Đồ án ii đề tài bảo mật hệ thống kho lưu trữ thông minh bằng cảm biến vân tay

Người ta nhận thấy các đặc trưng sinh trắc không thể dễ dàng bị thay thế, chia sẻ hay giả mạo.., chúng được xem là đáng tin cậy hơn trong nhận dạng một người so với các phương pháp trên.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

ĐỒ ÁN II

ĐỀ TÀI: BẢO MẬT HỆ THỐNG KHO LƯU TRỮ

THÔNG MINH BẰNG CẢM BIẾN VÂN TAY

NGUYỄN QUANG ĐỨC

duc.nq181407@sis.hust.edu.vn

Ngành KT Điều khiển & Tự động hóa

Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Quang Địch

Bộ môn: Tự Động Hóa Công Nghiệp

Trường: Điện – Điện tử

HÀ NỘI, 2/2022

Chữ ký của GVHD

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA HÀ NỘI

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Họ và tên sinh viên: Nguyễn Quang Đức

Khóa…K63………Trường: Điện- Điện tử Ngành: CN ĐK &TĐH

1 Tên đề tài:

Bảo mật hệ thống kho lưu trữ thông minh bằng cảm biến vân tay

2 Nội dung đề tài:

Tìm hiểu về hệ thống bảo mật vân tay và chương trình nhận diện vân tay áp dụng trong kho lưu trữ thông minh

3 Cán bộ hướng dẫn:

PGS.TS Nguyễn Quang Địch

4 Thời gian giao đề tài: 10/2/2021

5 Thời gian hoàn thành: 4/3/2021

Ngày 04 tháng 03 năm 2022

LÃNH ĐẠO BỘ MÔN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

SINH VIÊN THỰC HIỆN

(Ký và ghi rõ họ tên)

Tóm tắt nội dung đồ án

Nội dung dồ án: Bảo mật hệ thống kho lưu trữ thông minh bằng cảm biến vân tay Các công cụ sử dụng:

- Cảm biến vân tay FPM-10A

- Lập trình Python trên hệ điều hành Ubuntu

- Phần mềm thiết kế giao diện Qt Designer

Dựa trên những kiến thức đã tìm hiểu và kiến thức đã học, kết quả của đồ án có phù hợp với các vấn đề đã đặt ra Nội dung đồ án cũng được áp dụng rất nhiều vào công việc, học tập cũng như thực tiễn

Mục lục

Giới thiệu chung 7

Chương 1: Hệ thống nhận dạng vân tay 8

1.1 Nhận dạng vân tay 8

1.1.1 Tổng quan 8

1.1.2 Nhận dạng dấu vân tay 9

1.1.3 Ứng dụng nhận dạng vân tay 9

1.2 Hệ thống nhận diện vân tay 10

1.3 Cơ sở nhận dạng 11

1.4 Phương pháp nhận dạng vân tay 14

1.4.1 Thuật toán xử lý ảnh 14

1.4.2 Phương pháp trích các điểm đặc trưng 14

1.5 Đối sánh vân tay 15

Chương 2: Chương trình nhận diện vân tay 17

2.1 Giới thiệu về chương trình 17

2.1.1 phần mềm 17

2.1.2 Phần cứng 17

a Cảm biến vân tay 17

b Cơ sở máy quét quang học 18

2.2 Cảm biến vân tay FPM-10A 19

2.2.1 Cách thức hoạt động 19

2.2.2 Các thông số kĩ thuật 19

2.2.3 Giao diện phần cứng 20

a Truyền thông nối tiếp: 20

b Giao tiếp phần cứng 22

2.2.4 Hệ thống tài nguyên 23

a Bộ đệm 23

b Thư viện vân tay 23

c Thông số cấu hình hệ thống 23

d Địa chỉ mô-đun 24

2.3 Giao tiếp UART 24

2.3.1 Giới thiệu về UART 24

2.3.2 Giao tiếp nối tiếp và song song 25

2.3.3 Cách thức hoạt động 25

Chương 3 Lưu đồ thuật toán và 27

3.1 Lưu đồ thuật toán 27

3.2 Tạo cơ sở dữ liệu với SQLite 28

3.3 Giao diện phần mềm 29

3.4 Chương trình code 31

Kết luận 34

Tài liệu tham khảo 35

Danh mục hình ảnh

Hình 1 Hệ thống nhận diện vân tay 10

Hình 2 Vân Tay 12

Hình 3 Bề mặt S của một vùng vân tay 13

Hình 4 Điểm Core và Delta 13

Hình 5 CCD ( Charge Coupled Device ) 18

Hình 6 Các chân của cảm biến 21

Hình 7 Truyền thông UART 25

Hình 8 Gói dữ liệu UART 26

Hình 9 Tạo cơ sở dữ liệu với SQLite 29

Hình 10 Giao diện đăng nhập 29

Hình 11 Giao diện màn hình chính 30

Giới thiệu chung

Trong thời đại ngày nay, sự phát triển không ngừng của khoa học kỹ thuật đã giúp cho con người thuận tiện hơn trong các công việc hằng ngày Với sự bùng nổ

về công nghệ thông tin, quá trình toàn cầu hóa diễn ra nhanh chóng, sự bảo mật riêng

tư thông tin cá nhân cũng như để nhận biết một người nào đó trong hàng tỉ người trên trái đất đòi hỏi phải có một tiêu chuẩn, hệ thống đảm nhận các chức năng đó Công nghệ sinh trắc ra đời và đáp ứng được các yêu cầu trên

Trong các tổ chức, cơ quan an ninh, quân sự, hành chính, khoa học… luôn có nhu cầu kiểm tra và trả lời các câu hỏi: “người này có phải là đối tượng đó hay không?”, “người này có được quyền truy cập và sử dụng thiết bị đó?”, “người này

có được biết những thông tin đó?”… Phương pháp dựa vào thẻ bài truyền thống (ví

dụ dùng chìa khóa…), phương pháp dựa vào trí thức (ví dụ dùng mật khẩu và PIN – Personal Identification Number) đã được sử dụng phổ biến nhưng thực tế đã chứng minh là không hiệu quả vì tính an toàn không cao và khó nhớ Người ta nhận thấy các đặc trưng sinh trắc không thể dễ dàng bị thay thế, chia sẻ hay giả mạo , chúng được xem là đáng tin cậy hơn trong nhận dạng một người so với các phương pháp trên Vân tay là một trong những đặc điểm khá đặc biệt của con người bởi vì tính đa dạng của nó, mỗi người sở hữu một dấu vân tay khác nhau, rất ít trường hợp những người có dấu vân tay trùng nhau Bằng việc sử dụng vân tay và mật mã, việc xác nhận một người có thể được thực hiện bằng một hệ thống nhận dạng vân tay an toàn và nhanh chóng

Chương 1: Hệ thống nhận dạng vân tay

1.1 Nhận dạng vân tay

1.1.1 Tổng quan

- Vân tay là những vết lằn tạo nên các hoa văn trên bề mặt da đầu các ngón tay

mà ta quen gọi là các dòng đường vân Một thẻ mẫu đã được in vân, được gọi là một chỉ bản và thường gồm hai loại: vân tay lăn (rolled) và vân tay ấn (plain) Vân tay được thu nhận bởi các sensor gọi là vân tay sống, dạng này phổ biến ở các nước công nghiệp Dấu vết vân tay của nghi can để lại hiện trường gọi là vân tay hiện trường, dạng vân này chất lượng xấu và không đầy đủ nên rất khó nhận dạng.

- Một cấu trúc đường vân lý tưởng bao gồm các dòng đường vân và các dòng đường rãnh chạy xen kẽ nhau, “song song” với nhau, một đường vân bị kẹp giữa hai đường rãnh và ngược lại, một đường rãnh bị kẹp giữa hai đường vân

- Tùy theo chất lượng mà ảnh vân tay được chia làm 3 miền con: vùng có cấu trúc rõ ràng, vùng bị phá hủy nhưng có thể khôi phục lại được và vùng bị phá hủy không thể khôi phục được

- Đặc trưng của vân tay: Hình dạng các đường vân tay rất phong phú, song vẫn

có thể phân loại theo các lớp khác nhau Vùng vân trung tâm dùng để phân loại là vùng vân nằm chính giữa một dấu vân tay được giới hạn bởi đường bao trên và đường bao dưới Việc phân loại đường vân giúp rút ngắn thời gian nhận dạng vân

- Điểm gặp nhau của ba dòng vân khác nhau được gọi là tam phân điểm (delta), còn điểm mà quanh nó có một dòng vân chạy vòng quanh gọi là tâm điểm (core)

- Số đếm vân là số đường vân cắt đoạn thẳng nối hai điểm mốc Điểm mốc có

thể là tâm điểm (core), tam phân điểm (delta) hay điểm đặc trưng chi tiết

- Đặc điểm chi tiết của vân tay: Một số đường vân đang chạy liên tục rồi đến một vị trí nào đó hoặc bị phân ra hai, ba nhánh (điểm rẽ nhánh) hoặc có khi bị đột ngột kết thúc (điểm cụt) gọi là những đặc điểm chi tiết

1.1.2 Nhận dạng dấu vân tay

- Nhận dạng vân tay hoạt động theo nguyên tắc: Khi đặt ngón tay lên trên một thiết bị đọc dấu vân tay, ngay lập tức thiết bị này sẽ quét hình ảnh ngón tay đó và đưa vào hệ thống Hệ thống sẽ xử lý dấu vân tay, chuyển sang dạng dữ liệu số rồi

đối chiếu các đặc điểm của vân tay đó với dữ liệu đã được lưu trữ trong hệ thống

- Nếu dấu vân tay này khớp với dữ liệu hệ thống thì các chức năng tiếp theo sẽ được thực hiện Trên lý thuyết, nhận dạng vân tay sẽ cho phép loại bỏ hoàn toàn các

loại mật khẩu song vẫn đảm bảo tính bảo mật khi người dùng đăng nhập thiết bị

1.1.3 Ứng dụng nhận dạng vân tay

- So sánh dấu vân tay vốn được coi là một phương tiện hữu hiệu hỗ trợ cho các nhà điều tra trong quá trình phá án và xét xử Người ta có thể tìm ra tung tích tội phạm cũng như nạn nhân thông qua dấu vân tay ở trên hiện trường Tuy nhiên phương pháp này vẫn bộc lộ một vài khuyết điểm do tác động của các yếu tố khách quan như môi trường thời tiết, hiện trường sau khi khảo sát,…và các yếu tố chủ quan gây nhiễu Nếu chỉ đơn thuần dựa vào yếu tố kỹ thuật mà bỏ qua một loạt các biện pháp nghiệp vụ khác, sai số này có thể lên tới 10% Mặc dù vậy, phương pháp nhận dạng vân tay hiện vẫn còn phổ biến ở nhiều nơi và nhiều quốc gia,mặc nhiên phương pháp nhận dạng vân tay vẫn được sử dụng trong việc điều tra phá án của cảnh sát vì

thế việc nâng cao sự chính xác khi nhận dạng vân tay là một vấn để thiết yếu

- Ngày nay, người ta cũng lợi dụng các đặc điểm riêng biệt của vân tay để xây dựng các hệ thống bảo mật các thông tin riêng tư cho người sở hữu chúng, từ

việc dùng các ổ khóa vân tay thay thế cho các ổ khóa thông thường cho đến việc dùng vân tay thay thế mật khẩu đã quá phổ biến trong thời đại công nghệ thông tin Người ta chỉ cần quét dấu vân tay của mình qua các thiết bị chức năng là có thể mở được một cánh cửa, đăng nhập vào hệ thống máy vi tính, qua một phòng bí mật hay các trạm bảo vệ bí mật

- Trong lĩnh vực quản lý nhân sự, phương pháp nhận dạng vân tay còn hỗ trợ đắc lực cho việc quản lý và chấm công tại các nhà máy, xí nghiệp, công ty bằng máy các máy chấm công vân tay Tuy nhiên, phổ biến nhất có lẽ là dấu vân tay của chúng ta qua mặt sau của chứng minh thư để xác định một cách nhanh nhất các đặc điểm, hồ sơ của một công dân đã được lưu trong cơ sở dữ liệu

1.2 Hệ thống nhận diện vân tay

Hệ thống nhận dạng: là hệ thống xác thực một cá nhân bằng cách tìm kiếm và đối sánh đặc tính sinh trắc của người này với toàn bộ các mẫu sinh trắc được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu

Hình 1 Hệ thống nhận diện vân tay

Xử lý dấu vân tay bao gồm hai quá trình: quá trình đăng nhập bằng vân tay

và quá trình đối sánh dấu vân tay [trong đó việc đối sánh dấu vân tay được chia thành quá trình so sánh dấu vân tay (1: 1) và tìm kiếm dấu vân tay (1: N) trong hai cách]

- Verification (Xác nhận dấu vân tay): Đầu tiên một người sẽ cung cấp dấu vân

tay cùng với thông hoặc đặc điểm cá nhân của người đó như họ tên, ngày sinh, quê quán… (trong chứng minh thư) hoặc là Username, tên tài khoản, các quyền hạn của ngươi đó,…(trong bảo mật) Bước này nhằm tạo ra một cơ sở dữ liệu tương ứng dấu vân tay và các đặc điểm liên quan Nguyên lý cơ bản của hệ thống này là sử dụng các diot phát sáng để truyền các tia gần hồng ngoại (Near Infrared NIR) tới ngón tay

và chúng sẽ được hấp thụ lại bởi hồng cầu trong máu Vùng các tia bị hấp thụ trở thành vùng tối trong hình ảnh và được chụp lại bởi camera CCD Sau đó, hình ảnh được xử lý và tạo ra mẫu vân tay Mẫu vân tay được chuyển đổi thành tín hiệu số và

là dữ liệu để nhận dạng người sử dụng Ưu điểm vượt trội của hệ thống này là chỉ tương tác với cơ thể sống nên việc bắt chước, giả mạo hoặc ăn cắp dữ liệu là điều hoàn toàn bất khả thi

- Identification (Nhận diện dấu vân tay): Dấu vân tay sẽ được đưa thu thập

từ một sensor để đối chiếu với database chứa các vân tay để truy ra các đặc điểm muốn truy xuất Việc đối sánh ảnh vân tay cần nhận dạng chỉ cần được tiến hành trên các vân tay (có trong cơ sở dũ liệu) thuộc loại đã được xác định nhờ quá trình phân loại Đây là giai đoạn quyết định xem hai ảnh vân tay có hoàn toàn giống nhau hay không và đưa ra kết quả nhận dạng, tức là ảnh vân tay cần nhận dạng tương ứng với vân tay của cá thể nào đã được lưu trữ trong cơ sỏ dữ liệu

1.3 Cơ sở nhận dạng

- Cơ sở nhận dạng vân tay là những đặc điểm riêng biệt trong cấu tạo của các vân tay khác nhau Dấu vân tay của mỗi cá nhân là độc nhất Xác suất hai cá nhân

- thậm chí ngay cả anh em (hoặc chị em) sinh đôi cùng trứng - có cùng một bộ dấu vân tay là 1 trên 64 tỉ

- Ngay cả các ngón trên cùng bàn tay cũng có vân khác nhau Dấu vân tay của mỗi người là không đổi trong suốt cuộc đời Người ta có thể làm phẫu thuật thay da ngón tay, nhưng chỉ sau một thời gian dấu vân tay lại được hồi phục như ban đầu

- Vân tay là những đường có dạng dòng chảy có trên ngón tay người Nó là một tham số sinh học bất biến theo tuổi tác đặc trưng cho mỗi cá thể Cấu trúc dễ nhận thấy nhất của vân tay là các vân lồi (đường gợn - ridge) và vân lõm (luống - valley); trong ảnh vân tay, vân lồi có màu tối trong khi vân lõm có màu sáng Vân lồi có độ rộng từ 100 µm đến 300 µm Độ rộng của một cặp vân lỗi lõm cạnh nhau

là 500 µm Các chấn thương như bỏng nhẹ, mòn da không ảnh hưởng đến cấu trúc bên dưới của vân, khi da mọc lại sẽ khôi phục lại đúng cấu trúc này Vân lồi và vân lõm thường chạy song song với nhau; chúng có thể rẽ thành hai nhánh, hoặc kết thúc

Hình 2 Vân Tay

- Hình ảnh vân tay thường được biểu diễn như là một bề mặt hai chiều Kí hiệu

I là ảnh vân tay cấp xám với cấp xám g I[x,y] là cấp xám của điểm ảnh [x,y] Kí hiệu z = S(x,y) là bề mặt rời rạc tương ứng với ảnh I: S(x,y) = I[x,y] Bằng cách chọn các điểm ảnh màu sáng có cấp xám là 0, và các điểm ảnh có màu tối có cấp xám là g-1, thì các đường vân ( xuất hiện có màu tối trong I tương ứng với bề mặt vân lồi còn khoảng không gian giữa các vân lồi ( có màu sáng ) tương ứng là bề mặt vân lõm

Hình 3 Bề mặt S của một vùng vân tay

- Trên các ảnh vân tay có các điểm đặc trưng được phân thành hai loại: Singularity và Minutiae

- Singularity: Trên vân tay có những vùng có cấu trúc khác thường so với

những vùng bình thường khác (thường có cấu trúc song song), những vùng như vậy goi là Singularity Có hai loại Singularity là Core và Delta

Hình 4 Điểm Core và Delta

- Minutiae: Khi dò theo từng đường vân ta sẽ thấy có những điểm đường vân

kết thúc (Ridge Ending) hoặc rẽ nhánh (Bifurcation), những điểm này được gọi chung là Minutiae

1.4 Phương pháp nhận dạng vân tay

Hai phương pháp nhận dạng vân tay thường được sử dụng là:

- Phương pháp 1: Dựa vào các đặc tính cụ thể của dấu vân tay, như điểm cuối, điểm rẽ nhánh của các vân trên tay

- Phương pháp 2: So sánh toàn bộ đặc tính của dấu vân tay

1.4.1 Thuật toán xử lý ảnh

Quá trình nhận dạng vân tay thực chất là quá trình xử lý ảnh vân tay Do điều kiện chuyên môn nên bài báo cáo này không đi sâu vào môn xử lý ảnh mà chỉ tập trung vào việc ứng dụng nó vào việc trích được các điểm đặc trưng từ một bức ảnh dấu vân tay

1.4.2 Phương pháp trích các điểm đặc trưng

Ảnh vân tay là ảnh định hướng, các đường vân là các đường cong theo các hướng xác định Góc định hướng θxy hợp bởi phương của một điểm (x,y) trên đường vân với phương ngang được gọi là hướng của điểm đó, nó nằm trong đoạn [0o;180o] Thay vì tính góc định hướng tại mỗi điểm ảnh, hầu hết các phương pháp trích chọn đặc trưng và xử lý vân tay ước lượng góc định hướng tại các vị trí rời rạc (để làm giảm gánh nặng tính toán và cho phép thực hiện các ước lượng còn lại nhờ phép nội suy) Tập hợp các hướng của các điểm trên ảnh vân tay gọi là trường định hướng của ảnh vân tay đó Ảnh định hướng vân tay là một ma trận D mà mỗi phần tử mang thông tin về góc định hướng của các đường vân Mỗi phần tử θij, tương ứng với nốt [i,j] trong lưới ô vuông chứa điểm ảnh [xi, yj], biểu diễn hướng trung bình của đường vân trong lân cận của [xi, yj] Người ta thêm vào một giá trị rij liên kết với θij để biểu diễn tính tin cậy (hay toàn vẹn) của hướng

Có hai phương pháp chính để tìm các điểm minutiae: trích các điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary) và trích các điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám

- Trích các điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary): Ý tưởng chính của phương pháp này là từ ảnh xám ban đầu ta sử dụng các bộ lọc thích hợp để phát hiện và làm mảnh đường vân dưới dạng một pixel (ridge detection), biến đổi ảnh xám ban đầu thành ảnh binary (có giá trị là 0 hoặc 1) tương ứng

- Trích các điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám : I là một ảnh xám có kích thước

m x n, coi chiều thứ ba z là mức xám tại điểm (i,j) Theo quan điểm toán học, đường vân là tập hợp các điểm cực đại dọc theo một hướng xác định Việc xác định các điểm Minutiae trực tiếp từ ảnh xám dựa vào thuật toán dò theo đường vân Thuật toán này dựa vào việc xác định các điểm cực đại dọc theo đường vân Điểm cực đại

có thể được xác định bằng cách so sánh mức xám giữa các điểm trong thiết diện Ω

1.5 Đối sánh vân tay

- Đối sánh vân tay là công việc cuối cùng của quá trình nhận dạng vân tay, nó trả lời câu hỏi “Vân tay này là của ai trong số những người đó” Bài toán nhận dạng vân tay (tìm kiếm một vân tay đầu vào trong một cơ sở dữ liệu có N vân tay) có thể được thực hiện như là thực hiện tuần tự đối sánh một - một giữa các cặp vân tay Sự phân loại vân tay và các kĩ thuật đánh chỉ số thường được sử dụng để tăng tốc độ tìm kiếm trong các bài toán nhận dạng vân tay

- Một lượng lớn các thuật toán đối sánh vân tự động đã được đề nghị trong các tài liệu nhận dạng mẫu Hầu hết các thuật toán này không gặp khó khăn trong đối sánh các ảnh vân tay chất lượng tốt Nhưng trong đối sánh vân tay tồn tại thách thức

