Các phương pháp nhận dạng vân tay

Đến thế kỉ 14, Ấn Độ đã dùng dấu vân tay để nhận dạng cho trẻ con và người Trung Quốc đã từng dùng mực đen bôi lên chân tay của những đứa trẻ để lấy dấu vân tay của chúng, sau đó người M

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG CƠ SỞ

TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN II

BÁO CÁO CÁ NHÂN

Tìm hiểu đề tài

Nhận dạng vân tay

Môn: Xử lý ảnh Giảng viên: Lê Hoàng Thái

Mục lục

1 Mở đầu 3

2 Lịch sử 5

3 Các loại máy quét vân tay 5

4 Hệ thống nhận diện vân tay 7

5 Phân loại vân tay 8

6 Các phương pháp nhận dạng vân tay 10

6.1 Phương pháp để nhận dạng Singularity 12

6.2 Phương pháp để nhận dạng Minutiae 12

6.2.1 Phương pháp trích xuất điểm minutiae từ ảnh nhị phân: 13

6.2.2 Phương pháp trích xuất điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám: 13 7 Kết luận 14

1 Mở đầu

Với sự phát triển nhanh chóng của thế giới hiện nay, việc xác minh danh tính của từng người là việc quan trọng để quản lý,bảo mật và bảo vệ tài sản cá nhân, thông

tin, Trong đó các ứng dụng của sinh trắc học đã được phát triển và sử dụng rộng rãi từ lâu Nhận dạng bảo mật được sử dụng phổ biến nhất là đặt mật khẩu và mã PIN, tuy nhiên khi đặt mật khẩu và mã PIN(Personal Identification Number) sẽ phát sinh vấn đề

đó là quên mật khẩu, khó nhớ và mật khẩu dễ bị lấy cắp

(Ảnh minh họa các phương pháp bảo mật phổ biến nhưng hiệu quả thấp như thẻ id, đặt mật khẩu, chìa khóa , nguồn sách Handbook of Biometrics)

Từ đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển và nghiên cứu nhận dạng sinh trắc học an toàn, thuận tiện với hiệu quả nhận dạng tốt hơn, độc nhất ở từng người và ngày nay đã được phát triển và áp dụng rộng rãi ở nhiều nơi từ pháp y, sân bay, cảng, những nơi yêu cầu bảo mật cao cho đến vật sở hữu cá nhân như những chiếc điện thoại thông minh Hiện nay, kĩ thuật nhân dạng có các loại khác nhau như nhận dạng vân tay, khuôn mặt, móng mắt, bàn tay, giọng nói, dáng đi, lỗ tai, trong đó nhận dạng vân tay với công nghệ hiện nay có thể nói là nhận dạng hiệu quả cao và được ứng dụng rất nhiều trong cuộc

sống như các cửa ra vào, máy chấm công, ATM, thương mại giao dịch điện tử, truy cập vật lý

(Ảnh minh họa các loại nhận dạng sinh trắc học: vân tay, lỗ tai, hình dạng tay, mô hình tĩnh mạch, giọng nói, thói quen nhấn phím, chữ ký, mống mắt, bàn tay, dáng đi, nhiệt độ khuôn mặt, nguồn sách Handbook of Biometrics)

2 Lịch sử

Từ xưa dấu vân tay đã được phát hiện trên nhiều hiện vật cổ đại, tuy nhiên không

có bằng chứng cho thấy người cổ đại biết về sự độc nhất của dấu vân tay Đến thế kỉ 14,

Ấn Độ đã dùng dấu vân tay để nhận dạng cho trẻ con và người Trung Quốc đã từng dùng mực đen bôi lên chân tay của những đứa trẻ để lấy dấu vân tay của chúng, sau đó người

Mỹ cũng dùng phương pháp tương tự để in lên các hợp đồng khi ký kết Cho đến năm

1686, Marcello Malpighi là một giáo sư ở trường đại học Bologna, ông đã có những báo cáo về những đường vân xoắn ốc hay vòng lặp, móc, vòm của các dấu vân tay Vào năm

