Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài: “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay” là công t

Trang 1

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ TRUYÒN TH¤NG

- -

NGUYỄN ANH TÚ

CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN

NHẬN DẠNG VÂN TAY

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

THÁI NGUYÊN - 2019

Trang 2

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ TRUYÒN TH¤NG

- -

NGUYỄN ANH TÚ

CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 8 48 01 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học: TS Vũ Vinh Quang

THÁI NGUYÊN - 2019

Trang 3

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

LỜI CAM ĐOAN iii

LỜI CẢM ƠN iv

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC HÌNH vi

LỜI MỞ ĐẦU 1

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG VÂN TAY 3

1.1 Tổng quan về Sinh trắc học và Bài toán nhận dạng vân tay 3

1.2 Tình hình ứng dụng nhận dạng vân tay tại Việt Nam 6

1.3 Mô hình bài toán nhận dạng vân tay 7

1.3.1 Mô hình hệ thống FINDER 7

1.3.2 Mô hình hệ thống AFIS (Automated Fingerprint Identification System) 9

1.4 Thu nhận và lưu trữ ảnh vân tay 10

1.4.1 Thu nhận ảnh vân tay 10

1.4.2 Lưu trữ ảnh và các thông tin đặc trưng của vân tay 12

1.5 Tiền xử lý ảnh vân tay 13

1.6 Các đặc trưng của vân tay và vấn đề trích chọn đặc trưng 14

1.7 Vấn đề đối sánh ảnh 18

Chương 2: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA BÀI TOÁN NHẬN DẠNG VÂN TAY 20

2.1 Phương pháp tăng cường ảnh 20

2.1.1 Đặt vấn đề 20

2.1.2 Tăng cường ảnh bằng phương pháp lọc Gabor 20

2.2 Phương pháp rút trích đặc trưng 28

2.2.1 Rút trích các đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa 29

2.2.2 Rút trích các đặc trưng trực tiếp từ ảnh xám 32

2.3 Phương pháp đối sánh vân tay 33

2.3.1 Đặt vấn đề 33

2.3.2 Đối sánh dựa vào độ tương quan 35

Trang 4

2.3.3 Đối sánh dựa vào đặc trưng 36

2.3.4 Đối sánh đặc trưng cục bộ và toàn cục 39

2.3.5 Đối sánh dựa vào đặc tính vân 40

Chương 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY 43

3.1 Tính hướng vân tay cục bộ 43

3.2 Chuẩn hóa ảnh 45

3.3 Tăng cường ảnh 46

3.4 Tách ngưỡng tự động 47

3.5 Thuật toán tìm xương 48

3.6 Thuật toán tìm kiếm chi tiết 50

3.7 Thuật toán Hough 51

3.8 Thuật toán đối sánh vân tay 51

KẾT LUẬN 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 PHỤ LỤC

Trang 5

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài: “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay” là công trình nghiên cứu khoa học của cá nhân Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam Các số liệu sử dụng phân tích trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đã được công bố theo đúng quy định Trong quá trình thực hiện luận văn tôi có tham khảo các tài liệu liên quan nhằm khẳng định thêm

sự tin cậy và tính cấp thiết của đề tài Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019

Học viên

Nguyễn Anh Tú

Trang 6

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn, tôi đã nhận được sự hướng dẫn tận tình của TS Vũ Vinh Quang và những ý kiến quý báu về chuyên môn của thầy đã giúp tôi hoàn thành luận văn này Đến nay, tôi đã hoàn thành luận văn thạc sĩ với đề tài “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay”, chuyên ngành Khoa học máy tính

Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn các Lãnh đạo và đồng nghiệp trong Khoa Ngoại ngữ - Đại học Thái Nguyên nơi tôi công tác và làm việc cũng như gia đình bạn bè và người thân đã quan tâm, ủng hộ, tạo điều kiện thuận lợi nhất giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận văn

Do trình độ, kinh nghiệm nghiên cứu còn hạn chế cũng như thời gian nghiên cứu ngắn nên luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận được những ý kiến đóng góp của quý thầy cô và bạn đọc Để luận văn này có thể hoàn chỉnh hơn nữa

