Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác thực chữ ký viết tay

Chúng ta có thӇ xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi thông qua dҩu vân tay, chӭng minh thѭ, chӳ ký, tên và mұt khҭu, ÿһc ÿiӇm nhұn dҥng« Trong các giao dӏch thѭѫng mҥi, các hӧp ÿӗng kinh doa

HӐC VIӊN CÔNG NGHӊ BѬU CHÍNH VIӈN THÔNG

Luұn văn ÿѭӧc hoàn thành tҥi:

HӐC VIӊN CÔNG NGHӊ BѬU CHÍNH VIӈN THÔNG

Ngѭӡi hѭӟng dүn khoa hӑc: PGS.TS Trӏnh Nhұt TiӃn

Phҧn biӋn 1: PGS.TS Ngô Quӕc Tҥo

Phҧn biӋn 2: TS Trҫn Nguyên Ngӑc

Luұn văn sӁ ÿѭӧc bҧo vӋ trѭӟc Hӝi ÿӗng chҩm luұn văn thҥc sƭ tҥi Hӑc viӋn Công nghӋ Bѭu chính ViӉn thông

Vào lúc: 16 giӡ 00 ngày 20 tháng 01 năm 2013

Có thӇ tìm hiӇu luұn văn tҥi:

- Thѭ viӋn cӫa Hӑc viӋn Công nghӋ Bѭu chính ViӉn thông

MӢ ĈҪU

Ngày nay có rҩt nhiӅu cách ÿӇ xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi và viӋc xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi là rҩt quan trӑng và cҫn thiӃt Chúng ta có thӇ xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi thông qua dҩu vân tay, chӭng minh thѭ, chӳ ký, tên và mұt khҭu, ÿһc ÿiӇm nhұn dҥng«

Trong các giao dӏch thѭѫng mҥi, các hӧp ÿӗng kinh doanh, các giao kèo, công

cө chính ÿӇ xác minh ngѭӡi có trách nhiӋm trong các biên bҧn giao dӏch chính là chӳ

ký cӫa ngѭӡi ÿó CNJng nhѭ trong giao dӏch tҥi các ÿiӇm giao dӏch cӫa ViӉn thông Hà Nӝi, ÿӇ uӹ quyӅn cho ngѭӡi khác thì chӳ ký cNJng có ý nghƭa rҩt quan trӑng Chӳ ký sӁ xác minh, xác thӵc ÿѭӧc ngѭӡi ký là ai và hӑ có quyӅn hay không

Vӟi tҫm quan trӑng cӫa chӳ ký nhѭ vұy, nên viӋc giҧ mҥo chӳ ký ngày mӝt trӣ nên nhiӅu hѫn, viӋc xác thӵc chӳ ký bҵng mҳt thѭӡng sӁ có rҩt nhiӅu sai sót ÿӕi vӟi nhӳng chӳ ký mà ngѭӡi ký cӕ tình giҧ mҥo Vӟi nhӳng quan chӭc cҩp cao, nhӳng giám ÿӕc các doanh nghiӋp, thӫ trѭӣng các cѫ quan« viӋc ký các văn bҧn giҩy tӡ là rҩt nhiӅu, hӑ sӁ không thӇ ký hӃt ÿѭӧc, khi ÿó thì cҫn có sӵ uӹ hoһc là chӳ ký cӫa hӑ ÿѭӧc lѭu ӣ dҥng ҧnh Chính vì vұy chúng ta cNJng cҫn xây dӵng nên nhӳng thѭ viӋn chӳ ký dùng ÿӇ xác minh, xác thӵc chӳ ký khi cҫn thiӃt

Luұn văn sӁ ÿi nghiên cӭu phѭѫng pháp ÿӇ xác thӵc chӳ ký viӃt tay, chӭng minh sӵ giҧ mҥo chӳ ký

Các nӝi dung chính trình bày:

Ch˱˯ng 1: TӘNG QUAN Vӄ CHӲ KÝ VÀ SӴ GIҦ MҤO

Ӣ chѭѫng này luұn văn sӁ ÿi tìm hiӇu vӅ khái niӋm chӳ ký và sӵ giҧ mҥo chӳ

Ch˱˯ng 1 TӘNG QUAN Vӄ CHӲ KÝ VÀ SӴ GIҦ MҤO

1.1 KHÁI NIӊM CHӲ KÝ

Mӝt sӕ loҥi chӳ ký nhѭ: chӳ ký viӃt tay, chӳ ký ÿiӋn tӱ, chӳ ký sӕ

9 Chӳ ký viӃt tay (handwritten signature): là chӳ ký ÿѭӧc ký bҵng bút ӣ trên giҩy

9 Chӳ ký sӕ (digital signature): là thông tin ÿã ÿѭӧc mã hoá ÿi kèm theo dӳ liӋu (văn bҧn, hình ҧnh, video«) nhҵm mөc ÿích xác ÿӏnh ngѭӡi chӫ cӫa dӳ liӋu

có trách nhiӋm vӟi nhӳng gì trong tài liӋu ÿó

Bӕn thuӝc tính pháp lý cӫa mӝt chӳ ký viӃt tay nhѭ sau:

9 Tính xác thӵc (Authentication): mӝt chӳ ký cho phép xác minh, xác thӵc ngѭӡi ký

9 Sӵ công nhұn (Acceptance): chӳ ký truyӅn ý ÿӏnh chӫ tâm và sӵ chҩp thuұn nӝi dung tài liӋu mà ngѭӡi ký ÿã ký

9 Tính toàn vҽn (integrity): chӳ ký thiӃt lұp xác minh tài liӋu ÿѭӧc ký, cho biӃt tài liӋu ÿó không bӏ thay ÿәi theo bҩt kǤ cách nào

9 Không thӇ tӯ chӕi trách nhiӋm (Non-repudiation): tác dөng cӫa ba ÿiӅu trên nhѭ là lӡi hӭa cӫa ngѭӡi ký, mà hӑ không thӇ phӫ nhұn nhӳng gì ÿã ký

Chúng ta có thӇ chia chӳ ký viӃt tay nhѭ là: chӳ ký ÿѫn giҧn, chӳ ký ҭu và chӳ ký

ÿӗ hoҥ (hình 1.1):

- Chӳ ký ÿѫn giҧn (simple): là chӳ ký mà ӣ ÿó ngѭӡi ký viӃt tên cӫa hӑ

- Chӳ ký viӃt ҭu (cursive): là chӳ ký ÿѭӧc viӃt ҭu thҧ

- Chӳ ký ÿӗ hoҥ (graphical): là chӳ ký ÿѭӧc phân loҥi nhѭ là ÿӗ hoҥ khi miêu tҧ kiӇu dáng hình hӑc cӫa chӳ viӃt ҭu

Hình 1.1: Các kiӇu chӳ ký viӃt tay

HӋ thӕng xác thӵc chӳ ký tӵ ÿӝng ÿã trӣ nên rҩt cҫn thiӃt khi mà viӋc phân biӋt giӳa chӳ ký thұt và chӳ ký giҧ mҥo trӣ nên khó khăn bҵng mҳt thѭӡng ViӋc dùng máy tính ÿӇ xác thӵc chӳ ký viӃt tay trӣ nên ÿáng tin cұy và có hiӋu quҧ cao hѫn Xác thӵc chӳ ký là mӝt mҧng nghiên cӭu quan trӑng trong viӋc xác thӵc thông tin

cá nhân, vӟi rҩt nhiӅu các ӭng dөng khác nhau nhѭ: kiӇm tra séc, truy cұp ATM, truy cұp máy tính«vӅ cѫ bҧn có thӇ chia xác thӵc chӳ ký thành 2 phҫn chính:

- Online: chӳ ký ÿѭӧc nhұn vào hӋ thӕng bҵng thiӃt bӏ ngay trong quá trình viӃt

1.2 VҨN Ĉӄ GIҦ MҤO CHӲ KÝ

Trong thӵc tӃ vӟi vai trò cӫa chӳ ký, thì viӋc giҧ mҥo chӳ ký diӉn ra khá nhiӅu

và trong nhiӅu lƭnh vӵc, viӋc phát hiӋn sӵ giҧ mҥo là rҩt cҫn thiӃt và quan trӑng

Mӝt sӕ loҥi chӳ ký giҧ mҥo nhѭ (hình 1.2):

- Giҧ mҥo ngүu nhiên (Random forgery): ngѭӡi ký không biӃt chӳ ký cӫa ngѭӡi

hӑ giҧ mҥo, hӑ chӍ biӃt tên cӫa ngѭӡi hӑ ÿӏnh giҧ mҥo chӳ ký ViӋc ký diӉn ra ngүu nhiên theo ý cӫa hӑ KiӇu giҧ mҥo này rҩt dӉ phát hiӋn bҵng mҳt thѭӡng

- Giҧ mҥo không tұp luyӋn (Unskilled signature): ngѭӡi ký bҳt chѭӟc chӳ ký cӫa ngѭӡi khác không cùng bҩt cӭ mӝt sӵ hiӇu nào, hӑ chӍ ÿѭӧc quan sát qua chӳ ký cӫa ngѭӡi ÿó sau mӝt ít thӡi gian mà thôi KiӇu giҧ mҥo này cNJng không khó phát hiӋn

- Giҧ mҥo có tұp luyӋn (Skilled signature): ÿây là kiӇu giҧ mҥo khó phát hiӋn nhҩt bӣi viӋc ký ÿѭӧc thӵc hiӋn bӣi nhӳng ngѭӡi có kinh nghiӋm trong viӋc sao chép, giҧ mҥo chӳ ký, nói cách khác chúng ÿѭӧc ký bӣi các chuyên gia trong viӋc giҧ mҥo

Hình 1.2: Mӝt sӕ kiӇu chӳ ký giҧ mҥo

Trong các phҫn tiӃp theo chúng ta sӁ mô tҧ chi tiӃt các thành phҫn cӫa mӝt hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay

Mӝt hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay có thӇ ÿѭӧc mô tҧ nhѭ hình sau:

Hình 1.3: Mô hình xác thӵc chӳ ký viӃt tay

Mӝt sӕ phѭѫng pháp dùng ÿӇ xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký:

- Xác thӵc và phát hiӋn chӳ ký viӃt tay off-line sӱ dөng mô hình mӡ (Off-line signature verification and forgery detection using fuzzy modeling)

- Xác thӵc và nhұn dҥng chӳ ký viӃt tay off-line bӣi sӵ hӛ trӧ cӫa véc tѫ máy (Off-line signature verification and recognition by support vector machine)

- Nhұn dҥng và xác thӵc chӳ ký viӃt tay off-line sӱ dөng mҥng Neural Line Signature Recognition and Verification Using Neural Network)

Luұn văn sӁ nghiên cӭu hӋ thӕng tӵ ÿӝng xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký viӃt tay Offline dӵa trên mô hình mӡ HӋ thӕng này sӱ dөng mô hình Takagi-sugeno kӃt hӧp cùng vӟi cҩu trúc tham sӕ ÿӇ tính toán sӵ thay ÿәi ӣ trong nhӳng nét ÿһc trѭng cӫa chӳ ký viӃt tay

Ӣ giai ÿoҥn khӣi tҥo chӳ ký cҫn xác thӵc ÿѭӧc tiӅn xӱ lý bҵng cách: chuҭn hoá kích thѭӟc, biӃn ÿәi nhӏ phân (màu thành ÿen trҳng) và ÿѭӧc làm mҧnh trѭӟc khi trích chӑn ÿһc trѭng tӯ ҧnh chӳ ký ÿó Các ÿһc trѭng này tҥo ra kiӃn thӭc cѫ sӣ, dùng làm căn cӭ ÿӇ chӳ ký cҫn xác thӵc so sánh vӟi nó

TiӃp ÿó là chúng ta thӵc hiӋn viӋc xác thӵc, chúng ta sӁ so sánh các ÿһc trѭng cӫa chӳ ký cӫa chӳ ký vӯa ÿѭӧc trích chӑn này vӟi các ÿһc trѭng cӫa chӳ ký gӕc cҫn so sánh Vì không có hai chӳ ký nào giӕng nhau hoàn toàn, nên chúng ta sӱ dөng logic

mӡ ÿӇ làm mӡ các ÿһc trѭng chӳ ký cӫa tӯng ngѭӡi, sau ÿó so sánh chӳ ký cҫn xác thӵc vӟi các ÿһc trѭng mӡ ÿӇ khҷng ÿӏnh chӳ ký mӟi này có phҧi là cӫa ngѭӡi nào ÿó trong cѫ sӣ dӳ liӋu không

Hình 2.1: Quét ҧnh

Hình 2.2: Lҩy chӳ ký ra

ViӋc chia này ÿѭӧc minh hoҥ nhѭ (hình 2.3) dѭӟi ÿây:

Hình 2.3: Mô hình trích chӑn ÿһc trѭng ҧnh

Hình 2.4: (a) Phân chia ҧnh theo phѭѫng mұt ÿӝ ngang

(b) TiӅn xӱ lý ҧnh và rút trích ÿһc trѭng

Các bѭӟc trích chӑn ÿһc trѭng:

Bѭӟc 1:

Tính tәng sӕ ÿiӇm ҧnh màu ÿen có trên ҧnh ÿã ÿѭӧc tiӅn xӱ lý gӑi sӕ ÿó là S Ta muӕn chia ҧnh làm 8 vùng nên ta tính sӕ lѭӧng ÿiӇm ҧnh trên mӛi vùng = S/8 (tәng sӕ ÿiӇm ҧnh tӕi trên toàn bӝ ҧnh chia cho sӕ vùng cҫn chia)

Ví dө: có 800 ÿiӇm ҧnh chia cho 8 vùng => sӕ ÿiӇm ҧnh trên mӛi vùng xҩp xӍ là 100 ÿiӇm

Bѭӟc 2:

Vì không thӇ lҩy chính xác 100 ÿiӇm trên mӛi vùng => ta lҩy xҩp xӍ là 100 ÿiӇm

- Quét ҧnh tӯ trái sang phҧi cho tӟi khi gһp cӝt nào ÿó mà sӕ lѭӧng ÿiӇm ҧnh màu ÿen có trong phҫn ÿang xét tính ÿӃn cӝt nào ÿó là bҵng hoһc lӟn hѫn

100, hoһc là ÿӃn cӝt cuӕi cùng cӫa ҧnh chӳ ký

Lһp lҥi viӋc quét tӯ trái sang phҧi này cho 8 phҫn ta muӕn chia, ta nhұn ÿѭӧc 8 cӝt, lҩy sӕ thӭ tӵ cӫa các cӝt ÿó Gӑi lҫn lѭӧt các cӝt (sӕ thӭ tӵ cӫa cӝt) ÿó là: t1, t2, «, t8

- Tѭѫng tӵ ta quét ҧnh chӳ ký tӯ phҧi qua trái ta cNJng tính sӕ ÿiӇm ҧnh nhѭ trên ta ÿѭӧc 8 cӝt khác là: p1, p2, «, p8 (chú ý khi ta quét tӯ phҧi sang, nhѭng khi ta ÿánh sӕ thӭ tӵ thì ta ÿánh p8 là ÿiӇm ÿҫu tiên còn p1 là ÿiӇm cuӕi cùng)

- Lҩy trung bình 2 cӝt cӫa các phҫn tѭѫng ӭng ӣ hai chiӅu quét tӯ trái sang phҧi và tӯ phҧi sang trái, ta ÿѭӧc cӝt mӕc cho tӯng phҫn ta lҩy xҩp xӍ trên cӫa trung bình ÿó Gӑi xҩp xӍ ÿó lҫn lѭӧt là: tb1, tb2,«, tb8

Bѭӟc 3:

- Vӟi mӛi mӝt vùng trong 8 vùng vӯa tính ÿѭӧc ӣ trên (phân ranh giӟi

vùng bҵng các tb1,tb2,«,tb8), ta gӑi các vùng này là v1, v2,«, v8 ta ÿiӅu

chӍnh lҥi kích thѭӟc cӫa toàn vùng thành mӝt ô có kích thѭӟc là 39 x 60 pixels

và làm mҧnh lҫn nӳa

- Mӛi ô (mӝt vùng) ta lҥi chia nó thành 4 hàng và 3 cӝt, tӭc là mӛi vùng

bây giӡ gӗm 12 phҫn con ChiӅu ngang cӫa mӛi phҫn con là 39/3 = 13, chiӅu

dӑc cӫa mӛi phҫn con là 60/4 =15 Vұy mӛi phҫn con có kích thѭӟc là 13x15

pixels Nhѭ vұy mӝt chӳ ký ta ÿã chia ra thành 8 vùng x 12 phҫn, tәng cӝng là

96 phҫn cho mӝt chӳ ký

- Ta tính góc cӫa các ÿiӇm ҧnh tӕi trong mӛi phҫn vӟi ÿiӇm gӕc cӫa tӯng

phҫn ÿӇ ta tính góc là ÿiӇm trái bên dѭӟi cӫa phҫn Mӝt phҫn có chiӅu rӝng là

13 pixels, chiӅu ngang là 15pixels

Ví dө: vӟi mӝt phҫn lҩy ra tӯ 96 phҫn con nhѭ hình dѭӟi ÿây (hình 2.7)

Hình 2.7: Mӝt phҫn con cӫa chӳ ký

Giҧ sӱ có 30 ÿiӇm ҧnh tӕi (màu ÿen) trong phҫn này Ta xét các ÿiӇm ҧnh lҫn lѭӧt

tӯ trái sang phҧi, tӯ trên xuӕng dѭӟi cӫa phҫn, ÿiӇm nào màu ÿen thì ta tính góc, màu

trҳng bӓ qua

Giҧ sӱ có ÿiӇm (2,3) màu ÿen, tӑa ÿӝ 2 tính theo chiӅu ngang (chiӅu x), tӑa ÿӝ 3

tính theo chiӅu dӑc (chiӅu y), khi ÿó góc cӫa ÿiӇm này ÿѭӧc tính dӵa vào công thӭc:

Tan(goc2,3) = cҥnh ÿӕi/ cҥnh kӅ;

Tan(goc2,3) = (chiӅu cao phҫn - toҥ ÿӝ y)/toҥ ÿӝ x

tính goc2,3 này theo công thӭc: goc2,3 = arctan(tan(goc2,3))

Lһp lҥi viӋc tính góc này cӫa tҩt cҧ ÿiӇm ҧnh màu ÿen cӫa phҫn, rӗi lҩy trung bình cӝng cӫa các góc này làm dӳ liӋu ÿһc trѭng cӫa phҫn này

Ĉһc trѭng góc cӫa phҫn = (goc1,1 + goc2,3 +«+ goc13,15) / 30

Tính trung bình cӝng góc tӯng phҫn cӫa 12 phҫn cӫa mӝt vùng chӳ ký, lҫn lѭӧt tӯ trái sang phҧi, tӯ trên xuӕng dѭӟi Cӭ thӃ tính hӃt 8 vùng cӫa chӳ ký tӯ trái sang phҧi

Bѭӟc 4:

Sau khi ta thu ÿѭӧc trung bình cӝng cӫa 96 góc cӫa chӳ ký ta lѭu lҥi chúng vào trong mҧng 2 chiӅu: chiӅu ngang là 96 lѭu trung bình cӝng góc cӫa 96 phҫn cho mӝt chӳ ký, chiӅu dӑc tѭѫng ӭng là sӕ lѭӧng các chӳ ký thu ÿѭӧc

Bҧng 2.1: Các ÿһc trѭng góc cӫa chӳ ký

2.4 XÁC THӴC

Chúng ta sӁ sӱ dөng mô hình mӡ cӫa các ÿһc trѭng góc cho viӋc xác thӵc chӳ

ký và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký Chúng ta có thӇ dӵa vào mô hình mӡ cӫa sugeno

Takagi-Ĉӕi vӟi viӋc xác thӵc chӳ ký dӵa trên nhiӅu ÿһc trѭng cӫa chӳ ký nhѭ ÿһc trѭng vӅ góc, ÿһc trѭng vӅ khoҧng cách «thì chúng ta có thӇ ÿѭa vӅ mô hình mӡ tѭѫng tӵ mô hình Takagi-sugeno

Tұp mӡ Ak ÿѭӧc diӉn tҧ bӣi hàm liên thuӝc dѭӟi dҥng hàm mNJ sau:

Trong ÿó là giá trӏ trung bình và là sai sӕ cӫa ÿһc trѭng thӭ k trong thiӃt lұp

mӡ Vӟi hai tham sӕ sk và tk, sӵ thêm hai tham sӕ này vào sӁ giúp chúng ta theo dõi các sӵ thay ÿәi khi viӃt cӫa chӳ ký Khi sk = 1 và tk = -1, hàm liên thuӝc không có các tham sӕ cҩu trúc và do ÿó nó chӍ bӏ ҧnh hѭӣng bӣi giá trӏ trung bình và ÿӝ lӋch trong tұp hӧp

ViӋc chӭng minh sӵ thay ÿәi hàm liên thuӝc dӉ dàng kiӇm tra nhӳng sӵ thay ÿәi qua giá trӏ trung bình và sai sӕ, không cҫn kӻ thuұt hӑc tinh vi Sӵ ÿҫy ÿӫ trong công thӭc (1) ÿѭӧc diӉn tҧ nhѭ sau:

Hàm ÿҫu ra trӣ thành:

Trong ÿó L là sӕ lѭӧng luұt (96 luұt)

Chúng ta ÿӏnh nghƭa hàm ÿánh giá hiӋu suҩt nhѭ sau:

Vӟi Y và Yr lҫn lѭӧt biӇu diӉn giá trӏ ÿҫu ra cӫa hӋ thӕng thӵc và giá trӏ ÿҫu ra cӫa mô hình mӡ ÿang xây dӵng NӃu Yr không xác ÿӏnh nó sӁ ÿѭӧc quy vӅ mӝt giá trӏ ÿѫn vӏ

2.4.1.2 H͕c các tham s͙

2.4.1.3 C̵p nh̵p các tham s͙

2.4.1.4 Áp dͭng bài toán

Ta xây dӵng mӝt tұp chӳ ký mүu vӟi mӛi chӳ ký sӁ ÿѭӧc ký 10 lҫn

Trong mô hình Takagi-sugeno vӟi hӋ sӕ chӑn trѭӟc cӕ ÿӏnh: ck0= 1/L; ck1= 0

Tӯ công thӭc (5) ta chӑn Yr = 1

Tӯ công thӭc (1), (4), (5) vӟi các tham sӕ ӣ trên ta có: J = ( 1 - )

Vӟi hàm ÿánh giá hiӋu suҩt này, ta tính toán các ÿҥo hàm theo sk và tk sau ÿó thӵc hiӋn cұp nhұp các tham sӕ này ta tính giá trӏ các hàm liên thuӝc cho tҩt cҧ các ÿһc trѭng Lһp lҥi thao tác này cho tҩt cҧ các chӳ ký cӫa tӯng ngѭӡi

Vӟi mӛi ngѭӡi ta có I lҫn ký (I = 10) và mӛi chӳ ký có j ÿһc trѭng (j=96) Trong

Ĉӕi vӟi mӛi chӳ ký cҫn xác thӵc, ta kiӇm tra ӭng vӟi mӛi giá trӏ hàm liên thuӝc nҵm trong khoҧng min, max tѭѫng ӭng thì ta tính là true, ngѭӧc lҥi là false

N = tәng sӕ lҫn tính là true, ta so sánh N/96 vӟi C là mӕc phҫn trăm quy ÿӏnh tính xác thӵc (ví dө 90%), nӃu N/96 > C thì ta nói chӳ ký cҫn xác thӵc ÿúng là cӫa ngѭӡi ÿó,

và ngѭӧc lҥi ta kӃt luұn ÿó là chӳ ký giҧ mҥo

Ch˱˯ng 3 THӰ NGHIӊM CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ

KÝ VIӂT TAY

3.1 GIӞI THIӊU MӜT SӔ CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY

3.1.1 Chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký viӃt tay cӫa Ingvald Straume

3.1.2 Chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký viӃt tay cӫa Ajay R, Keshav Kumar

Mөc ÿích chính xây dӵng chѭѫng trình ÿӇ tiӃn hành viӋc hӑc và xác thӵc chӳ

ký ĈӇ hӑc ÿѭӧc chúng ta cҫn rút trích ra ÿһc trѭng cӫa chӳ ký và lѭu vào cѫ sӣ dӳ liӋu, chúng ta sӁ dùng nhӳng thông tin này ÿӇ xác thӵc mӝt chӳ ký xem chӳ ký ÿó có ÿúng là chӳ ký cӫa mӝt ngѭӡi nào ÿó trong cѫ sӣ dӳ liӋu hay không

Chѭѫng trình sӱ dөng cѫ sӣ dӳ liӋu Access Dӳ liӋu gӗm có hai bҧng:

- Bҧng tblMinMaxMean: bҧng này lѭu sӕ min, max, mean, ondinh cӫa 96 phҫn cӫa chӳ ký cӫa mӝt ngѭӡi

- Bҧng tblsignature: bҧng này lѭu thông tin các ÿһc trѭng góc cӫa 96 phҫn cӫa tӯng chӳ ký

3.2.2 Cҩu hình hӋ thӕng

1/ Phҫn cӭng:

+ Bӝ vi xӱ lý Pentium 300 Megahertz hoһc cao hѫn

+ Bӝ nhӟ Ram tӕi thiӇu 512MB (ÿӅ xuҩt 1G)

+ Dung lѭӧng ә ÿƭa cӭng tӕi thiӇu 20GB

2/ Phҫn mӅm:

+ HӋ ÿiӅu hành windows xp hoһc win7

+ HӋ thӕng cѫ sӣ dӳ liӋu Microsoft Access

3.2.5 Hѭӟng dүn sӱ dөng chѭѫng trình

Chѭѫng trình có giao diӋn nhѭ sau:

Hình 3.7: Giao diӋn chính

Chúng ta sӱ dөng 30 chӳ ký cӫa ba ngѭӡi, mӛi ngѭӡi ký 10 lҫn Chӳ ký ÿѭӧc

ký và sau ÿó ÿѭӧc quét vӟi ÿӝ phân giҧi 200dpi Sau ÿó chúng ta chӍnh lҥi kích thѭӟc cӫa chӳ ký vӅ kích thѭӟc 120 x 60 pixels

Khi chҥy chѭѫng trình, mӝt giao diӋn nhѭ hình 3.7 ÿѭӧc hiӋn ra vӟi mӝt biӇu

Form ÿăng nhұp nhѭ sau (hình 3.8):

Hình 3.8: Form ÿăng nhұp

Khi ta kích vào nút ÿăng ký thì nó sӁ gӑi ÿӃn form ÿăng nhұp

Sau khi ÿăng nhұp vào hӋ thӕng, chúng ta có quyӅn hӑc chӳ ký mà chúng ta nhұp vào, tiӃp theo chúng ta cҫn nhұp mӝt chӳ ký vào chѭѫng trình Trong cӱa sә nhұp chӳ ký vào ta chӍ cho phép chӑn nhӳng ҧnh chӳ ký dҥng bitmap

Bӭc ҧnh ÿѭӧc nhұp vào sӁ hiӇn thӏ nhѭ hình dѭӟi ÿây (hình 3.9):

Hình 3.9: Chӳ ký ÿã ÿѭӧc nhұp vào

Chúng ta ҩn nút ³Sang ÿiӇm ҧnh´ ÿӇ thӵc hiӋn viӋc nhӏ phân hoá chӳ ký ÿó (hình 3.10)

Hình 3.10

Sau nhӳng bѭӟc trên chúng ta sӁ ÿѭӧc ҧnh cӫa chӳ ký ÿã ÿѭӧc nhӏ phân hoá vӟi kích thѭӟc 120 x 60 pixels Chúng ta tiӃn hành viӋc trích chӑn các ÿһc trѭng Chúng ta chia ҧnh này ra làm 8 phҫn theo phѭѫng pháp cân bҵng mұt ÿӝ ngang nhѭ trên Khi ÿó ta ÿѭӧc 8 vùng cӫa mӝt chӳ ký, chúng ta lҥi chӍnh lҥi kích thѭӟc cӫa mӛi vùng ÿó ÿѭa chúng vӅ kích thѭӟc 39 x 60 pixels Mӛi vùng trong 8 vùng ÿó chúng ta lҥi chia chúng thành 4 hàng và 3 cӝt, chúng ta sӁ ÿѭӧc 12 phҫn trong mӛi vùng nhѭ vұy chúng ta có 96 phҫn cho mӝt chӳ ký Chúng ta sӁ tính góc cӫa tҩt cҧ các ÿiӇm ҧnh (pixel tӕi) trong mӛi phҫn rӗi ta lҩy trung bình cӝng cӫa tҩt cҧ các góc ÿó ÿӇ làm ÿҥi lѭӧng ÿһc trѭng góc cho phҫn ÿó