1880, lần đầu tiên Henry Faulds đã đưa ra các đề xuất lý luận về số lượng vân tay

RC(Ridge Count) đánh giá mức độ phụ thuộc của vân tay vào gen di truyền dựa trên những quan sát theo kinh nghiệm Với những phát hiện này đã tạo nên nền tảng của nhận diện dấu vân tay hiện đại, vào cuối thế kỉ 19 Francis Galton đã thực hiện cuộc nghiên cứu sâu về dấu vân tay, sau đó ông đã giới thiệu việc đơn giản hóa phân loại vân tay và chia vân tay thành các loại đặc trưng dựa trên việc đối xứng các dấu vân tay cào năm 1888 Cuối cùng, bước tiến quan trọng trong việc nhận diện dấu vân tay là thành lập hệ thống phân lớp dấu vân tay được thực hiện bởi Edward Henry năm 1899 Đến đầu thế kỉ 20, nhận dạng dấu vân tay được coi là phương pháp nhận diện cá nhân có hiệu quả và trở thành tiêu chuẩn trong ngành pháp y Những trung tâm nhận diện dấu vân tay được thành lập trên toàn thế giới và những cơ sở dữ liệu về dấu vân tay được thiết lập, những phương pháp nhận diện dấu vân tay bao gồm phương pháp thu thập, phân lớp, đối xứng được phát triển Đầu những năm 1960, FBI và cảnh sát Paris đầu tư lượng lớn công sức để phát triển hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động Dựa trên việc quan sát cách các chuyên gia nhận diện dấu vân tay thì có 3 vấn đề lớn trong việc thiết kế hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động: thu thập dấu vân tay kỹ thuật số, trích xuất đặc trưng đường vân nội bộ và đối xứng với mẫu đường vân Sự nghiên cứu của họ đã thành công đến mức gần như toàn

bộ cơ quan pháp lý trên thế giới đều dùng hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động

Những hệ thống này đã cải thiện hiệu quả thực hiện của các cơ quan pháp lý và giảm chi phí thuê và đào tạo những chuyên gia vân tay Công nghệ nhận diện dấu vân tay đã được phát triển môt cách nhanh chóng và không còn chỉ được dùng trong ngành pháp y mà đã được ứng dụng trong thực tế cuộc sống hằng ngày

3 Các loại máy quét vân tay

Ngày nay, hầu hết các hệ thống nhận diện dấu vân tay dùng máy quét kỹ thuật số chỉ cần quét trực tiếp bề mặt ngón tay vói máy quét để lấy mẫu Thành phần quan trọng nhất của máy quét là cảm biến, đó là thành phần tạo nên hình ảnh của dấu vân tay, hiện nay hầu hết cảm biến gồm ba loại: quang, rắn, siêu âm

Cảm biến quang: Frustrated Total Internal Reflection (FTIR) là kỹ thuật quét vân tay lâu đời và dùng phổ biến nhất Ngón tay chạm vào bề mặt kính, khi mà đường vân nổi tiếp xúc mặt kính thì các rảnh vẫn còn cách một đoạn, sau đó sẽ chiếu một ánh sáng khếch tán

từ mặt bên, ánh sáng đi vào phản chiếu thu được đường nổi và rảnh của vân tay

Cảm biến rắn: dựa trên silicon gồm các dãy điểm ảnh, mỗi điểm ảnh là cảm biến nhỏ Người dùng chỉ cần để ngón tay trực tiếp lên bề mặt silicon và áp ứng điện dung, nhiệt, điện trường, điện áp để chuyển đổi tín hiệu vật lý thành tín hiệu điện tử

Cảm biến siêu âm: có thể xem là tiếng vang, dựa trên đặc tính sóng âm có khả năng đi qua vật chất và tạo tiếng vang tại các vị trí cản trở Tuy nhiên công nghệ này còn khó sản xuất theo quy mô lớn

Trở ngại lớn của những máy quét vân tay là vấn đề khó khăn trong việc quét ngón tay ướt hoặc khô, biến dạng vân tay khi tạo áp lức lớn lên bề mặt cảm biến, không có khả năng phát hiện dấu vân tay giả Tuy nhiên, chất lượng của máy quét, kích thước của bề mặt cảm biến và độ phân giải của ảnh ảnh hưởng lớn đến hiệu quả của thuật toán nhận dạng vân tay

(Ảnh minh họa kết quả dấu vân tay thu được từ các máy cảm biến rắn và quang, nguồn Handbook of Biometrics)

4 Hệ thống nhận diện vân tay

Cấu trúc cơ bản của hệ thống nhận diện dấu vân tay: Đầu tiên, lấy mẫu dấu vân tay của một người bằng một thiết bị chụp dấu vân tay(Biometric sensor), đánh giá chất lượng mẫu sau đó trích xuất đặc trưng, trích xuất mẫu và lưu vào cơ sở dữ liệu Nếu cần chứng thực thì chỉ đối xứng bản mẫu từ cơ sở dữ liệu với bản mẫu sau khi trích xuất đặc trưng từ ảnh chụp, cuối cùng so sánh đưa ra quyết định cho phép truy cập

Hình bên dưới mô tả hệ thống nhận diện dấu vân tay (nguồn Handbook of Biometrics) gồm thiết lập dữ liệu, xác thực, nhận dạng

Để đánh giá một hệ thống nhận diện dấu vân tay ta cần phân tích hai loại lỗi là:

Từ chối sai (False Reject Rate: FRR) và chấp nhận sai (False Accept Rate: FAR)

Trong đó:

FRR là tỉ lệ lỗi chấp nhận nhầm của hệ thống nhận diện dấu vân tay

FAR là tỉ lệ lỗi từ chối nhầm của hệ thống nhận diện dấu vân tay

Và tỉ lệ chấp nhận đúng(Genuine Accept Rate: GAR) với GAR=1-FRR Trong một hệ thống nhận dạng không thể giảm đồng thời cả hai lỗi hoặc không có vì trên thực tế khi nhận dạng do ảnh hưởng môi trường mà ảnh chụp chỉ có thể gần đúng với dữ liệu trong

cơ sở dữ liệu đã được lưu nên cần điều chỉnh hợp lý hai lỗi trên để tạo hiệu quả tốt nhất trong nhận diện vân tay Do đó giá trị của hai lỗi này có mối quan hệ thông qua giá trị đối xứng T(threshold) là sai lệch cho phép giữa mẫu cần so sánh với mẫu được lưu trong cơ

sở dữ liệu Khi T thấp thì FRR tăng, FAR giảm và ngược lại

Hệ thống thường được đánh giá theo hai giá trị: Tỉ lệ lỗi cực tiểu Sum=(FAR+FRR)min

là hệ số nhỏ nhất mà hệ thống có thể đạt được và mức độ lỗi cân bằng (Equal Error Rate: ERR) là điểm FAR và FRR bằng nhau

(Ảnh thể hiện mối quan hệ giữa các giá trị FAR, FRR, Sum, ERR theo T, nguồn google)

5 Phân loại vân tay

Dấu vân tay là sự thể hiện của biểu bì của ngón tay gồm các rảnh và vân nổi Giống như mọi thứ trên cơ thể con người, những đường nổi dấu vân tay được hình thành phụ thuộc vào gen và yếu tố môi trường tương tự như mao mạch của mạch máu nhưng

những điểm cụ thể được tạo thành do những sự kiện ngẫu nhiên là lí do tại sao vân tay của các cặp song sinh thì khác nhau Dấu vân tay phát triển hoàn thiện vào khoảng tháng thứ 7 sự phát triển của thai nhi và hệ thống những đường vân nổi của dấu vân tay không thay đổi suốt cuộc đời trừ trường hợp tai nạn như cắt đầu ngón tay.Tính chất này khiến dấu vân tay trở thành một dấu hiệu nhận biết sinh trắc học tốt

Trên các ảnh vân tay có các điểm đặc trưng được phân thành hai loại: singularity và minutiae

Trong đó:

Singularity: vân tay sẽ có những điểm khác thường so với những vùng khác, những cấu trúc đặc biệt như vậy gọi là singularity Có hai loại là core và delta

(Ảnh a) đường rảnh và vân nổi, b) các điểm singularity core và delta, nguồn google )

Singularity Core cũng thường có một số dạng như sau:

Minutiate: khi đi theo từng đường vân nổi ta sẽ thấy có những đường vân kết thúc(Ridge Ending hoặc termination) hoặc rẽ nhánh (Bifurcation), những điểm này gọi chung là minutiae

(Ảnh minh họa cho minutiae, với hình ở trên các điểm trắng là đường vân kết thúc, điểm đen là đường vân rẻ nhánh, nguồn google)

6 Các phương pháp nhận dạng vân tay

Để nhận dạng vân tay, có hai phương pháp được sử dụng phổ biến: một là dựa vào đặc trưng cụ thể của dấu vân tay như các đường vân kết thúc, rẻ nhánh, hai là so sánh toàn bộ đặc trưng của dấu vân tay

Đầu tiên cần hiểu về khác niệm định hướng(orientation), ảnh chụp dấu vân tay là ảnh có định hướng do các đường vân là các đường cong chạy theo hướng xác định Góc định hướng 𝜃(𝑥, 𝑦) là góc hợp bởi phương của điểm (x,y) trên đường vân nổi với phương ngang(trục hoành) , góc định hướng chính là hướng của điểm đó có giá trị trong khoảng [0o,180o] Tập hợp các hướng của các điểm vân tay trên ảnh chụp gọi là trường định hướng của ảnh vân tay đó Để tính góc định hướng ta dùng phương pháp tính gradient trên ảnh vân tay Ratha, Chen và Jain đã tính góc địn hướng bằng cách kết hợp nhiều ước lượng gradient trong ma trận có tâm (x,y)

(Ảnh minh họa ảnh chụp dấu vân tay và trường định hướng của nó, nguồn google)

Cách để xác định các trường định hướng là chia ảnh vân tay thành các khối nhỏ vói kích thước ma trận WxW, sau đó tính gradient theo hai hướng x, y là đạo hàm theo x, y (Gx, Gy) tại mỗi điểm trong khối ma trận, sau đó xác định hướng của điểm chính giữa bằng

công thức của khối với công thức như Ratha, Chen và Jain ở trên

6.1 Phương pháp để nhận dạng Singularity

Kỹ thuật được biết đến nhiều nhất để xác định điểm singularity là Pointcare index

(Kawagoe and Tojo) Với Np là tổng số điểm trên đường cong C, θ(x,y) là hướng tại điểm (x,y)

Pointcare index được xác định bằng công thức:

d(k)=θ(x i+1,y i+1) - θ(xi,yi)

∆(k)=d(k) nếu |d(k)|<π/2 hoặc d(k) + π nếu d(k) =< -π/2 hoặc d(k)-π trong trường hợp còn lại

Pointcare tại điểm bất kỳ = ∑𝑁𝑝−1𝑘=0 ∆(𝑘)

Dựa vào Pointcare ta xác định được các điểm singularity:

Nếu Pointcare = -180 thì điểm đó là điểm delta

Nếu Pointcare = 0 điểm đó không phải là điểm singularity

Nếu Pointcare = 180 thì điểm đó là điểm loop

Nếu Pointcare = 360 thì điểm đó là điểm whorl

(Ảnh minh họa, nguồn google)

6.2 Phương pháp để nhận dạng Minutiae

Trích xuất điểm Minutiae thường dùng hai phương pháp là trích các điểm từ ảnh nhị phân hoặc trực tiêp từ ảnh tỷ lệ xám Ảnh nhị phân thu được từ quá trình nhị phân hóa sau đó làm mỏng để đưa các đường nổi thành đường có độ dày nhỏ cụ thể là một điểm ảnh Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng dùng trích từ ảnh xám mà không cần nhị phân hóa và làm mỏng đường vân do nhị phân hóa có thể làm mất lượng lớn thông tin, làm mỏng có thể tạo ra điểm Minutiae giả và gần như hầu hết các phương pháp nhị phân hóa không cho kết quả tốt từ ảnh có chất lượng thấp Maio và Maltoni đã đề xuất phương pháp trích xuất điểm Minutiae trực tiếp trên ảnh xám, ý tưởng là dò những đường lồi trên

