Báo cáo xử lý ảnh

Dựa trên những quan sát về cách các chuyên gia về dấu vân tay của con người thựchiện nhận dạng dấu vân tay, ba vấn đề chính trong việc thiết kế AFIS đã được xác định và nghiên cứu: thu t

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN II

CHỦ ĐỀ: NHẬN DẠNG VÂN TAY

Môn: Xử lý ảnhGiảng viên hướng dẫn: Lê Hoàng Thái

Sinh viên thực hiện:

Họ và tên: Lê Danh ĐằngMSSV: N18DCCN041Lớp: D18CQCN02-N

z

TP Hồ Chí Minh - 2021

Ch ươ ng 1 GI I THI U Ơ Ê

Dấu vân tay là đại diện cho lớp biểu bì của ngón tay: nó bao gồm một mô hình các đường gờ và rãnh đan xen nhau Các gờ trên đầu ngón tay phát triển qua nhiều năm cho phép con người cầm và nắm đồ vật Giống như mọi thứ trên cơ thể con người, các đường vân tay hình thành thông qua sự kết hợp của các yếu tố di truyền và môi trường Trên thực tế, sự hình thành dấu vân tay tương tự như sự pháttriển của mao mạch và mạch máu trong quá trình hình thành mạch Mã di truyền trong DNA đưa ra các chỉ dẫn chung về cách da hình thành ở thai nhi đang phát triển, nhưng cách thức cụ thể mà nó hình thành là kết quả của các sự kiện ngẫu nhiên (vị trí chính xác của thai nhi trong bụng mẹ tại một thời điểm cụ thể và thànhphần chính xác và mật độ của nước ối xung quanh) Đây là lý do tại sao ngay cả dấu vân tay của các cặp song sinh giống hệt nhau cũng khác nhau Dấu vân tay được hình thành đầy đủ (tức là đã trở nên ổn định) vào khoảng bảy tháng phát triểncủa bào thai và các cấu hình vân tay không thay đổi trong suốt cuộc đời của một cánhân, ngoại trừ trường hợp tai nạn như vết cắt trên đầu ngón tay Đặc tính này khiến dấu vân tay trở thành một định danh sinh trắc học rất hấp dẫn

Dấu vân tay của con người đã được phát hiện trên một số lượng lớn các hiệnvật khảo cổ và vật phẩm lịch sử Mặc dù những phát hiện này cung cấp bằng chứngcho thấy người cổ đại đã nhận thức được tính cá nhân của dấu vân tay, nhưng mãi đến cuối thế kỷ XVI, kỹ thuật vân tay khoa học hiện đại mới lần đầu tiên được khởi xướng Vào năm 1686, Marcello Malpighi, giáo sư giải phẫu học tại trường đại học Bologna, đã ghi nhận trong các tác phẩm của mình sự hiện diện của các đường gờ, đường xoắn ốc và vòng lặp trong dấu vân tay Kể từ đó, một số lượng lớn các nhà nghiên cứu đã đầu tư rất nhiều công sức vào việc nghiên cứu dấu vân tay Henry Fauld, vào năm 1880, là người đầu tiên đề xuất một cách khoa học tính

cá nhân của dấu vân tay dựa trên một quan sát thực nghiệm Đồng thời, Herschel khẳng định rằng ông đã thực hành nhận dạng dấu vân tay trong khoảng 20 năm Những phát hiện này đã thiết lập nền tảng của nhận dạng dấu vân tay hiện đại Vàocuối thế kỷ 19, Ngài Francis Galton đã tiến hành một cuộc nghiên cứu sâu rộng về dấu vân tay; anh ấy đã giới thiệu các tính năng nhỏ nhất để đối sánh vân tay vào năm 1888 Một bước tiến quan trọng trong nhận dạng dấu vân tay đã được thực

