Xử lý ảnh đề tài nhận diện vân tay

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIÊN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG TIỂU LUẬN XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI NHẬN DIỆN VÂN TAY I Tổng quan Với nhu cầu cấp bách đối với bảo mật cao ngày càng tăng, sinh trắc học đã[.]

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIÊN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

TIỂU LUẬN: XỬ LÝ ẢNH

ĐỀ TÀI: NHẬN DIỆN VÂN TAY

I Tổng quan

Với nhu cầu cấp bách đối với bảo mật cao ngày càng tăng, sinh trắc học đã được nhắm vào để tạo ra một phương pháp nhận dạng cho thế hệ tiếp nối Trong số hàng loạt công nghệ sinh trắc học, nhận dạng vân tay được sử dụng thời gian sớm nhất và mang đến nhiều cơ hội hơn là sử dụng những công nghệ sinh trắc học khác

Nhận dạng vân tay có thể là phương pháp phức tạp nhất của tất cả công nghệ sinh trắc

và được xác nhận qua nhiều ứng dụng Nhận dạng vân tay đã chứng thực một cách đặc biệt về tính hiệu quả cao của nó và là công nghệ được đề cao xa hơn nữa trong ngành điều tra tội phạm hơn một thế kỷ

Thậm chí như dáng đi con người, gương mặt, hoặc chữ ký có thể thay đổi với thời gian và có thể được làm giả hoặc mô phỏng theo Tuy nhiên,vân tay là duy nhất hoàn hảo theo từng riêng lẻ và cố định không thay đổi theo thời gian Tính riêng biệt này đã minh chứng rằng nhận dạng vân tay là chính xác và hiệu quả hơn các phương pháp nhận dạng khác

Ngoài ra, Vân tay có thể được chụp ảnh lại và được số hóa bằng những thiết bị giá thành thấp và nén một cách hiệu quả nên chỉ mất một dung lượng nhỏ để lưu trữ một lượng dữ liệu lớn của thông tin Với những sức mạnh này, nhận dạng vân tay là một phần chủ yếu trên thị trường an ninh và tiếp tục cạnh tranh hơn những cái khác trên khắp thế giới ngày nay

II Cách lấy và lưu trữ ảnh vân tay

1 Thu thập vân tay

- Trước đây, trong các ứng dụng thực thi pháp luật, việc thu thập hình ảnh dấu vân 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 quy trình này được gọi là thu nhận dấu vân tay ngoại tuyến hoặc cảm biến ngoại tuyến Một trường hợp cụ thể của cảm biến ngoại tuyến

là thu được dấu vân tay tiềm ẩn từ hiện trường vụ án

- 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 bằng máy quét vân tay điện tử Phương pháp này không cần dùng mực và tất cảnh ững gì đối tượng phải làm là ấn ngón tay vào bề mặt phẳng của máy quét quét trực tiếp Bộ phận quan trọng nhất của máy quét dấu vân tay là cảm biến (hayphần tử cảm biến), đây là thành phần hình thành nên hình ảnh dấu vân tay Hầu hết tất cả các cảm biến hiện có thuộc một trong ba loại: quang học, thể rắn và siêu âm

- Các kỹ thuật cảm biến mới như hình ảnh đa quang và 3D touch less đang được phát triển để khắc phục một số nhược điểm của các máy quét vân tay hiện tại, bao gồm: khó khăn khi thao tác với ngón tay ướt hoặc khô, sự biến dạng da do áp lực của ngón tay lên bề mặt máy quét và không có khả năng phát hiện ngón tay giả

2 Lưu trữ ảnh vân tay

Lưu trữ ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu là một vấn đề hết sức quan trọng,

có ảnh hưởng sống còn đến hiệu năng tìm kiếm trong các hệ nhận dạng vân tay cỡ lớn Đối với các ảnh vân tay, các thông tin đặc trưng cần được lưu trữ gồm: Véc tơ đặc trưng hướng, tập hợp các điểm đơn, véc tơ mã vân tay (FingerCode), nhãn các lớp và tập điểm đặc trưng cục bộ Ngoài ra hệ thống còn phải lưu trữ các thông tin cá nhân liên quan đến vân tay như: Tên, tuổi, nơi sinh, màu tóc, thân nhân

III Phân biệt giữa các vân tay và trích chọn

- Trong hình ảnh dấu vân tay, các đường gờ là màu tối trong khi các thung lũng sáng (xem Hình 3a) Các sườn núi và thung lũng thường chạy song song với nhau; đôi khi chúng phân đôi và đôi khi chúng kết thúc Khi phân tích toàn cầu mức độ, mẫu vân tay thể hiện một hoặc nhiều vùng nơi có đường vân các đường giả định hình dạng đặc biệt Những vùng này (được gọi là điểm kỳ dị hoặc số ít vùng) có thể được phân loại thành ba kiểu: vòng lặp, đồng bằng, và vòng xoáy (xem Hình 3b) Các vùng số ít thuộc các loại loop, delta và whorl

là thường được đặc trưng bởi các hình ∩, ∆ và O Điểm cốt lõi (được sử dụng bởi một số thuật toán để căn chỉnh trước dấu vân tay) tương ứng với trung tâm điểm kỳ dị loại vòng lặp nhất (trên cùng) ở phía bắc

Fig 3 a) Các đường dốc và rãnh ; b) Những vùng số ít (white boxes) và điểm trung tâm (circle)

- Ở cấp địa phương, các tính năng quan trọng khác, được gọi là chi tiết nhỏ có thể được tìm thấy trong các mẫu dấu vân tay Minutia đề cập đến các cách khác nhau trong đó các đường gờ có thể không liên tục Ví dụ, một sườn núi có thể đột ngột đi đến một kết thúc, hoặc có thể chia thành hai gờ (Hình 3c)

Fig 3 c) Điểm cuối (white) và phân đoạn (gray) trong một dấu vân tay mẫu

Hướng sườn cục bộ tại điểm (x, y) là góc θxy mà dấu vân tay rặng núi, băng qua một vùng lân cận nhỏ tùy ý có tâm tại (x, y), hình thức với trục hoành Các phương pháp tính toán mạnh mẽ, dựa trên cục bộ tính trung bình của các ước tính độ dốc, đã được đề xuất bởi Donahue và Rokhlin , Ratha, Chen và Jain, và Bazen và Gerez Rặng núi địa phương tần số (hoặc mật độ) fxy tại điểm (x, y) là số đường gờ trên mỗi độ dài đơn vị dọc theo một đoạn giả định

có tâm tại (x, y) và trực giao với định hướng sườn núi cục bộ θxy Hong, Wan và Jain ước tính sườn núi địa phương tần số bằng cách đếm số pixel trung bình giữa hai lần liên tiếp các đỉnh của mức xám dọc theo hướng bình thường với hướng của sườn núi cục bộ Trong phương pháp được đề xuất bởi Maio và Maltoni , mô hình sườn núi là cục bộ được mô hình hóa như một bề mặt hình sin và định lý biến thiên được khai thác để ước tính tần số chưa biết

Fig 3 d) Cung cấp một biểu diễn đồ họa của các bước ngoại vi tính năng

chính và mối quan hệ qua lại của chúng

IV Đối sánh vân tay

1.1 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

Trong đó: CC(T, I) = TTI là tương quan chéo giữa T và I Tương quan chéo là thước đo về độ tương tự hình ảnh và mức tối ưu hóa trong công thức trên cho phép tìm ra đăng ký tối ưu

1.2 Phương pháp dựa trên minutiae

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

so khớp 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 vấn đề đối sánh vụn vặt thường được giải quyết như một vấn đề đối sánh mẫu điểm 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

Kỹ thuật biến đổi Hough chuyển đổi việc so khớp mẫu điểm với bài toán phát hiện các đỉnh trong không gian Hough của các tham số biến đổi Nó tách biệt không gian tham số (∆x, ∆y, θ) và tích lũy bằng chứng trong không gian tùy chỉnh bằng cách lấy các tham số biến đổi liên quan đến hai tập hợp điểm bằng cách sử dụng cấu trúc con của kỹ thuật đối sánh đối tượng

Đối sánh toàn cục so với đối sánh cục bộ là sự cân bằng giữa tính đơn giản, độ phức tạp tính toán thấp và khả năng chịu biến dạng cao (đối sánh cục bộ) và tính phân biệt cao (đối sánh toàn cục)

1.3 Các kỹ thuật dựa trên tính năng của vân tay

Lý do chính khiến các nhà thiết kế kỹ thuật nhận dạng dấu vân tay phải tìm kiếm các đặc điểm phân biệt dấu vân tay khác, ngoài các điểm nhỏ:

- Việc trích xuất các chi tiết vụn vặt từ dấu vân tay chất lượng kém là rất khó khăn

- Khai thác chi tiết minutiae là tốn thời gian

- Các tính năng bổ sung có thể được sử dụng cùng với các tính năng nhỏ (và không phải là một sự thay thế) để tăng độ chính xác và mạnh mẽ của hệ thống 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

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

V Mô hình hệ thống nhận diện ảnh vân tay

1 Mô hình hệ thống nhận dạng ảnh vân tay

Hiện nay, khi khoa học vân tay ngày càng phát triển với nhu cầu bảo mật và nhận dạng cá nhân thì nhiều hệ thống tự động nhận dạng ảnh dấu vân tay đã được quan tâm nghiên cứu rộng rãi và ứng dụng trợ giúp con người trong việc phân tích dấu vân tay Với những tiến bộ về tính toán và công nghệ, nhất là sự phát triển nhanh chóng của máy tính điện tử , nhiều hệ AFIS đã được công bố hoàn thiện và đưa vào sử dụng

1.1 Mô hình hệ thống FINDER

Trong số các mô hình được công bố, mô hình hệ thống nhận dạng dầu vẫn tay tự động do cục điều tra liên bang Mỹ FBI đưa ra vảo những năm 70 là một mô hình khá hoàn chỉnh có tên là hệ thống FINDER Nó có hiệu quả hơn hẳn các hệ thống

xử lý dấu vân tay kiểu quang học, hoặc theo kiểu ngôn ngữ củ pháp trước đó

1.2 Mô hình hệ thống AFIS

Mô tả quá trình của hệ thống:

+ Thu nhận ảnh

Ảnh vẫn tay thu nhận online hay offline được đưa vào máy tính nhờ scanner có độ phân giải cao

+Tiền xử lý:

Ảnh vân tay được nâng cấp và khôi phục nhằm khắc phục sự xuống cấp của ảnh sau khi thu nhận như các đường vẫn bị đứt đoạn hay dính chặt vào nhau, ảnh bị mở do mực hay nhiều nguyên nhân khác,

+ Tích điểm đặc trưng:

Đây là giai đoạn rất quan trọng trong quá trình xử lý Khỉ xây dựng cơ sở dữ liệu vân tay, khối này trích ra các điểm đặc trưng của ảnh vân tay, mã hóa chúng và lưu trữ vảo cơ sở dữ liệu để phục vụ cho các giai đoạn xử lý sau nảy, còn trong quá trình nhận dạng một vân tay cho trước, các đặc điểm trích chọn được phục vị cho việc phân loại và đối sánh

VI Ứng dụng của công nghệ nhận diện vân tay

- Quản lý đăng nhập

- Truy cập vật lý

- Điều tra tội phạm

VII Tài liệu tham khảo

- Handbook of Biometrics

- https://www.slideshare.net/trongthuy1/luan-van-tim-hieu-ve-nhan-dang-van-tay-va-ung-dung-hot