ảnh xám dựa trên trường định hướng của các đường nổi, phương pháp này có thể loại bỏ những điểm minutiae giả

Cụ thể về hai phương pháp này là:

6.2.1 Phương pháp trích xuất điểm minutiae từ ảnh nhị phân:

Ta có thể hình dung cơ bản phương pháp bằng sơ đồ sau

(Ảnh minh họa a ảnh xám ban đầu b ảnh thu được sau khi nâng cao chất lượng ảnh c ảnh thu được sau khi làm mỏng d ảnh sau khi tính toán loại bỏ đường vân giả thu được các điểm minutiae, nguồn Handbook of Biometrics )

Tóm lại ý tưởng chính của phương pháp là từ ảnh xám ta dùng các bộ lọc để xác định và làm mỏng các đường vân nổi thành các đường dưới dạng một pixel, cũng như biến đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân nếu đường vân nổi thì bằng 1 còn lại bằng 0 Sau đó, ta lấy một điểm pixel trên đường vân nổi xét 8 điểm pixel kề xung quang nó nếu tổng bằng 1 thì

là điểm kết thúc và nếu lớn hơn 2 là điểm rẽ nhánn

6.2.2 Phương pháp trích xuất điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám:

Như đã nói ở trên ý tưởng là dò theo đường vân nổi do theo toán học thì đường vân nổi là tập hợp các điểm cực đại dọc theo một hướng xác định Các bước cần làm là lấy một điểm bất kì trên đường vân nổi rồi tìm hướng của nó, sau đó tìm điểm cực đại gần nhất lại tìm hướng của điểm này và tiếp tục tìm tiếp theo hướng xác định cho đến khi không tìm thấy điểm cực đại tiếp theo thì đó là điểm kết thúc và ngược lại nếu chạm vào đường vân khác thì là điểm rẽ nhánh

Cuối cùng trong quá trình nhận dạng vân tay là so sánh đối xứng vân tay(matching) để xác định vân tay là của ai Với hầu hết các thuật toán đều không gặp trở ngại khi dùng ảnh vân tay với chất lượng tốt Các phương pháp đối xứng này được chia làm ba loại là: Đối xứng dựa trên độ tương quan: đặt chồng hai ảnh vân tay và độ tương quan giữa các điểm ảnh sẽ được tính bằng công thức

Đối xứng dựa vào điểm đặc trưng: được các chuyên gia pháp y chấp nhận như bằng chứng trong các phiên xét xử ở các quốc gia, phương pháp này là so khớp các điểm đặc trưng từ mẫu với dữ liệu đầu vào

Đối xứng dưạ trên đặc tính: so sánh các vân tay với đặc trưng được trích chọn từ các mẫu vân

Trong đó kỹ thuật biến đổi Hough là kỹ thuật so sánh đối xứng được dùng phổ biến nhất Nội dung của kỹ thuật này là với A và B là các ảnh vân tay mẫu và ảnh cần so sánh, giả

sử m={x,y,θ} là các điểm đặc trưng được xác định với tọa độ (x,y) và góc định hướng θ

và a,b là số điểm đặc trưng của A,B

A={m1,m2, ,ma} với mi ={x,y,θ} và i=1, ,a

B={m’1,m’2, ,mb} với mj ={x,y,θ} và j=1, ,b

Điểm m’ thuộc B được coi là tương đồng với điểm m thuộc A nếu độ sai về tọa độ và hướng nhỏ hơn các giá trị ngưỡng ro và θo

7 Kết luận

Mặc dù hiệu quả của hệ thống nhận diện vân tay được đánh giá cao nhưng không

có thuật toán nào là thực sự hoàn hảo Tuy nhiên với sự phát triển không ngừng nghỉ của