Vào đầu thế kỷ 20, nhận dạng dấu vân tay chính thức được chấp nhận như một phương pháp nhận dạng cá nhân hợp lệ và trở thành một thói quen tiêu chuẩn trong pháp y Các cơ quan nhận dạng dấu vân tay được thiết lập trên toàn thế giới

và cơ sở dữ liệu dấu vân tay tội phạm được thành lập Các kỹ thuật nhận dạng dấu vân tay khác nhau, bao gồm thu nhận dấu vân tay tiềm ẩn, phân loại dấu vân tay vàđối sánh dấu vân tay đã được phát triển Ví dụ, bộ phận nhận dạng dấu vân tay của FBI được thành lập, vào năm 1924, với cơ sở dữ liệu gồm 810,000 thẻ dấu vân tay.Với sự mở rộng nhanh chóng của nhận dạng vân tay trong pháp y, cơ sở dữ liệu vân tay hoạt động đã phát triển lớn đến mức nhận dạng vân tay thủ công trở nên không khả thi; chẳng hạn, tổng số thẻ dấu vân tay trong cơ sở dữ liệu dấu vân tay của FBI là hơn 200 triệu và đang tăng liên tục Với hàng nghìn yêu cầu được nhận hàng ngày, ngay cả một nhóm hơn 1300 chuyên gia về dấu vân tay cũng không thể đưa ra phản hồi kịp thời cho những yêu cầu này Bắt đầu từ đầu những năm 1960, FBI, Bộ Nội vụ ở Vương quốc Anh, và Sở Cảnh sát Paris bắt đầu đầu tư nhiều công sức vào việc phát triển Hệ thống Nhận dạng Vân tay Tự động (AFIS) [29] Dựa trên những quan sát về cách các chuyên gia về dấu vân tay của con người thựchiện nhận dạng dấu vân tay, ba vấn đề chính trong việc thiết kế AFIS đã được xác định và nghiên cứu: thu thập dấu vân tay kỹ thuật số, trích xuất đặc điểm đường vân cục bộ và đối sánh mẫu đường vân đặc trưng Những nỗ lực của họ đã thành công đến mức ngày nay hầu hết mọi cơ quan thực thi pháp luật trên toàn thế giới đều sử dụng AFIS Các hệ thống này đã cải thiện đáng kể năng suất hoạt động của các cơ quan thực thi pháp luật và giảm chi phí thuê và đào tạo các chuyên gia về dấu vân tay con người

Công nghệ nhận dạng vân tay tự động hiện đã nhanh chóng phát triển vượt

ra ngoài các ứng dụng pháp y và vào các ứng dụng dân sự Nhờ hiệu suất nhận dạng tốt và thị trường Máy tính Cá nhân giá rẻ và thiết bị thu thập ngày càng phát triển, các hệ thống sinh trắc học dựa trên dấu vân tay đang trở nên rất phổ biến và đang được triển khai trong nhiều ứng dụng: ví dụ: Đăng nhập PC, thương mại điện

tử, máy ATM, kiểm soát truy cập vật lý

Ch ươ ng 2 PHÂN TÍCH VÀ BI U DI N VÂN TAY Ể Ễ

Trước đây, trong các ứng dụng thực thi pháp luật, việc thu thập hình ảnh dấuvân tay được thực hiện bằng cách sử dụng cái gọi là "kỹ thuật mực": ngón tay của đối tượng được phết mực đen và ép vào thẻ giấy; thẻ sau đó được quét bằng cách

sử dụng một máy quét giấy thông thường, tạo ra hình ảnh kỹ thuật số cuối cùng Loại quá trình này được gọi là thu nhận dấu vân tay ngoại tuyến hoặc cảm biến

ngoại tuyến (xem Hình 1) Một trường hợp cụ thể của cảm biến ngoại tuyến là thu được dấu vân tay tiềm ẩn từ một hiện trường vụ án.

Hình 1 Hình ảnh dấu vân tay thu được ngoại tuyến bằng kỹ thuật mực in.

Ngày nay, hầu hết các AFIS dân sự và hình sự đều chấp nhận hình ảnh kỹ thuật số quét trực tiếp thu được bằng cách cảm nhận trực tiếp bề mặt ngón tay bằngmáy quét vân tay điện tử Phương pháp này không cần dùng mực và tất cả những

gì đối tượng phải làm là ấn ngón tay vào bề mặt phẳng của máy quét live-scan (xem Hình 2) Bộ phận quan trọng nhất của máy quét dấu vân tay là cảm biến (hay phần tử cảm biến), đây là thành phần hình thành nên hình ảnh dấu vân tay Hầu như tất cả các cảm biến hiện có thuộc một trong ba họ: quang học, trạng thái rắn vàsiêu âm

