Nhờ hiệu suất nhận dạng tốt và thiết bị thu thập ngày càng phát triển, các hệ thống sinh trắc học dựa trên dấu vân tay trở nên rất phổ biến và đang được triển khai trong một loạt các ứng
Trang 1HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
…oOo…
BÀI BÁO CÁO CÁ NHÂN
MÔN: XỬ LÝ ẢNH
Chủ đề: Sinh trắc học nhận diện vân tay
Thành phố Hồ Chí Minh 05/2021
Trang 21 Giới thiệu về sinh trắc học nhận diện vân tay
Dấu vân tay là đại diện của các gờ trên da của ngón tay, nó bao gồm mô hình các đường
gờ và thung lũng đan xen nhau Các nếp nhăn trên da hình thành thông qua sự kết hợp của các yếu tố di truyền và môi trường, nhưng cách thức cụ thể mà nó hình thành là kết quả của các sự kiện ngẫu nhiên, chẳng hạn như vị trí chính xác của thai nhi trong bụng
mẹ tại một thời điểm cụ thể Dấu vân tay không thay đổi trong suốt cuộc đời của một cá nhân, ngoại trừ trường hợp tai nạn như vết cắt trên đầu ngón tay Đặc tính này làm cho dấu vân tay trở thành một mã nhận dạng sinh trắc học rất hấp dẫn
Dấu vân tay của con người được phát hiện một số lượng lớn trên các vật khảo cổ, điều này cho thấy người cổ đại đã nhận thức được tính cá nhân của vân tay thế nhưng cho đến cuối thế kỷ mười sáu, kỹ thuật dấu vân tay khoa học hiện đại lần đầu tiên được bắt đầu
Vào đầu thế kỷ 20, nhận dạng dấu vân tay chính thức được coi là một phương pháp nhận dạng cá nhân hợp lệ và trở thành một tiêu chuẩn phổ biến trong pháp y Các kỹ thuật nhận dạng dấu vân tay khác nhau, bao gồm thu nhận dấu vân tay tiềm ẩn, phân loại dấu vân tay và đối sánh dấu vân tay đã được phát triển
Với sự mở rộng nhanh chóng của nhận dạng dấu vân tay trong pháp y, cơ sở dữ liệu dấu vân tay theo cấp bậc opera đã phát triển lớn đến mức việc nhận dạng dấu vân tay thủ công trở nên không khả thi
Bắt đầu từ đầu những năm 1960, FBI, Bộ Nội vụ ở Vương quốc Anh và Sở Cảnh sát Paris bắt đầu đầu tư vào việc phát triển Hệ thống Nhận dạng Vân tay Tự động (AFIS)
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 vân tay cục bộ và đối sánh mẫu đặc trưng vân tay Hầu hết mọi cơ quan thực thi pháp luật trên toàn thế giới đều sử dụng AFIS
Công nghệ nhận dạng vân tay tự động hiện đã nhanh chóng phát triển vượt ra ngoài các ứng dụng pháp y trong năm và vào các ứng dụng dân sự Nhờ hiệu suất nhận dạng tốt và thiết bị thu thập ngày càng phát triển, các hệ thống sinh trắc học dựa trên dấu vân tay trở nên rất phổ biến và đang được triển khai trong một loạt các ứng dụng: Đăng nhập PC, thương mại điện tử, máy ATM, kiểm soát truy cập mức vật lý
Trước đây, việc thu thập hình ảnh dấu vân tay được thực hiện bằng "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
Ngày nay, không cần phải dùng mực mà tất cả những gì đối tượng phải làm là ấn ngón tay của mình vào bề mặt của máy quét live-scan và hầu hết AFIS dân sự và hình sự đều
Trang 3chấp nhận hình ảnh kỹ thuật số quét trực tiếp thu được bằng máy quét vân tay điện tử
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 và siêu âm
2 Các bước xử lý hình ảnh vân tay
Trong hình ảnh dấu vân tay, có các đường gờ tối và các thung lũng sáng (xem Hình 1a) Khi được phân tích ở cấp độ toàn cục, mẫu vân tay thể hiện bằng vùng nơi các đường
gờ có hình dạng đặc biệt Những vùng này (được gọi là điểm kỳ dị) có thể được phân loại thành ba kiểu: vòng lặp, đồng bằng, và vòng xoáy (xem Hình 1b)
Hình 1 a) Các đường dốc và thung lũng trong hình ảnh dấu vân tay; b) vùng số ít (hộp trắng) và điểm
cốt lõi (vòng tròn) trong ảnh dấu vân tay
Ở cấp độ cục bộ, các đặc điểm quan trọng khác, được gọi là chi tiết nhỏ có thể được tìm thấy trong các mẫu dấu vân tay, trong đó các rặng núi có thể không liên tục Ví dụ, một rặng núi có thể đột ngột kết thúc hoặc có thể chia thành hai rặng núi (Hình 2)
Trang 4Hình 2 Các chi tiết về vân dứt (trắng) và phân tách (xám) trong một bản in ngón tay mẫu
*Bước 1: Định hướng và tần suất sườn núi cục bộ
Hướng đỉnh cục bộ tại điểm (x, y) là góc θxy mà các đường vân tay cắt ngang qua một vùng lân cận nhỏ tùy ý có tâm tại (x, y), tạo với trục hoành
Tần số (hoặc mật độ) hình chóp 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 Ước tính tần suất sườn núi cục bộ bằng cách đếm số pixel trung bình giữa hai đỉnh liên tiếp của mức xám dọc theo hướng bình thường so với hướng sườn cục bộ
*Bước 2: Phân đoạn
Phân đoạn là tách vùng dấu vân tay khỏi nền sau Bởi vì hình ảnh vân tay là các mẫu có vân, việc sử dụng kỹ thuật ngưỡng cục bộ toàn cục hoặc toàn cục không cho phép khu vực vân tay bị cô lập một cách hiệu quả
*Bước 3: Phát hiện điểm kỳ dị
Phương pháp nổi tiếng nhất là dựa trên chỉ số Poincar´e (Kawagoe và Tojo) Một số phương pháp đã được đề xuất để phát hiện điểm kỳ dị:
1) các phương pháp dựa trên các đặc điểm cục bộ của hình ảnh định hướng
2) các phương pháp dựa trên phân vùng
3) các phương pháp phát hiện lõi và đăng ký dấu vân tay
*Bước 4: Cải tiến và mã hóa nhị phân
Hiệu suất của các thuật toán trích xuất chi tiết nhỏ và kỹ thuật nhận dạng dấu vân tay phụ thuộc rất nhiều vào: tình trạng da (ví dụ: ướt hoặc khô, vết cắt và vết bầm tím),
Trang 5tiếng ồn của cảm biến, lực nhấn ngón tay không chính xác và ngón tay có chất lượng thấp (ví dụ: người el derly, người lao động chân tay), một tỷ lệ đáng kể dấu vân tay hình ảnh (khoảng 10%) có chất lượng kém
Mục tiêu của thuật toán nâng cao dấu vân tay là cải thiện độ rõ ràng của cấu trúc sườn núi ở các vùng có thể khôi phục và đánh dấu các vùng không thể khôi phục để xử lý thêm Kỹ thuật được sử dụng rộng rãi nhất để cải thiện hình ảnh dấu vân tay là dựa trên các bộ lọc theo ngữ cảnh Trong lọc theo ngữ cảnh, các đặc điểm của bộ lọc thay đổi theo ngữ cảnh cục bộ được xác định bởi hướng địa phương của sườn núi và tần suất sườn núi cục bộ Một bộ lọc thích hợp được điều chỉnh theo tần số và định hướng của sườn núi cục bộ có thể bảo tồn cấu trúc sườn núi và thung lũng thực sự
*Bước 5: Chiết xuất chi tiết
Một số tác giả đã đề xuất các phương pháp chiết xuất chi tiết nhỏ hoạt động trực tiếp trên các hình ảnh thang màu xám mà không cần phân tách và làm mỏng Sự lựa chọn này được thúc đẩy bởi những cân nhắc sau: i) một lượng đáng kể thông tin truyền tải có thể bị mất; ii) làm mỏng có thể tạo ra một số lượng lớn các chi tiết giả; iii) hầu hết các
kỹ thuật binarization không mang lại kết quả khả quan khi áp dụng cho hình ảnh chất lượng thấp Có đề xuất một kỹ thuật chiết xuất chi tiết nhỏ theo quy mô xám trực tiếp, với ý tưởng cơ bản là theo dõi các đường gờ trong hình ảnh quy mô xám, bằng cách men theo hướng cục bộ của mô hình đường gờ Giai đoạn xử lý thường hữu ích trong việc loại bỏ các chi tiết giả được phát hiện trong các vùng bị hỏng cao hoặc được đưa vào bởi các bước xử lý trước đó (ví dụ, làm mỏng) (Hình 3)
Hình 3 a) Hình ảnh thang màu xám vân tay; b) hình ảnh thu được sau khi tăng cường tinh chỉnh và
binarization; c) ảnh thu được sau khi làm mỏng; d) các chi tiết nhỏ nhất về sự kết thúc và phân đôi được phát hiện thông qua tính toán pixel khôn ngoan của số giao nhau
Trang 63 Các phương pháp đối sánh vân tay
Việc đối sánh dấu vân tay chất lượng cao với các biến thể nhỏ bên trong chủ thể không khó và mọi thuật toán hợp lý đều có thể thực hiện với độ chính xác cao Thách thức thực
sự là đối sánh các mẫu có chất lượng kém bị ảnh hưởng bởi: i) sự sắp xếp và / hoặc xoay vòng đĩa lớn; ii) biến dạng phi tuyến tính; iii) áp suất và tình trạng da khác nhau; iv) lỗi trích xuất tính năng
Hai cặp hình ảnh trong Hình 4a cho thấy một cách trực quan sự thay đổi cao có thể đặc trưng cho hai lần hiển thị khác nhau của cùng một ngón tay Mặt khác, như thể hiện rõ trong Hình 4b, hình ảnh dấu vân tay từ các ngón tay khác nhau đôi khi có thể xuất hiện khá giống nhau (các biến thể nhỏ giữa các chủ thể)
Hình 4: a) Mỗi hàng hiển thị một cặp lần hiển thị của cùng một ngón tay, được lấy từ FVC2002 DB1,
các lần hiển thị này không khớp sai bởi hầu hết các thuật toán được gửi cho FVC2002 [32]; b) mỗi hàng hiển thị một cặp lần hiển thị của các ngón tay khác nhau, được lấy từ cơ sở dữ liệu FVC2002 đã được đối sánh sai bởi một số thuật toán được gửi đến FVC2002
Số lượng lớn các phương pháp đối sánh vân tay hiện có có thể được phân loại thô thành
ba nhóm: i) đối sánh dựa trên tương quan, ii) đối sánh dựa trên chi tiết nhỏ và iii) đối sánh dựa trên đặc điểm của sườn núi
*Phương pháp 1: Các kỹ thuật dựa trên tương quan
Gọi I (∆x, ∆y, θ) đại diện cho phép quay của ảnh đầu vào I một góc θ xung quanh điểm gốc (thường là tâm ảnh) và dịch chuyển bởi các điểm ảnh ∆x và ∆y theo các hướng x và
y tương ứng Sau đó, sự giống nhau giữa hai hình ảnh dấu vân tay T và tôi có thể được
đo là:
S (T, I) = max
𝛥𝑥,∆𝑦,𝜃𝐶𝐶(𝑇, 𝐼(𝛥𝑥,∆𝑦,𝜃)), (2.1)
Trang 7trong đó CC (T, I) = TT I là tương quan chéo giữa T và I Việc áp dụng trực tiếp Công thức (2.1) hiếm khi dẫn đến kết quả có thể chấp nhận được, chủ yếu là do các vấn đề sau đây
• Sự biến dạng phi tuyến tính làm cho các ấn tượng của cùng một ngón tay khác nhau đáng kể về cấu trúc toàn cục; việc sử dụng các kỹ thuật tương quan cục bộ hoặc theo khối có thể giúp giải quyết vấn đề này
• Tình trạng da và áp lực ngón tay khiến độ sáng, độ tương phản và độ dày của đường vân thay đổi đáng kể trên các lần hiển thị khác nhau Việc sử dụng các biện pháp tương quan phức tạp hơn có thể bù đắp cho những vấn đề này
• Ứng dụng trực tiếp của Công thức (2.1) về mặt tính toán rất tốn kém
*Phương pháp 2: Phương pháp dựa trên chi tiết
Đây là kỹ thuật phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi, là cơ sở của việc so sánh dấu vân tay do các chuyên gia giám định dấu vân tay thực hiện Các chi tiết nhỏ được trích xuất từ hai dấu vân tay và được lưu trữ dưới dạng tập hợp các điểm trong mặt phẳng hai chiều Các thuật toán đối sánh chi tiết nhỏ phổ biến nhất coi mỗi chi tiết nhỏ là một bộ
ba m = {x, y, θ} cho biết tọa độ vị trí nhỏ nhất (x, y) và góc nhỏ nhất θ Các phương pháp tiếp cận dựa trên biến đổi Hough là các kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất để đối sánh các chi tiết vụn vặt toàn cục; một ví dụ được thể hiện trong Hình 2.8
Hình 5: Đối sánh các chi tiết nhỏ của Chang và cộng sự cách tiếp cận [11] Hình a) và b) cho thấy các
chi tiết nhỏ được trích xuất từ mẫu và dấu vân tay đầu vào, tương ứng; c) các chi tiết nhỏ được chồng lên nhau một cách thô thiển và cặp chính được đánh dấu bằng một hình elip; d) mỗi vòng tròn biểu thị một cặp chi tiết nhỏ được kết hợp bởi thuật toán
Trang 8Một số tác giả đã đề xuất kỹ thuật “đối sánh chi tiết cục bộ” bao gồm so sánh hai dấu vân tay theo cấu trúc chi tiết cục bộ; cấu trúc cục bộ được đặc trưng bởi các thuộc tính luôn bất biến đối với chuyển đổi toàn cục (ví dụ: dịch, xoay, v.v.) và do đó phù hợp để
so khớp mà không có bất kỳ liên kết toàn cục nào trước Việc so khớp các dấu vân tay chỉ dựa trên các sắp xếp vụn vặt cục bộ làm lỏng lẻo các mối quan hệ không gian toàn cầu vốn rất khác biệt và do đó làm giảm lượng thông tin có sẵn cho các dấu vân tay phân biệt
*Phương pháp 3: Kỹ thuật dựa trên tính năng Ridge
Một kỹ thuật phân tích kết cấu cục bộ trong đó vùng dấu vân tay quan tâm được đánh dấu liên quan đến điểm cốt lõi (xem Hình 6) Một vectơ đặc trưng (được gọi là Mã ngón tay) bao gồm một bảng liệt kê có thứ tự các đối tượng được trích xuất từ thông tin cục
bộ có trong mỗi lĩnh vực được chỉ định bởi tessellation (*) Do đó, các yếu tố đặc trưng nắm bắt thông tin kết cấu cục bộ và việc liệt kê có thứ tự của tessellation nắm bắt mối quan hệ toàn cầu giữa các đóng góp địa phương Việc so khớp hai dấu vân tay sau đó được chuyển thành khớp với các Mã ngón tay tương ứng của chúng, được thực hiện đơn giản bằng cách tính toán khoảng cách Euclid giữa hai Mã ngón tay
Hình 6: Sơ đồ hệ thống về cách tiếp cận FingerCode
(*) Khi các hình lặp lại, bao phủ một mặt phẳng mà không có khoảng trống hay bị chồng lắp, bạn có kết quả là
một tessellation – họa tiết mosaic với hiệu ứng thị giác đê mê
Trang 94 Đánh giá độ chính xác
Mặc dù độ chính xác của hệ thống sinh trắc học dựa trên dấu vân tay có thể rất cao, nhưng không có thuật toán nhận dạng dấu vân tay nào là hoàn hảo Các nỗ lực đánh giá hiệu suất được biết đến rộng rãi nhất trong lĩnh vực này là Cuộc thi Xác minh Vân tay (FVC) và Đánh giá Công nghệ Nhà cung cấp Vân tay (FpVTE); các sáng kiến gần đây khác bao gồm Thử nghiệm SDK NIST và chiến dịch MINEX nhằm đánh giá khả năng tương tác
Bảng 1: So sánh giữa FVC2004 và FpVTE2003
Trang 105 Các ứng dụng của sinh trắc học nhận diện vân tay
- Sinh trắc học vân tay trong điều tra tội phạm: Dấu vân tay của tội phạm để lại hiện trường vụ án là một trong những cơ sở để các cơ quan điều tra đưa ra kết luận Các nhà điều tra lấy dấu vân tay của kẻ tình nghi và dùng hệ thống nhận dạng vân tay tự động để so sánh dấu vân tay này có trùng khớp với dữ liệu vân tay lưu trữ trong máy hay không Điều này nhằm phát hiện kẻ tình nghi có nằm trong số những kẻ tình nghi và tội phạm đã được lưu trữ trong hệ thống
vân tay được ứng dụng rộng rãi trong việc kiểm soát xuất – nhập cảnh tại biên giới và sân bay nhằm tăng cường an ninh biên giới, tăng quản lý xuất nhập cảnh, đảm bảo an ninh của quốc gia trên nhiều nước
điểm tính cách, điểm mạnh, điểm yếu, phong cách học tập, phân tích trí thông minh, … của mỗi cá nhân dựa trên mối liên hệ giữa vân tay và não bộ Từ đó, giúp cha mẹ, nhà trường tìm ra phương pháp nuôi dạy và giáo dục con phù hợp
nhất
ra được tiềm năng bẩm sinh, loại hình trí thông minh, các chỉ số IQ, EQ, AQ, CQ, phân tích tính cách và công việc theo thuyết Holland, Từ đó, giúp mỗi cá nhân
có thể định hướng được nghề nghiệp phù hợp
- Sinh trắc vân tay trong y học: Dấu vân tay giúp phát hiện ra bệnh dựa trên thông
số sai lệch gen như: hội chứng Down, hội chứng ba nhiễm sắc thể 18, ba nhiễm sắc thể 13, sai lệch nhiễm sắc thể giới tính XXX, XXY… Đồng thời, việc rà soát hồ
sơ bệnh nhân bằng hệ thống sinh trắc học sẽ cho ra kết quả nhanh chóng và chính xác hơn
- Sinh trắc vân tay trong quản lý tài chính: Hiện nay, sinh trắc vân tay được áp
dụng trong việc bảo mật giao dịch tài chính ở các ngân hàng Bằng cách này sẽ giúp người dùng nhanh chóng truy cập tài khoản và thực hiện giao dịch mà không cần nhớ đến dãy số mật khẩu
- Sinh trắc vân tay nhằm bảo vệ tài sản: Có những thứ tài sản cần được bảo vệ có
thể dùng đến sinh trắc vân tay thay thế cho những đồ vật mang tính bảo mật nhưng
dễ bị thất lạc như: chìa khóa, thẻ chìa khóa, thẻ nhân viên, mã Pin,… Sinh trắc vân tay là giải pháp kiểm soát truy cập vật lý có độ bảo mật và tính tiện lợi cao
- Sinh trắc vân tay quản lý thời gian và chấm công: Nhiều công ty đã áp dụng trog
việc kiểm soát thời gian và chấm công dành cho nhân viên Quản lý thời gian của nhân viên bằng sinh trắc vân tay tiện lợi, nhanh chóng, chính xác, khách quan hơn
so với cách làm thủ công
Với sự phát triển của khoa học công nghệ, ứng dụng của sinh trắc vân tay trong cuộc sống sẽ ngày càng được nhân rộng, mang đến nhiều lợi ích thiết thực cho con người
