vân tay trớc và sau khi đợc tăng cờng.
- Giai đoạn này nhằm mục đích phát hiện ra các đặc điểm của ảnh vân tay để phục vụ cho các bớc xử lý sau.
- ảnh vân tay có các đặc điểm tổng thể và đặc điểm cục bộ.
- Ngoài ra, ta còn có thể sử dụng tâm (core), tam phân điểm (delta) và một số điểm rẽ nhánh để trợ giúp cho quá trình phân loại vân tay.
- Một hệ thống xác thực sử dụng vân tay yêu cầu phải so sánh mỗi mẫu vân tay cần nhận dạng với một số lợng rất lớn các mẫu vân tay đợc lu trong cơ sở dữ liệu.
- Vì vậy, để tăng tốc độ tìm kiếm và giảm độ phức tạp tính toán, ta cần phải phân loại các mẫu vân tay.
- Việc đối sánh, kiểm tra sau đó chỉ cần đợc thực hiện trên một tập con các vân tay trong cơ sở dữ liệu.
- 13 Phân loại vân tay chính là một kỹ thuật phân các mẫu vân tay vào trong một số kiểu đã đợc xác định trớc.
- Hiện nay, các hệ thống phân loại thờng sử dụng 5 kiểu vân tay là Whorl, Left Loop, Right Loop, Arch, Tented Arch.
- Phân loại vân tay có thể xem nh là đối sánh vân tay ở mức thô.
- Mẫu vân tay đa vào đầu tiên đợc so sánh với một số kiểu vân tay để xác định đợc kiểu của vân tay đó.
- Sau đó, việc đối sánh chỉ cần thực hiện trên tập các mẫu vân tay trong cơ sở dữ liệu tơng ứng với kiểu đó.
- Mỗi ảnh vân tay có các đặc điểm tổng thể và các đặc điểm cục bộ.
- Nh vậy, phân loại vân tay sẽ dựa trên các đặc điểm tổng thể còn việc định danh (đối sánh) sẽ sử dụng các đặc điểm cục bộ.
- Việc đối sánh ảnh vân tay cần nhận dạng chỉ cần đợc tiến hành trên các vân tay (có trong cơ sở dữ liệu) thuộc loại đã đợc xác định nhờ quá trình phân loại.
- Đây là giai đoạn quyết định xem hai ảnh vân tay có hoàn toàn giống nhau hay không và đa ra kết quả nhận dạng, tức là ảnh vân tay cần nhận dạng tơng ứng với vân tay nào đã đợc lu trữ trong cơ sở dữ liệu.
- Quá trình này yêu cầu phải có một giải thuật cho phép xác định độ giống nhau giữa hai mẫu vân tay (còn gọi là …score.
- Một hệ định dạng vân tay cần thiết phải thực hiện nhiều so sánh giữa hai mẫu và nh vậy một vấn đề cần giải quyết trong đối sánh mẫu là xử lý trờng hợp khi hai mẫu rất khác nhau (ví dụ nh so sánh vân tay của hai ngời khác nhau).
- 14 + Sử dụng những giải thuật thông minh cho phép rút ra đợc nhiều thông tin hơn từ ảnh vân tay và tiến hành chuẩn hoá luôn để khi giai đoạn so sánh chỉ là dạng tính khoảng cách Euclide giữa hai mẫu.
- Các hệ thống định danh vân tay tự động phải đối mặt với rất nhiều vấn đề cả trên lý thuyết cũng nh trên thực tế khai triển.
- Mặc dù đã tồn tại một số hệ thống thơng mại cho nhiệm vụ định danh vân tay tự động nhng hiệu năng đối sánh của chúng vẫn cha đạt nh mong đợi trong nhiều ứng dụng dân sự.
- Một hệ thống định danh vân tay liên quan đến một số bớc.
- Đầu tiên, ảnh vân tay cần đợc thu nhận và quét vào trong một biểu diễn số.
- Có một sự mất thông tin khi mà bề mặt 3-chiều của vân tay đợc quét vào ảnh vân tay số 2-chiều.
- Sự di chuyển của ngón tay trên thiết bị thu nhận, những vết cắt đặc biệt trên ngón tay, sự ấn ngón tay vào thiết bị thu nhận đã tạo nên những ảnh vân tay thu đợc rất khác nhau.
- Vấn đề tiếp theo là trong quá trình trích đặc điểm của ảnh vân tay.
- Giải thuật đối sánh phải nắm đợc các thông tin mà bất biến với bớc trích đặc điểm để đa ra điểm đối sánh cao khi đối sánh các vân tay của cùng một ngón và điểm đối sánh thấp khi đối sánh các vân tay của các ngón khác nhau.
- Nếu ảnh vân tay có chất lợng thấp thì cần phải sử dụng một giải thuật tăng cờng ảnh vân tay để cải thiện chất lợng của nó

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt