Nhận dạng mống mắt (iris recognition)

Lợi ích của nhận dạng mống mắt - Độ chính xác cao: Nhận dạng mống mắt là một trong những hình thức xác thực sinh trắc học chính xác nhất, được xếp hạng là công nghệ nhận dạng chín

Trang 1

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO ĐỀ TÀI

NHẬN DẠNG MỐNG MẮT (Iris Recognition)

Giảng viên hướng dẫn: Lê Hoàng Thái

Trang 2

1

Mục lục

1 Giới thiệu 2

2 Lợi ích của nhận dạng mống mắt 2

3 Nhược điểm của nhận dạng mống mắt 2

4 Thuận lợi kích thích phát triển 3

5 Phương thức hoạt động 3

7 Phát hiện và loại trừ lông mi bằng cách suy luận thống kê 12

8 Phần kết 12

9 Tài liệu tham khảo 13

Trang 3

2

1 Giới thiệu

- Nhận diện mống mắt, hay còn gọi là quét mống mắt (Iris Recognition hay Iris Scanner) là một dạng công nghệ bảo mật sinh trắc áp dụng thuật toán nhận diện, xác thực một người nào đó dựa trên cấu trúc của mống mắt (Iris Structure)

- Công nghệ này hiện đang được áp dụng trong việc nhận diện công dân, xác thực

hộ chiếu, nhân khẩu tại nhiều quốc gia tiên tiến trên thế giới Trong những năm gần đây, công nghệ này lại trở lên “nóng” hơn khi một vài nhà sản xuất điện thoại

đã tích hợp cảm biến này để đảm nhận công việc bảo mật cho thiết bị

- Tương tự như công nghệ nhận diện dấu vân tay (Fingerprint Recognition), công nghệ Iris Recognition dựa trên đặc điểm “duy nhất” của đặc điểm, cấu trúc mống mắt của từng người Hơn nữa, cấu tạo mống mắt của con người hầu như không thay đổi (đặc tính ổn định) kể từ 10 tháng tuổi Do đó, đặc điểm sinh trắc học này giúp cho việc nhận diện, xác thực được chính xác và khó “vượt rào” hơn

2 Lợi ích của nhận dạng mống mắt

- Độ chính xác cao: Nhận dạng mống mắt là một trong những hình thức xác thực

sinh trắc học chính xác nhất, được xếp hạng là công nghệ nhận dạng chính xác nhất bởi Iris Exchange (IREX) IX

- Tránh tiếp xúc trực tiếp: Iris Recognition không yêu cầu người dùng phải tiếp

xúc trực tiếp với thiết bị nhận dạng

- Tính linh hoạt cao: Iris Recognition cực kỳ linh động, hoạt động chính xác ngay

cả vào ban đêm hoặc trong bóng tối

3 Nhược điểm của nhận dạng mống mắt

- Giá thành cao: Máy quét mống mắt thường đắt hơn các thiết bị nhận dạng khác

và đây cũng chính là lý do nhận diện khuôn mặt, cảm biến vân tay, được sử dụng phổ biến hơn

- Sự phản xạ: Để quét mống mắt một cách chính xác, công nghệ này yêu cầu chủ

thể phải duy trì trạng thái tĩnh trong một thời gian nhất định (không chớp mắt)

Trang 4

3

4 Thuận lợi kích thích phát triển

Nghiên cứu và phát triển công nghệ nhận dạng mống mắt ngày nay đang mở rộng nhanh chóng, tại hàng chục trường đại học và địa điểm nghiên cứu công nghiệp Niềm đam mê đối với công nghệ và tiềm năng của nó là mạnh mẽ, cũng như mức độ đổi mới để đáp ứng những thách thức không thể phủ nhận của nó, đặc biệt là liên quan đến chụp ảnh

Trong số các chất kích thích dường như đang thúc đẩy năng lượng sáng tạo này là:

- Bằng chứng xuất hiện trong các thử nghiệm cho thấy nhận dạng mống mắt dường

như là sinh trắc học có hiệu suất tốt nhất, về độ chính xác của cơ sở dữ liệu lớn và tốc độ tìm kiếm

- Luật pháp ở một số quốc gia đối với các chương trình quốc gia liên quan đến thẻ

ID sinh trắc học, hoặc sinh trắc học thay thế hộ chiếu trong việc vượt biên tự động

- Đánh giá Thử thách Iris của NIST (“quy mô lớn”) dựa trên hình ảnh từ 240 Đối

tượng; cơ sở dữ liệu đào tạo của nó đã được tải về bởi 42 nhóm nghiên cứu

- Tiêu chuẩn định dạng trao đổi dữ liệu sinh trắc học và cơ sở dữ liệu về hình ảnh

mống mắt để phát triển và thử nghiệm thuật toán

- Nhiều hội thảo quốc tế và sách bao gồm chủ đề này

- Chủ nghĩa vị lai và các bộ phim nổi tiếng, từ James Bond đến Báo cáo về người

thiểu số

- Biểu tượng văn hóa gắn liền với mắt (“Cửa sổ tâm hồn”; ý nghĩa tình cảm của

giao tiếp bằng mắt và giao tiếp qua ánh mắt)

- Niềm vui trí tuệ khi giải quyết các vấn đề đa lĩnh vực kết hợp với toán học, lý

thuyết thông tin, thị giác máy tính, thống kê, sinh học, công thái học, lý thuyết quyết định và sự ngẫu nhiên xảy ra tự nhiên của con người

5 Phương thức hoạt động

Nhận dạng mống mắt bắt đầu bằng việc tìm mống mắt trong một hình ảnh, xác định ranh giới bên trong của nó và ranh giới bên ngoài ở đồng tử và màng cứng, phát hiện mí

Trang 5

4

mắt trên và dưới ranh giới nếu chúng xuất hiện và phát hiện và loại trừ bất kỳ lông mi, hoặc phản xạ từ giác mạc hoặc kính đeo mắt Các quy trình này có thể gọi chung là phân đoạn Chính xác trong việc chỉ định nội dung thực sự và ranh giới bên ngoài mống mắt, ngay cả khi chúng không thể nhìn thấy một phần, rất quan trọng vì ánh xạ của mống mắt trong một không gian (kích thước bất biến và sự giãn nở đồng tử- bất biến) hệ tọa độ phụ thuộc rất nhiều vào điều này Không chính xác trong việc phát hiện, mô hình hóa và biểu diễn các ranh giới này có thể gây ra các ánh xạ khác nhau của mẫu mống mắt trong mô tả được trích xuất của nó, và như vậy sự khác biệt có thể gây ra lỗi không khớp

Ngay sau đó một người đã khám phá ra rằng ranh giới bên trong và bên ngoài thường không đồng tâm Một giải pháp đơn giản là tạo ra một hệ tọa độ giả cực không đồng tâm

để lập bản đồ mống mắt, thư giãn giả định rằng mống mắt và đồng tử có chung một trung tâm chung và chỉ yêu cầu rằng được chứa đầy đủ bên trong mống mắt

“Doubly-dimensionless pseudo-polar coordinate system” là cơ sở của bài báo gốc của tôi về nhận dạng mống mắt và bằng sáng chế, và điều này hệ tọa độ mống mắt được đưa vào Tiêu chuẩn ISO 19794-6 cho mống mắt dữ liệu

Nhưng ngay sau đó người ta cũng phát hiện ra rằng ranh giới đồng tử thường không hình tròn, và thường thì ranh giới bên ngoài của mống mắt là không tròn Hiệu suất trong nhận dạng mống mắt được cải thiện đáng kể bằng cách thay thế chúng bằng các phương pháp

kỷ luật hơn để phát hiện trung thực và mô hình hóa các ranh giới đó bất kể hình dạng của chúng và xác định hệ tọa độ linh hoạt và tổng quát trên cơ sở của chúng Bởi vì ranh giới bên ngoài mống mắt thường bị mí mắt che khuất một phần, và ranh giới bên trong mống mắt có thể bị che khuất một phần bởi phản xạ từ ánh sang và đôi khi cả hai ranh giới cũng do phản xạ từ kính đeo mắt, nó là cần thiết để phù hợp với các đường viền linh hoạt

có thể chịu được sự gián đoạn và tiếp tục quỹ đạo của họ theo họ trên cơ sở nguyên tắc, bằng cách nào đó được thúc đẩy bởi dữ liệu tồn tại ở những nơi khác Một hạn chế nữa là cả bên trong và bên ngoài các mô hình biên phải tạo thành các đường cong khép kín Mục tiêu cuối cùng là để áp đặt một hạn chế về sự thông suốt, dựa trên độ tin cậy của bất kỳ bằng chứng nào cho độ cong không mịn

Một cách tuyệt vời để đạt được tất cả các mục tiêu này là mô tả mống mắt trong và ranh giới bên ngoài về “Đường viền chủ động” dựa trên chuỗi Fourier rời rạc của dữ liệu đường bao Bằng cách sử dụng Fourier compo-nents có tần số là bội số nguyên của 1 / (2π), đóng, trực giao, và tính đầy đủ được đảm bảo Lựa chọn số lượng thành phần tần số cho phép kiểm soát mức độ trơn tru được áp đặt và độ trung thực của phép tính gần

đúng Về bản chất, cắt bớt chuỗi Fourier rời rạc sau một số điều khoản nhất định sẽ dẫn

Trang 6

5

đến việc lọc ranh giới thông qua thấp dữ liệu độ cong trong mô hình đường bao hoạt động Các phương pháp này được minh họa trong Hình 5.1 và 5.2 Ở phía dưới bên trái- góc bàn tay của mỗi Hình được hiển thị hai "con rắn", mỗi "con rắn" bao gồm một phân phối dữ liệu giống dải băng và một đường cong chấm chấm là Fourier rời rạc xấp xỉ chuỗi đối với dữ liệu, bao gồm cả sự tiếp diễn qua các khoảng cách ngắt Con rắn phía dưới trong mỗi ô con rắn là bản đồ độ cong cho đồng tử ranh giới, và con rắn trên là bản

đồ độ cong cho đường bao ngoài của mống mắt, với các điểm cuối nối ở vị trí 6 giờ Sự gián đoạn tương ứng với các khớp cắn được phát hiện bởi mí mắt (được chỉ ra bởi các splines riêng biệt trong cả hai hình ảnh), hoặc bằng phản xạ cụ thể Dữ liệu được vẽ dưới dạng mức xám đối với mỗi con rắn là gradient hình ảnh theo hướng xuyên tâm Do đó, người thân độ dày của mỗi con rắn đại diện cho độ sắc nét của cạnh hướng tâm Nếu ranh giới mống mắt được mô tả rõ ràng là một cạnh hình tròn, thì con rắn tương ứng trong hộp của nó phải phẳng và thẳng Nói chung cái này không phải là trường hợp Đường cong chấm chấm được vẽ bên trong mỗi con rắn và cũng được xếp chồng lên nhau trên các locus điểm tương ứng trong hình ảnh mống mắt, là một chuỗi Fourier rời rạc gần đúng với dữ liệu (Trong cả hai Hình được phát hiện có mí mắt bị cắn là cũng được phân giới bằng các đường màu trắng và chúng làm gián đoạn phần bên ngoài tương ứng dữ liệu ranh giới rắn, mặc dù đường bao ước tính tiếp tục thông qua gián đoạn.) Thủ tục ước lượng là tính toán một mở rộng Fourier trong số N mẫu góc cách đều nhau của dữ liệu cạnh gradient xuyên tâm {𝑟𝜃} cho θ = 0 đến θ = N - 1 Tập hợp M hệ số Fourier rời rạc {𝐶𝑘}, cho k = 0 đến k = M - 1, được tính từ chuỗi dữ liệu {𝑟𝜃} như sau:

Trang 7

6

Hình 5.1 Các đường viền chủ động tăng cường phân đoạn mống mắt, bởi vì chúng cho

phép hình tròn không ranh giới và kích hoạt hệ thống tọa độ linh hoạt Hộp ở dưới bên trái hiển thị bản đồ độ cong cho ranh giới bên trong và bên ngoài mống mắt, sẽ phẳng và thẳng nếu chúng là hình tròn Đây là ranh giới bên ngoài (ô phía trên) là đặc biệt không tròn Các đường cong chấm trong hộp và trên mống mắt là chuỗi Fourier xấp xỉ Mống mắt này là NIST ICE-1 tệp 239261

𝐶𝑘 = ∑𝑁−1𝜃=0𝑟𝜃𝑒−2πikθ / N (5.1)

Lưu ý rằng hệ số bậc 0 hoặc “số hạng DC” 𝐶0 trích ra thông tin về độ cong trung bình của ranh giới (đồng tử hoặc mống mắt ngoài), nói cách khác từ, về bán kính của nó khi nó được ước lượng gần đúng như một hình tròn đơn giản Từ M hệ số Fourier rời rạc này, một giá trị gần đúng với phản hồi ranh giới mống mắt (bây giờ không bị gián đoạn và ở

độ phân giải được định nghĩa bởi M) nhận được dưới dạng dãy mới {𝑟𝜃} cho θ = 0 đến θ

= N −1:

𝑅𝜃 = 1

𝑁∑𝑀−1𝐶𝑘𝑒2πikθ / N

𝑘=0 (5.2)

Trang 8

7

Hình 5.2 Các đường viền chủ động tăng cường phân đoạn mống mắt, bởi vì chúng cho phép hình tròn không ranh giới và kích hoạt hệ thống tọa độ linh hoạt Hộp ở dưới bên trái hiển thị bản đồ độ cong cho ranh giới bên trong và bên ngoài mống mắt, sẽ phẳng và thẳng nếu chúng là hình tròn Ở đây ranh giới học sinh (ô dưới) là đặc biệt không

tròn Các đường cong chấm trong hộp và trên mống mắt là chuỗi Fourier xấp xỉ Mống mắt này là NIST ICE-1 tệp 240461

Nói chung là đúng với các phương pháp đường bao chủ động, có một thương mại giữa việc một người muốn mô hình phù hợp với tất cả dữ liệu chính xác như thế nào (đã cải thiện bằng cách tăng M), so với mức người ta muốn áp đặt các ràng buộc như vậy như giữ cho mô hình đơn giản và có độ cong chiều thấp (đạt được bằng giảm M, ví dụ M = 1 thực thi mô hình vòng tròn) Do đó, số M của hệ số Fourier được kích hoạt là một đặc điểm kỹ thuật cho số bậc tự do trong mô hình hình dạng Họ đã thấy rằng một sự lựa chọn tốt của M để chụp ranh giới đồng tử thật với độ trung thực thích hợp là M = 17, trong khi một lựa chọn tốt cho ranh giới bên ngoài mống mắt, nơi dữ liệu thường nhiều yếu hơn là M = 5 Nó cũng hữu ích khi áp đặt các trọng số giảm dần đơn điệu trên các hệ

số Fourier được tính toán {𝐶𝑘} như một điều khiển thêm trên {𝑅𝜃 } ≈ {𝑟𝜃}, tương đương với lọc thông thấp bản đồ độ cong trong biểu diễn Fourier của nó Nhìn chung những

Trang 9

8

thao tác này, đặc biệt là hai lựa chọn khác nhau cho M, triển khai máy tính nguyên tắc tầm nhìn rằng dữ liệu mạnh (ranh giới đồng tử) có thể được mô hình hóa với chỉ những ràng buộc yếu, trong khi dữ liệu yếu (ranh giới bên ngoài) nên được mô hình hóa với những ràng buộc mạnh mẽ, tức là cho phép ít bậc tự do hơn

Các mô hình đường viền hoạt động cho ranh giới mống mắt bên trong và bên ngoài hỗ trợ ánh xạ đẳng áp của mô mống mắt giữa chúng, bất kể thực tế là gì hình dạng của các đường viền Giả sử mô hình đường bao cho ranh giới đồng tử bao gồm các tọa độ Cartesian (𝑥𝑝 (𝜃), 𝑦𝑝 (𝜃)) với tham số cung θ ∈ [0, 2π], trong khi ranh giới bên ngoài của mống mắt ở củng mạc được mô tả bằng đường viền mô hình (𝑥 (𝜃), 𝑦𝑠 (𝜃)) Sau đó, hình dạng linh hoạt, kích thước bất biến và giãn nở đồng tử- hệ tọa độ bất biến, không thứ nguyên cho phần mống mắt của hình ảnh I (x, y) có thể được biểu diễn bằng ánh xạ chuẩn hóa

I (x (r, θ), y (r, θ)) → I (r, θ) (5.3)

trong đó tham số không thứ nguyên r ∈ [0, 1] kéo dài trong khoảng đơn vị, và

[𝑥(𝑟, 𝜃)

𝑦(𝑟, 𝜃)] = [𝑥𝑝 (𝜃) 𝑥𝑠 (𝜃)

𝑦𝑝 (𝜃) 𝑦 (𝜃)] [

1 − 𝑟

𝑟 ] (5.4) Thời gian thực hiện cho toàn bộ chương trình con phù hợp với các đường bao hoạt động để cả ranh giới bên trong và bên ngoài mống mắt chỉ là 3,5 mili giây trên PC 3 GHz với mã tối ưu hóa Lợi ích của hệ tọa độ thích ứng mới dựa trên các đường viền hoạt động có thể được đánh giá bằng sự cải tiến mà nó mang lại để nhận biết hiệu suất trên cơ

sở dữ liệu hình ảnh khó Cơ sở dữ liệu mống mắt NIST ICE-1 bao gồm nhiều hình ảnh khó, tạo ra Tỷ lệ từ chối sai (FRR) cao, làm giảm Tỷ lệ Lỗi Bằng nhau (EER) Các thuật toán mang lại EER là 1% (EER = 0,01) khi sử dụng các mô hình tròn có hiệu lực được cải thiện gấp 10 lần thành EER 0,1% (EER = 0,0011) trên cùng một cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng hoạt động này thay vào đó, phương pháp tiếp cận đường nét

Một hạn chế của các máy ảnh nhận dạng mống mắt hiện tại là chúng yêu cầu một trục hình ảnh của một con mắt, thường đạt được thông qua cái có thể được gọi là “điểm dừng

và giao diện nhìn chằm chằm” trong đó người dùng phải căn chỉnh trục quang học của mình với máy ảnh trục quang học Điều này không linh hoạt hoặc lỏng lẻo như nó có thể Hơn nữa, đôi khi các máy ảnh tiêu chuẩn thu được hình ảnh mà giả định trên trục không thật

Trang 10

9

Do phụ thuộc vào nhiều yếu tố như máy ảnh, góc nhìn… nhiều ý tưởng được đưa

ra và một biến thể mạnh mẽ được giới thiệu là này không giả định rằng hình dạng đồng tử thực sự là hình tròn khi được xem xét trên phương diện chính thống Phương pháp ước tính ánh nhìn này (và do đó điều chỉnh cho hình ảnh ngoài trục) sử dụng một cách tiếp cận mới có thể được gọi là “dựa trên Fourier lượng giác.”

Phương pháp phát sinh từ quan sát rằng chuỗi Fourier mở rộng của tọa độ X và Y của ranh giới đồng tử được phát hiện có chứa hình dạng thông tin bóp méo liên quan đến cái nhìn lệch lạc, trong các mối quan hệ giữa hệ số thực và hệ số ảo của thuật ngữ tần số thấp nhất của mỗi mở rộng loạt Trong trường hợp đặc biệt, ranh giới đồng tử thực sự khi được xem một cách trực quan thực sự là một vòng tròn, sau đó phương pháp này là phương pháp "ellipticity" đơn giản hơn

Chúng ta bắt đầu bằng cách xem xét trường hợp đặc biệt đơn giản của đồng tử hình

tròn Để cho X (t) và Y (t) là các vectơ tọa độ được tham số hóa của ranh giới đồng tử, nên biên độ của t là từ 0 đến 2π trong một chu kỳ quanh đường cong kín này Thông suốt trong trường hợp đồng tử hình tròn có bán kính A, lấy gốc là tâm để đơn giản, các hàm này chỉ là X (t) = A cos (t) và Y (t) = A sin (t) Trong trường hợp ánh nhìn lệch dọc theo trục chính và giả sử khoảng cách máy ảnh lớn so với đường kính mống mắt, do đó, có sự kéo dài đơn giản dọc theo trục chính, các hàm này trở thành: X (t) = A cos (t) và Y (t) =

B sin (t), với A = B Cuối cùng, nếu độ lệch của ánh nhìn không dọc theo trục chính nhưng thay vì theo hướng θ, thì các hàm này có dạng conic tổng quát hơn cho một hình elip có định hướng:

X (t) = [A cos 2 θ + B sin 2 θ] cos (t) + [(B - A) cos θ sin θ] sin (t) (6.1)

Y (t) = [(B - A) cos θ sin θ] cos (t) + [B cos 2 θ + A sin 2 θ] sin (t) (6.2)

Đáng chú ý là thông tin chúng tôi tìm kiếm về độ lệch hướng nhìn, cụ thể là hướng và

độ lớn của độ lệch, được chứa dưới dạng Fourier hệ số của các hàm điều hòa cos (t) và sin (t) biểu diễn trong

Tiêu đề	Nhận dạng mống mắt (iris recognition)
Người hướng dẫn	Lê Hoàng Thái
Trường học	Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Cơ Sở
Chuyên ngành	Xử lý ảnh
Thể loại	Báo cáo đề tài
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	14
Dung lượng	1,01 MB