Xin trân trọng cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019

Học viên

Nguyễn Anh Tú

Trang 7

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

1 RC Ridge Count

2 TRC Total Ridge Count

3 PI Pattern Intensity

4 ATM Automated Teller Machine

5 AFIS Automated FingerPrint Identification System

6 CNSTH Công nghệ sinh trắc học

7 NDVT Nhận dạng vân tay

8 DVT Dấu vân tay

10 NPH Nhị phân hóa

Trang 8

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Vân tay trên đèn của người Palettin (400 A D) 4

Hình 1.2: Con dấu thương mại của Berwick (1809) 4

Hình 1.3: Chữ kí bằng vân tay của người 5

Trung Quốc khi mua bán (1839) 5

Hình 1.4: Mô hình hệ thống FINDER 8

Hình 1.5: Các ảnh vân tay thu được 11

Hình 1.6: Các điểm đơn 15

Hình 1.7a: Các điểm đặc trưng cục bộ 16

Hình 1.7b: Các điểm đặc trưng cục bộ 17

Hình 2.1: Các bước lọc Gabor 21

Hình 2.2: Minh họa kết quả chuẩn hóa ảnh; (a) ảnh gốc, (b) ảnh đã được chuẩn hóa 21

Hình 2.3: a, Ước lượng hướng ảnh mà chưa làm mượt; b, Ước lượng hướng ảnh đã được làm mượt 23

Hình 2.4: Cửa sổ hướng và X- signature 26

Hình 2.5: Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số  = 90, f = 1/5, x = y = 3 27

Hình 2.6: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0 = 8, n1 = 5) với x = y =4 28

Hình 2.7: Các bước rút trích đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa 29

Hình 2.8: Kết quả của việc Nhị phân hóa và Làm mỏng của ảnh đã được tăng cường 30

Hình 2.9: a, Một phần điểm vân tay; b,Điểm kết thúc; c, Điểm rẽ nhánh 30

Hình 2.10: Lỗ và đứt gãy nhỏ trong ảnh vân tay đã được Nhị phân hóa và làm mỏng 31

Trang 9

Hình 2.11: Các cấu trúc vân lỗi phổ biến được điều chỉnh lại thành các cấu

trúc vân đúng 31

Hình 2.12: Các đường vân (ridge) và các rãnh (ravine) trên bề mặt vân tay 32

Hình 2.13: Điểm cực đại (ic, jc) tương ứng với (is, js) 33

Hình 2.14: Các đặc tính của cấu trúc cục bộ được dùng bởi Jiang và Yau (2000) 40

Hình 2.15: Sơ đồ nhận dạng vân tay dùng kỹ thuật FingerCode 42

Hình 3.1: Hướng vân tay cục bộ 44

Hình 3.2: Ảnh đã chuẩn hóa 45

Hình 3.3: Vân tay sau khi tăng cường 46

Hình 3.4: Vân tay sau khi tách ngưỡng tự động 47

Hình 3.5: Xương của ảnh vân tay 50

Hình 3.6: Các điểm đặc biệt của vân tay 51

Hình 3.7: Ảnh 2 vân tay cần so khớp 52

Trang 10

LỜI MỞ ĐẦU

Ngày nay, CNSTH được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau và phát triển rộng rãi trên toàn thế giới Nó đã và đang thu được những thành tựu

to lớn, những ứng dụng thực tiễn ngày càng khẳng định vai trò không thể thiếu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, được áp dụng nhiều trong khoa học kỹ thuật cũng như trong đời sống thường ngày

Một bộ phận của CNSTH là Khoa học xử lý ảnh, trong đó có Khoa học NDVT đã được nghiên cứu từ lâu đời và hiện nay được áp dụng rất nhiều trong các mảng lĩnh vực xã hội Đồng thời việc phát triển của các thiết bị phần cứng cả về phương diện thu nhận, hiển thị, tốc độ xử lý đã mở ra nhiều hướng mới cho công nghệ nhận dạng nói chung và nhận dạng ảnh vân tay nói riêng Nó có thể giải quyết các bài toán như giám sát tự động, bảo mật dữ liệu, xác thực cá nhân phục vụ trong các cơ quan, ngân hàng …

