TỔNG QUAN
Giới thiệu chung
1.1.1 Giới thiệu sinh trắc học
Trong thời đại công nghệ phát triển, nhận dạng cá nhân tự động ngày càng trở nên nhanh chóng và dễ dàng, với sự phổ biến của công nghệ sinh trắc học, như nhận dạng vân tay trên thiết bị di động, mang lại tiện lợi cho việc bảo mật Khảo sát gần đây cho thấy người dùng ưa chuộng sinh trắc học, dần thay thế mật khẩu nhờ vào những lợi thế mà nó cung cấp Sinh trắc học kết nối chặt chẽ danh tính người dùng với các đặc điểm cá nhân, vốn không bị mất hay trùng lặp Hệ thống sinh trắc học cũng có khả năng chống lại các cuộc tấn công cao hơn so với các phương pháp xác thực khác, đồng thời xác định chính xác người dùng đã đăng ký trong hệ thống.
Hệ thống sinh trắc học yêu cầu sự hiện diện của người dùng trong quá trình xác thực, giúp ngăn chặn việc đưa ra các yêu cầu từ chối sai và bảo vệ các ứng dụng yêu cầu bảo mật Điều này đặc biệt quan trọng trong việc ngăn chặn những kẻ mạo danh cố gắng sử dụng danh tính giả để đạt được lợi ích Ngoài việc nâng cao bảo mật, các hệ thống này còn mang lại sự tiện lợi cho người dùng bằng cách giảm bớt nhu cầu thiết kế mật khẩu và mã thông báo.
Hệ thống sinh trắc học sử dụng các đặc điểm cơ thể hoặc hành vi để nhận dạng người dùng Một số ví dụ về các đặc điểm sinh trắc học bao gồm khuôn mặt, tai, mống mắt, quét võng mạc, giọng nói, vân tay, hình dạng bàn tay/ngón tay, mẫu vân mạch máu, nhịp tim và DNA.
Đặc điểm sinh trắc học về cơ thể và hành vi bao gồm những thói quen hành động của mỗi người, như dáng đi, chữ ký, lực gõ phím và cách sử dụng chuột Ngoài ra, các đặc trưng sinh trắc học như màu da, mắt, tóc, chiều cao, cân nặng, hình xăm cũng được sử dụng để nhận diện Các thiết bị như camera tại siêu thị và nơi công cộng có khả năng xác định người đi qua, trong khi các hệ thống mới được phát triển nhằm giảm thiểu lỗi nhận dạng sai Trong tương lai, các hệ thống thế hệ tiếp theo hứa hẹn sẽ cải thiện độ chính xác hơn nữa bằng cách phát hiện các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của thiết bị sinh trắc học.
1.1.2 Các ứng dụng của sinh trắc học
Hệ thống sinh trắc học được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong bảo mật, bao gồm kiểm soát truy cập vật lý và logic Các lĩnh vực này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao an ninh và bảo vệ thông tin.
1 Dịch vụ ngân hàng/tài chính như máy ATM, thiết bị thanh toán đầu cuối, thanh toán không dùng tiền mặt, rút tiền mặt tự động,…
2 Bảo mật máy tính & công nghệ thông tin như giao dịch Internet, đăng nhập máy tính cá nhân,…
3 Chăm sóc sức khỏe như quan tâm đến quyền riêng tư, kiểm soát thông tin bệnh nhân, kiểm soát thuốc,…
4 Nhập cư như kiểm soát biên giới, du khách thường xuyên, người tị nạn,…
5 Luật pháp và trật tự xã hội như thẻ căn cước, bỏ phiếu, kiểm soát súng, nhà tù,…
6 Người gác cổng/Kiểm soát ra vào cửa như thiết lập an toàn, quân đội, khách sạn, quản lý tòa nhà,…
7 Viễn thông như điện thoại, gian lận thuê bao, trung tâm cuộc gọi, trò chơi, …
8 Điểm danh và sự chuyên cần trong học tập và chấm công trong công ty
9 Phúc lợi, bao gồm các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và các khoản thanh toán phúc lợi
10 Sản phẩm tiêu dùng như máy dịch vụ tự động, ATM, thiết bị khóa, PDA,…
1.1.3 Yêu cầu của đặc trưng sinh trắc học Đặc trưng sinh trắc học cần thỏa các tính chất để có thể áp dụng được bao gồm: tính phổ biến, tính duy nhất, tính lâu dài, khả năng thu thập, khả năng đo lường, hiệu suất, khả năng chấp nhận và độ tin cậy Trong “Sổ tay sinh trắc học” [13], “Công nghệ sinh trắc học và các hoạt động phát triển tiêu chuẩn sinh trắc học quốc tế-bảo mật” [14], các đặc tính này được trình bày như sau:
Mỗi người dùng ứng dụng sinh trắc học cần có một phương thức nhận diện riêng biệt như dấu vân tay, mống mắt hoặc tai để xác thực danh tính của mình.