● Cảm biến quang học FTIR là kỹ thuật thu thập quét trực tiếp lâu đời nhất và

được sử dụng nhiều nhất Ngón tay chạm vào mặt trên của lăng kính thủy tinh, nhưng trong khi các đường gờ tiếp xúc với bề mặt lăng kính, các rãnh vẫn ở một khoảng cách nhất định; mặt trái của lăng kính được chiếu sáng bằng một ánh sáng khuếch tán Ánh sáng đi vào lăng kính bị phản xạ ở các rãnh và bị hấp thụ ở các đường rãnh Việc thiếu phản xạ cho phép các đườngvân phân biệt với các rãnh Các tia sáng thoát ra từ mặt phải của lăng kính vàđược hội tụ qua thấu kính vào cảm biến hình ảnh CCD hoặc CMOS

Hình 2 Ba máy quét dấu vân tay được sử dụng trong FVC2006 và một hình ảnh

được thu thập qua mỗi máy

● Cảm biến trạng thái rắn Cảm biến trạng thái rắn (còn được gọi là cảm biến

silicon) có mặt trên thị trường vào giữa những năm 1990 Tất cả các cảm biến dựa trên silicon đều bao gồm một mảng pixel, mỗi pixel là một cảm biến nhỏ Người dùng trực tiếp chạm vào bề mặt của silicon: không cần các

bộ phận quang học cũng như cảm biến hình ảnh CCD / CMOS bên ngoài Bốn hiệu ứng chính đã được đề xuất để chuyển đổi thông tin vật lý thành tín hiệu điện: điện dung, nhiệt, điện trường và áp điện

● Cảm biến siêu âm Cảm biến siêu âm có thể được xem như một loại siêu âm.

Một đặc tính của sóng âm là khả năng xuyên qua vật liệu, tạo ra tiếng vang

cục bộ ở mỗi lần thay đổi trở kháng Công nghệ này vẫn chưa đủ trưởng thành để sản xuất quy mô lớn.

Các kỹ thuật cảm biến mới như hình ảnh đa quang và thu nhận không chạm 3D đang được phát triển để khắc phục một số nhược điểm của các máy quét vân tay hiện tại bao gồm: i) khó khăn khi thao tác với ngón tay ướt hoặc khô, ii) da bị biến dạng gây ra bởi áp lực của ngón tay lên bề mặt máy quét và iii) không có khả năng phát hiện ngón tay giả

Chất lượng của máy quét dấu vân tay, kích thước vùng cảm nhận và độ phângiải của nó có thể ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất của thuật toán nhận dạng dấu vântay Để tối đa hóa khả năng tương thích giữa các hình ảnh dấu vân tay kỹ thuật số

và đảm bảo chất lượng tốt của các dấu vân tay thu được, Cục Thông tin Tư pháp Hình sự Hoa Kỳ đã đưa ra một bộ thông số kỹ thuật quy định chất lượng và định dạng của cả hình ảnh dấu vân tay và máy quét ngoại tuyến / quét trực tiếp tuân thủ FBI (Phụ lục F và G của CJIS) Thật không may, các thông số kỹ thuật trên được nhắm đến các ứng dụng pháp y (lĩnh vực AFIS) và cho đến ngày nay không có thông số kỹ thuật cuối cùng nào tồn tại để đánh giá / chứng nhận máy quét vân tay thương mại

Hướng và tần suất vân cục bộ

Hướng vân cục bộ tại điểm (x, y) là góc θxy mà các đường vân tay, cắt qua một vùng lân cận nhỏ tùy ý có tâm tại (x, y), tạo với trục hoành Donahue và

Rokhlin, Ratha, Chen và Jain, và Bazen và Gerez, đã đề xuất các phương pháp tínhtoán mạnh mẽ, dựa trên giá trị trung bình cục bộ của các ước lượng gradient Tần

số (hoặc mật độ) vân cục bộ fxy tại điểm (x, y) là số lượng đường gờ trên một đơn

vị chiều dài dọc theo một đoạn giả định có tâm tại (x, y) và trực giao với hướng đỉnh địa phương θxy Hong, Wan, và Jain ước tính tần số vân cục bộ bằng cách đếm số pixel trung bình giữa hai vân liên tiếp của mức xám dọc theo hướng bình thường so với hướng vân cục bộ Trong phương pháp được đề xuất bởi Maio và Maltoni, dạng vân được mô hình hóa cục bộ như một bề mặt hình sin, và định lý biến thiên được sử dụng để ước tính tần số chưa biết

Hình 3 Các bước trích xuất đặc điểm vân tay và mối quan hệ giữa chúng

Chương 3 THUẬT TOÁN TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG

1 Thuật toán dò cạnh mức xám :

Thuật toán này dò theo cạnh các đường vân mức xám của ảnh vân tay đầu vào và

sử dụng bộ lọc thích nghi có định hướng chỉ tại những nơi cần thiết phải làm trơn ảnh Một trong những điểm mạnh đáng chú ý của việc dò theo cạnh của các đường vân tay bằng các đoạn thẳng tuyến tính Việc phát hiện các đường vân tay vì thế không phải tuân theo từng điểm ảnh nữa mà là theo từng bước (từng đoạn) Do độ cong của các đường vân thay đổi rất nhiều tại những điểm khác nhau vì thế việc dòtheo cạnh đường vân phải có khả năng thích nghi với độ cong của đường vân

Điều này giúp tăng tốc độ của việc dò cạnh rất nhiều nhưng đồng thời vẫn duy trì được độ chính xác Một điểm mới khác trong thuật toán này là các thao tác kiểmtra sau khi xử lý (hậu xử lý) Không giống như với hầu hết các phương pháp khác, phương pháp này không chỉ dựa vào mối quan hệ về vị trí giữa các điểm chi tiết đặc trưng mà còn dựa vào mối quan hệ kết nối của các đường vân và mức độ tin cậy xác định của các điểm chi tiết đặc trưng Điều này rất quan trọng đối với các ảnh vân tay bị nhiễu, trong đó có thể sẽ có rất nhiều các điểm chi tiết đặc trưng giả được phát hiện trong giai đoạn đầu xử lý Độ tin cậy cho phép chúng ta phân biệt được giữa các điểm chi tiết đặc trưng thật với các điểm chi tiết đặc trưng giả và vì thế nó rất quan trọng cho việc tăng độ chính xác của việc nhận dạng vân tay

2 Thuật toán :

Một ảnh vân tay mức xám I kích thước HxH có thể được xem như là một bố

cục có định hướng, chứa đựng các đường vân phân cách với nhau bởi các đường

rãnh Đặt g(i,j) là mức giá trị xám của ảnh tại vị trí điểm ảnh (i,j) và φ (i,j) là

hướng của điểm ảnh đó với 0 < g(i,j) <= 255, - /2 <= φ (i,j) <= /2 với (i,j) ϵ I Hướng φ (i,j) cho biết hướng cục bộ của đường vân tại vị trí điểm ảnh (i,j) và có thể được tính bằng công thức được nêu ra trong phần trước

Một đường vân có thể được xem như là tập các điểm chạy dọc theo một hướng cục bộ, trong đó các giá trị g(i,j) đạt cực đại tại vị trí gần trung điểm của đường phân cách vuông góc với phương cục bộ của đường vân Vì thế việc xác định đường nét chính của đường vân (đường vân có kích thước rộng 1 điểm ảnh) trở thành việc xác định các giá trị cực đại cục bộ này

3 Xác định vị trí của các điểm cực đại trên đường phân cách

Cho trước 1 điểm (i*,j*), (i*,j*) ϵ I, tập các điểm Ωk của đường phân cách vuông góc với hướng cục bộ của đường vân có thể được định nghĩa như sau :

dò ảnh Ảnh đường nét này sau đó được sử dụng để phát hiện và định vị các chi tiếtđặc trưng của vân tay Nhiễu và độ tương phản kém của ảnh có thể dẫn đến việc đường vân tay bị gãy, nối bắc cầu giữa các đường vân, thay đổi cường độ mức xám Điều này có thể dẫn đến việc không thể xác định được giá trị cực đại tại vị trí trung tâm của đường vân, hoặc trường hợp xấu hơn là vị trí của các giá trị nằm trênđường vân khác Vì thế một số lượng lớn các chi tiết đặc trưng giả có thể được tạo

ra nếu như không giảm thiểu các khả năng lỗi trong quá trình định vị các giá trị cựcđại này Để làm trơn và nâng cao chất lượng ảnh, cần thiết phải sử dụng một vài kĩthuật lọc

Do phương pháp trích chọn đường vân trong thuật toán này là thực hiện xác định đường nét chính của đường vân bằng cách tìm kiếm các điểm giá trị cựa đại

và cực tiểu của đường cắt ngang đường vân trong quá trình dò cạnh đường vân mức xám Nên độ tương phản thấp giữa các đường vân / rãnh và độ tương phản không đồng nhất trong toàn bộ ảnh vân tay sẽ không tác động nhiều đến kết quả của quá trình xác định đường nét chính của đường vân Vì vậy việc làm sắc nét ảnh

là không cần thiết đối với thuật toán phát hiện đường vân này cho dù nó có thể làm tăng chất lượng biểu hiện của ảnh Ngược lại, việc làm trơn ảnh lại có ỹ nghĩa rất quan trọng nhằm làm giảm các nhiễu, nối lại các đường vân bị gãy và giúp tạo ra các giá trị mức xám cực đại tại vị trí trung tâm đường vân Cho nên việc sử dụng một bộ lọc low-pass có hướng là thích hợp cho mục đích này

Một bộ lọc low-pass có thể làm giảm các nhiễu, làm trơn các lỗ hổng nhỏ và thậm chí là nối kết các đường vân gãy nếu kích thước của mặt nạ lọc theo hướng

của đường vân đủ lớn hoặc tần số ngưỡng đủ thấp Một bộ lọc low-pass một chiều với tần số ngưỡng rất nhỏ theo hướng của đường vân có thể được sử dụng do dãy giá trị mức xám một chiều dọc theo hướng của đường vân gần như là hằng số trongcửa sổ cục bộ Thuật toán này chọn cửa sổ Hamming kích thước N để làm bộ lọc low-pass

Một điểm ảnh trên đường cắt ngang Ωk được lọc theo hướng của đường vân bằng cách sử dụng một bộ lọc một chiều có chiều dài cố định N (N=11) như thế

Theo hướng vuông góc với hướng của đường vân, bộ lọc low-pass một mặt làm giảm các nhiễu và làm trơn các lỗ hổng nhỏ khác không nối các đường vân song song có khảng cách gần nhau Tần số ngưỡng của bộ lọc theo hướng vuông góc với hướng của đường vân phải thích nghi với tần số của đường vân do dãy giá trị mức xám một chiều dọc theo hướng vuông góc với hướng của đường vân là mộtdạng song hình sin Sóng hình sin này, có cùng tần số với các đường vân và rãnh vân trong cửa sổ cục bộ, phải được vượt qua thao tác lọc

Tần số của đường vân có thể được ước lượng dựa vào việc tính DFT đường cắt ngang Ωk một chiều, mà nó đã được lọc bằng hl(n) theo hướng đường vân

Việc lọc theo hướng đường vân trước khi ước lượng tần số đường vân làm tăng độ chính xác của việc ước lượng tần số đường vân Sauk hi ước lượng tần số đường vân, tham sô bộ lọc theo hướng vuông góc với đường vân đưuọc điều chỉnh thích

nghi với tần số đường vân đã được ước lượng rf k hoặc khoảng cách cục bộ rd k = 1/

rf k

Thuật toán này đồng thời cũng chọn cửa sổ Blackman kích thước Mk + 2 làm

bộ lọc low-pass theo hướng vuông góc với hướng của đường vân

Đối với một của sổ Blackman kích thước Mk + 2, kích thước của bộ lọc thật

sự sẽ là Mk do hbk = hbk (M+2-1) = 0 Kích thước bộ lọc Mk được chọn bằng với

round(2/3rd k ) Cho dù tham số bộ lọc là phụ thuộc vào tần số đường vân, kết quả

lọc ít nhạy cảm hơn với độ chính xác của chính việc ước lượng tần số cục bộ

đường vân khi so sánh với các kỹ thuật lọc band-pass có hướng

Đường cắt ngang Ωk sau đó tiếp tục đưuọc lọc theo hướng vuông góc với hướng đường vân Việc thực hiện lọc được tiến hành gồm hai bước, một lần trước khi ước lượng tần số và một lần sau khi ước lượng tần số, cách thức này không chỉ làm tăng độ tin cậy của quá trình ước lượng tần số mà còn làm giảm thời gian tính toán

Mặt nạ bộ lọc hai chiều có hướng kích thước MkxN, được định hướng theophương ngang để đáp ứng với các đường vân ngang, có thể được định nghĩa nhưsau :

Các bộ lọc hai chiều cho hướng khác có thể được tính bằng cách quay mặt

nạ lọc trên Hệ số của bộ lọc có hướng với hướng φ tại vị trí (m’, n’) được tínhbằng cách quay một góc φ trở về vị trí (m,n) trên bộ lọc hướng theo phương nagngnhư sau :

Vì thế mỗi điểm ảnh g(i:j) của đưuòng cắt Ωk được xoắn bằng một bộ lọc có định hướng hk(m,n,φ) là tương đương với :

Một bộ lọc có định hướng ngang 5x11, hk(m,n,0) được biểu diễn theo mô hình không gian trong sơ đồ hình 4 và theo mô hình tần số trong sơ đồ hình 5

Hình 4 Bộ lọc hướng theo chiều ngang (φ= 0)

Bộ lọc này sẽ làm trơn đường vân gần điểm (ik,jk) Các điểm gây ra bởi nhiễu

sẽ được làm trơn và các đoạn gãy nhỏ gây ra bởi các vết sẹo sẽ được nối lại Vì thế việc lọc sẽ làm nổi bật các giá trị mức xám cực đại của đường vân và giảm thiểu khả năng xác định sai vị trí của điểm cực đại trên đường cắt ngang

Kỹ thuật lọc trên sẽ làm giảm các nhiễu và nối lại các đoạn vân bị đứt rời và bảo đảm rằng giá trị mức xám cực đại sẽ được định vị đúng tại vị trí trung tâm của đường vân Hơn nữa phương pháp này không tạo ra các đoạn đường vân giả Cho

dù phương pháp này không thể tách rời hai đường vân song song dính liền nhau nhưng các chi tiết đặc trưng giả được tạo ra bởi khuyết điểm này có thể được nhận

ra và loại bỏ trong phần xử lý kiểm tra (hậu xử lý) Đồng thời thuật toán này đã phân tách việc lọc thành hai xử lý lọc một chiều và tích hợp lại ba công đoạn : xây dựng đường cắt ngang, ước lượng tần số đường và lọc Điều này giúp tránh việc lặp lại một số thao tác tính toán chung nên có thể làm giảm đáng kể lượng thời giancần cho việc xử lý

Hình 5 Tần số đáp ứng của bộ lọc (φ= 0)

Sau khi thực hiện lọc, một giá trị cực đại cục bộ g’(imk,jmk), (imk,jmk) ϵ Ωk, gần điểm (ik,jk) nhất có thể dễ dàng được tìm thấy, hơn nữa chúng ta có thể tìm được giá trị cực tiểu g’(ink,jnk), (ink,jnk) ϵ Ωk của đường cắt ngang và định nghĩa

D k = g’(i m k ,j m k ), g’(i n k ,j n k )

Dk là đại diện cho độ tương phản cục bộ giữa đường vân và rãnh đường vân sau khi làm trơn g’(imk,jmk) là một điểm thuộc đoạn thẳng có kích thước một điểm ảnh

4 Dò theo cạnh thích nghi đường vân mức xám

Cho trước một điểm (ik,jk) và hướng cục bộ tại điểm đó là φ (ik,jk), chúng ta có thể tìm ra trung điểm (imk, jmk) và độ tương phản cục bộ là dk Đầu tiên chúng ta giả

sử rằng hướng đường vân tại điểm này là φdk = φ(imk, jmk) và sau đó tính điểm kế (ik+1,jk+1) với khoảng cách mỗi bước tính là k

Đoạn thẳng dò cạnh đường vân tuyến tính Tk từ điểm (imk, jmk) đến điểm (ik+1,jk+1) được định nghĩa như sau :