CNSTH được áp dụng phổ biến và lâu đời nhất là công nghệ nhận dạng vân tay Dấu vân tay là một đặc điểm quan để phân biệt giữa người này và người khác Công nghệ này đã mang lại nhiều thành quả lớn lao về mặt khoa học công nghệ nói chung và đời sống con người nói riêng Hiện nay, vân tay

là một trong những công nghệ mang tính bảo mật tốt nhất và thông dụng nhất Nhiều sản phẩm công nghệ đã ứng dụng vân tay để bảo vệ thông tin, tài sản,

dữ liệu như: Máy vi tính, Điện thoại, két sắt, khóa cửa, máy chấm công, … Các nước phát triển đã bắt đầu triển khai ứng dụng công nghệ NDVT vào chứng minh, hộ chiếu điện tử

Xuất phát từ những lý do trên, để góp phần vào công cuộc xây dựng và bảo vệ Tổ quốc trong tình hình mới cũng như góp phần vào sự phát triển ứng dụng công nghệ thông tin tại các cơ quan, xí nghiệp Nhằm đảm bảo trong quá trình quản lý nhân sự, an toàn bảo mật dữ liệu thông tin nhân sự em đã mạnh

dạn nghiên cứu đề tài : “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng

vân tay” để tìm hiểu các giải pháp xác thực thông tin qua nhận dạng dấu vân

Trang 11

tay bằng các bài toán nhận dạng ảnh và các thuật toán cơ bản về nhận dạng DVT Qua đó xây dựng chương trình thực nghiệm nhận dạng dấu vân tay Nội dung chính của đề tài được nghiên cứu tìm hiểu qua 3 chương:

Chương 1:Tổng quan về Sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay Chương 2: Cơ sở khoa học của bài toán nhận dạng vân tay

Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay

Được sự giúp đỡ của thầy Vũ Vinh Quang, tôi đã được nhận và thực hiện

đề tài “ Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay” Do kiến

thức còn nhiều hạn chế nên không tránh khỏi sai sót Đề tài này mới chỉ tập trung vào tìm hiểu CNSTH và tìm hiểu nghiên cứu nhận dạng DVT qua các thuật toán, còn nhiều vấn đề cần giải quyết để hoàn thiện đề tài này Tôi xin chân thành cảm ơn thầy Vũ Vinh Quang đã hướng dẫn thực hiện đề tài và tôi cũng mong muốn nhận được những ý kiến đóng góp của các thầy cô, bạn bè

và đồng nghiệp để đề tài này hoàn chỉnh hơn nữa

Trang 12

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN

Nội dung chính của chương 1 trình bày các khái niệm về sinh trắc học

và tổng quan về bài toán NDVT, mô hình của bài toán nhận dạng và các kĩ thuật cơ bản của mô hình Các kiến thức cơ bản được tham khảo trong các tài liệu [2-11]

1.1 Tổng quan về Sinh trắc học và Bài toán nhận dạng vân tay

CNSTH là công nghệ sử dụng những thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh học riêng của mỗi cá nhân như vân tay, mống mắt, khuôn mặt để nhận diện Đây được coi là công cụ xác thực nhân thân hữu hiệu nhất mà người ta sử dụng phổ biến vẫn là NDVT bởi đặc tính ổn định và độc nhất của nó Cho đến nay NDVT vẫn được xem là một trong những phương pháp sinh trắc tin cậy nhất Mỗi người có một đặc điểm sinh học duy nhất Dữ liệu sinh học của từng cá nhân với đặc điểm khuôn mặt, ảnh chụp võng mạc, giọng nói sẽ được kết hợp với nhau bằng phần mềm để tạo ra mật khẩu dành cho những giao dịch điện tử, phương thức đó là “công nghệ sinh trắc đa nhân tố” Sự phát triển của công nghệ đã thay đổi từ việc lăn tay trên mực và lưu trữ trên giấy sang quét trên máy và lưu trữ kỹ thuật số

Việc sử dụng DVT và vân chân để nhận dạng đã được người Ấn Độ phát hiện từ thế kỷ XIV Trung Quốc Cổ đại, các thương nhân sử dụng dấu ấn của ngón tay cái trong việc giao dịch Đến thế kỷ XVI khoa học kỹ thuật hiện đại phát triển, vân tay được các nhà khoa học trên toàn thế giới nghiên cứu nhiều hơn và đưa ra các luận thuyết, các chương trình mô tả Từ đó nhận dạng DVT mới được phát triển nhanh chóng Năm 1684, Tiến sĩ Nehemiah Grew (1641-1712) giới thiệu Finger Prints, Palms and Soles đến Hội Hoàng gia Năm