Tính duy nhất là một đặc tính quan trọng trong hệ thống sinh trắc học, giúp phân biệt rõ ràng giữa các cá nhân Đặc điểm này không chỉ ngăn chặn truy cập trái phép mà còn bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công Do đó, việc đảm bảo tính duy nhất là cần thiết để đáp ứng nhu cầu bảo mật và quyền riêng tư trong thiết kế hệ thống sinh trắc học.
Tính lâu dài của đặc tính sinh trắc học là yếu tố quan trọng, vì nó cần phải giữ được sự ổn định trong một khoảng thời gian nhất định để phù hợp với thuật toán so khớp của hệ thống.
Khả năng thu thập: Đề cập đến sự dễ dàng của việc lấy dữ liệu sinh trắc học
Việc thu thập và số hóa các đặc trưng sinh trắc học có thể thực hiện thông qua các thiết bị cảm biến phù hợp, đảm bảo không gây bất tiện cho người dùng Nhờ đó, chúng ta có thể rút trích và biểu diễn hiệu quả các tập dữ liệu sinh trắc học.
Bộ dữ liệu sinh trắc học cần được thiết kế để hỗ trợ phân tích thống kê nhằm xác định kết quả chính xác Việc đánh giá độ phức tạp của các thuật toán, thời gian tính toán và chi phí các thành phần trong sơ đồ là cần thiết để xác định hiệu quả của hệ thống trong các ứng dụng thực tế.
Hiệu suất của hệ thống được sử dụng để xác định độ chính xác, cho phép chỉ những người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập, đồng thời từ chối những kẻ mạo danh.
Khả năng chấp nhận sinh trắc học liên quan đến phản ứng của người dùng đối với công nghệ này, mức độ quen thuộc và thói quen sử dụng các ứng dụng, cũng như sự sẵn sàng cung cấp dữ liệu sinh trắc học Độ tin cậy của các đặc tính sinh trắc học được xác định qua chất lượng của chúng, trong khi thuộc tính gian lận/giả mạo được sử dụng để đánh giá các cuộc tấn công giả mạo và đo lường mức độ dễ dàng trong việc bắt chước đặc điểm sinh trắc học.
1.1.4 Đặc trưng vân mạch máu lòng bàn tay
Nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay, được giới thiệu lần đầu vào năm 1991, đã thu hút sự chú ý nhờ tính bảo mật cao và khả năng phát hiện trực tiếp Công nghệ này không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn được người dùng chấp nhận rộng rãi, nhờ vào việc sử dụng mạng lưới mạch máu dưới da lòng bàn tay để xác thực danh tính.
Vân mạch máu lòng bàn tay là một hình thức sinh trắc học an toàn và khó bị sao chép, vì chúng không dễ dàng nhìn thấy bằng mắt thường và thường được chụp dưới ánh sáng hồng ngoại Các mẫu vân mạch máu là duy nhất cho từng cá nhân, với sự khác biệt giữa tay trái và tay phải, đảm bảo tính xác thực trong nhận dạng Hệ thống này có khả năng chấp nhận cao từ người dùng, vì hình ảnh vân mạch máu có thể thu thập dễ dàng mà không cần tiếp xúc trực tiếp với cảm biến, giảm thiểu nguy cơ nhiễm bẩn Thêm vào đó, các yếu tố bên ngoài như dầu mỡ, bụi bẩn, hay tình trạng khô ướt của tay không ảnh hưởng đến cấu trúc của vân mạch máu, làm cho chúng trở thành một phương pháp nhận diện hiệu quả và tiện lợi.
Hệ thống nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
Hệ thống định danh cho phép xác định một cá nhân dựa trên cơ sở dữ liệu của hệ thống nhận dạng vân mạch máu Bằng cách so khớp các thuộc tính vân mạch máu của người cần định danh với các thuộc tính đã lưu trữ, hệ thống có thể truy xuất danh tính của họ Quá trình này liên quan đến việc tìm kiếm một-nhiều trong cơ sở dữ liệu.
Hệ thống xác thực danh tính yêu cầu người dùng cung cấp thông tin để xác nhận Thay vì so khớp tất cả các thuộc tính vân mạch máu đã lưu trữ, hệ thống chỉ cần đối chiếu một cặp thuộc tính: một thuộc tính đại diện cho danh tính yêu cầu và một thuộc tính tương ứng.