ở các ảnh chất lượng thấp và vấn đề đối sánh từng vùng vân tay Trong trường hợp

hệ thống trợ giúp con người AFIS, một thuật toán kiểm tra chất lượng được sử dụng

để chỉ lấy và chèn vào cơ sở dữ liệu các ảnh vân tay tốt Hơn nữa, quá trình xử lý các mẫu vân khó có thể được quản lý Dù sao, sự can thiệp là không thể trong các

hệ thống nhận dạng trực tuyến tự động - những hệ thống này đang có nhu cầu ngày càng tăng trong các ứng dụng thương mại

- Các phương pháp đối sánh vân tay có thể được phân loại thành ba họ: + Đối sánh dựa độ tương quan: Hai ảnh vân tay được đặt chồng lên và độ tương quan giữa các điểm ảnh tương ứng được tính với sự căn chỉnh khác nhau (ví dụ với các vị trí và độ quay khác nhau)

+ Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng: Đây là kĩ thuật phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi nhất, do các chuyên gia pháp lý so sánh các vân tay và chấp nhận phương pháp như là bằng chứng định danh trong các phiên tòa ở hầu hết các quốc gia Điểm đặc trưng được trích chọn từ hai vân tay được lưu giữ như là tập các điểm trong một

bề mặt hai chiều Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng cơ bản bao gồm tìm kiếm sự căn chỉnh giữa tập điểm đặc trưng mẫu và tập điểm đặc trưng đầu vào dẫn tới sự so khớp lớn nhất các cặp điểm đặc trưng

+ Đối sánh dựa đặc tính vân: Trong các ảnh vân tay chất lượng thấp, việc trích chọn chi tiết rất khó khăn Khi các đặc trưng khác của mẫu vân tay (ví dụ: hướng

và tần suất cục bộ, hình dạng vân, thông tin kết cấu) có thể được trích chọn một cách tin cậy hơn chi tiết, sự khác biệt của chúng là không cao Các phương pháp thuộc họ này so sánh các vân tay với các đặc trưng được trích chọn từ các mẫu vân

Về nguyên lý, đối sánh dựa độ tương quan và đối sánh dựa vào chi tiết có thể xem như là một phần của đối sánh dựa đặc trưng vân, theo cách hiểu mật độ điểm ảnh,

vị trí chi tiết là nhưng đặc trưng của mẫu vân ngón tay

- Nhiều kĩ thuật khác cũng đã được đề nghị chính thức, về nguyên lý, có thể được xếp vào các loại trên theo các đặc trưng được sử dụng, nhưng chúng ta đề cập

để phân loại chúng tách biệt trên cơ sở các kĩ thuật đối sánh Chúng bao gồm các phương pháp dựa mạng thần kinh và các cố gắng thực hiện đối sánh vân sử dụng các bộ xử lý song song hoặc với các kiến trúc dành riêng khác

Chương 2: Chương trình nhận diện vân tay

2.1 Giới thiệu về chương trình

2.1.1 phần mềm

Đây là chương trình nhận dạng vân tay dựa theo phương pháp trích các điểm đặc

trưng Singularity và Minutiae Chương trình nhận dạng vân tay của nhóm cảm biến vân tay được xây dựng bằng lập trình python trong hệ điều hành ubuntu Ưu điểm của ngôn ngữ lập trình python:

2.1.2 Phần cứng

a Cảm biến vân tay

- Cảm biến vân tay là một thiết bị điện tử được sử dụng để chụp một hình ảnh

kỹ thuật số của các mẫu vân tay Hình ảnh chụp được gọi là mẫu lấy trực tiếp Nó được xử lý kỹ thuật số để tạo ra một mẫu sinh trắc học được lưu giữ và sử dụng cho việc đối sánh Đây là điểm chung của một số công nghệ sử dụng các bộ cảm biến vân tay

- Sự tạo ảnh vân tay quang học bao gồm việc chụp một hình ảnh kỹ thuật số của ảnh sử dụng ánh sáng nhìn thấy được Về bản chất, loại cảm biến là máy ảnh

kỹ thuật số đặc biệt Lớp trên cùng của cảm biến, nơi ngón tay được đặt vào, được gọi là bề mặt cảm ứng Bên dưới lớp này là một lớp phosphor phát sáng chiếu vào

bề mặt của ngón tay Ánh sáng phản chiếu từ các ngón tay đi qua lớp phosphor thành một chuỗi các trạng thái rắn pixels thu thập hình ảnh trực quan của vân tay