1788, J.C Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc tính

Trang 13

hóa, nhận dạng các đặc tính vân tay Và ông cũng là người đầu tiên đưa ra thuyết cơ bản về phân tích vân tay và giả thuyết rằng DVT là duy nhất Năm

1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình như là biểu tượng đăng kí thương mại – đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa học về NDVT Năm 1823, Tiến sĩ Jan Purkinje phân loại những chủng trên các vân tay thành 9 loại: arch, tented arch, ulna loop, radial loop, peacock’s eye/compound, spiral whorl, elliptical whorl, circular whorl, and double loop/composite Năm 1880, Henry Faulds đưa ra lý luận về số lượng vân tay

RC (Ridge Count) để đánh giá mức độ phụ thuộc của vân tay vào gen di truyền Năm 1868 nhà bác học Roberts chỉ ra rằng mỗi ngón tay có một môi trường phát triển vi mô khác nhau Năm 1968 nhà bác học Holt đã chứng minh được rằng có thể dự đoán tương đối chính xác tổng số lượng vân tay TRC (Total Ridge Count) và mức độ phụ thuộc của chúng vào gen di truyền của mỗi người Vào thế kỉ XIX, Richard Edward Henry của Scotland Yard (cơ quan an ninh của Anh) đã phát triển phương pháp phân loại và nhận dạng DVT Phương pháp này được Francis Galton (1822 - 1911) cải tiến vào năm

1892, ông là người đầu tiên phát hiện vai trò của vân tay trong lĩnh vực di truyền và sự khác biệt vân tay ở những chủng tộc khác nhau

Hình 1.1: Vân tay trên đèn của người Palettin

(400 A D)

Hình 1.2: Con dấu thương mại của Berwick (1809)

Ông đã đơn giản hoá việc phân loại vân tay và chia vân tay thành 3 loại lớn: Vân sóng (không có tam giác điểm), vân móc (có 1 tam giác điểm), vân xoáy (có 2 tam giác điểm)

Trang 14

Năm 1926 Tiến sĩ Harold Cummins được xem là cha đẻ của ngành nghiên cứu khoa học DVT đưa ra lí luận chỉ số cường độ vân tay PI (Pattern Intensity) Giá trị RC (Ridge Count), số lượng tam giác điểm, hình dạng vân tay, vị trí hình dạng vân tay ở những ngón tay khác nhau có liên quan đến tiềm năng và trí tuệ của con người Ông nghiên cứu ra rằng DVT được hình thành đồng thời với sự hoàn thiện các cấu trúc của não bộ DVT được khởi tạo ở thai nhi vào giai đọan từ 13 đến 19 tuần tuổi Vào giai đoạn trước đó, thai nhi không có DVT đồng thời não bộ cũng chỉ trong giai đoạn hình thành Khi thai nhi được 19 tuần tuổi cũng là lúc các vùng chính của não hình thành bao gồm cả vỏ đại não

Việc sử dụng DVT để nhận dạng được áp dụng rộng rãi trong đời sống của các nước công nghiệp phát triển DVT không những được sử dụng trong lĩnh vực hình sự mà còn được sử dụng trong việc xác nhận nhân thân của cá nhân khi truy cập mạng hoặc mở khoá Một số ngân hàng đã bắt đầu thanh toán thẻ ATM sử dụng máy đọc vân tay Trong y học, dựa trên những bức tranh vân tay đặc trưng, người ta phát hiện ra những bệnh do sai lệch gen

Hình 1.3: Chữ kí bằng vân tay của người Trung Quốc khi mua bán (1839)

Đầu thế kỉ 20, cấu trúc của vân tay mới được mô tả một cách khá đầy đủ Các nguyên lý sinh học của vân tay được tổng kết như sau:

- Biểu bì vân có các đặc tính khác nhau trên các vân tay khác nhau (nguyên lý này là cơ sở cho NDVT);

Định dạng
Số trang	20
Dung lượng	0,98 MB

Tiêu đề	Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay
Tác giả	Nguyễn Anh Tú
Người hướng dẫn	TS. Vũ Vinh Quang
Trường học	Đại Học Thái Nguyên
Chuyên ngành	Khoa học máy tính
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2019
Thành phố	Thái Nguyên