18 tính khác được đo lường tại thời điểm yêu cầu Do đó, xác thực bao gồm tìm kiếm một-một [29]
1.2.3 Quy trình nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
Hệ thống nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay bao gồm bốn bước chính: thu nhận hình ảnh vân mạch, tiền xử lý tại vị trí ROI, rút trích đặc trưng và so khớp Đầu tiên, hình ảnh vân mạch được thu nhận, sau đó tiến hành tiền xử lý để phân đoạn hình ảnh Tiếp theo, quá trình rút trích đặc trưng diễn ra nhằm thu được các đặc trưng hiệu quả từ vân mạch đã được xử lý Cuối cùng, so khớp đặc trưng sẽ so sánh các đặc trưng vân mạch lòng bàn tay với cơ sở dữ liệu chứa các mẫu đã đăng ký.
Hình 1.2 Sơ đồ khối nhận diện bằng hình ảnh vân mạch máu lòng bàn tay Thu nhận ảnh
Trong nghiên cứu sinh trắc học, việc kết hợp nhiều phương thức hình ảnh đã cho thấy tiềm năng nâng cao hiệu suất nhận dạng Theo lý thuyết điện từ, sóng hertzian từ ánh sáng quang phổ nhìn thấy đến tia hồng ngoại cung cấp khả năng xâm nhập tốt hơn vào các đặc trưng sinh trắc học Đặc biệt, đối với sinh trắc học bàn tay, đèn chiếu sáng đa phổ có khả năng xuyên qua các mô dưới da ở nhiều độ sâu khác nhau.
Thu nhận ảnh vân mạch máu lòng bàn tay Vị trí
Có 19 vùng khác nhau trên lòng bàn tay, mỗi vùng tạo ra hình ảnh kết cấu bề mặt da và động mạch, bao gồm cả vân mạch máu Dựa trên đặc điểm này, một thiết bị hình ảnh đa phổ đã được thiết kế để thu thập thông tin tương quan và bổ sung về bàn tay con người.
1.2.3.1.2 Mô tả thu nhận ảnh
Thiết bị chụp ảnh đa quang phổ lòng bàn tay, như thể hiện trong Hình 1.3, sử dụng hình ảnh lòng bàn tay với độ phân giải 8 bit Mỗi bàn tay được chụp hai phiên hình ảnh cách nhau hơn một tháng, với ba mẫu trong mỗi phiên Mỗi mẫu bao gồm sáu hình ảnh lòng bàn tay được ghi lại đồng thời với sáu quang phổ khác nhau, tương ứng với các bước sóng 460nm, 630nm, 700nm, 850nm, 940nm và ánh sáng trắng Giữa hai mẫu, có sự thay đổi tư thế tay để tăng tính đa dạng của các mẫu nội lớp và mô phỏng ứng dụng thực tế.
Hình 1.3 Thiết bị chụp ảnh đa phổ lòng bàn tay
Thiết bị chụp ảnh đa phổ lòng bàn tay không có chốt cố định, cho phép người dùng tự do điều chỉnh tư thế và vị trí của lòng bàn tay Người dùng cần đặt lòng bàn tay vào thiết bị và đảm bảo nó nằm trước nền đồng màu Thiết bị này cung cấp ánh sáng phân bố đều, giúp quá trình chụp ảnh diễn ra hiệu quả hơn.
Thiết bị này sử dụng 20 lòng bàn tay được ghi lại bằng camera CCD cố định trên đáy, với một mạch điều khiển tự động điều chỉnh phổ Hình 1.4[15] trình bày sáu hình ảnh vân lòng bàn tay điển hình trong cơ sở dữ liệu.
Hình 1.4 Sáu hình ảnh vân lòng bàn tay điển hình trong cơ sở dữ liệu
Rút trích ROI là một vấn đề quan trọng trong việc xác định vân lòng bàn tay và vân mạch máu lòng bàn tay Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh và xác định các điểm chính trên hình ảnh vân mạch máu và lòng bàn tay, từ đó chọn vùng trung tâm hiệu quả để rút trích và so sánh đặc trưng nhằm nhận dạng Vùng trung tâm này, được gọi là vùng quan tâm (ROI), cần phải giống nhau cho cả hình ảnh vân mạch máu và vân lòng bàn tay của cùng một lòng bàn tay Mục đích của việc xác định vị trí và lựa chọn ROI là để thực hiện normalization cho các đường vân, giúp loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố bất lợi và tạo điều kiện thuận lợi cho việc rút trích và so khớp đặc trưng Hiện nay, có nhiều phương pháp khác nhau để thực hiện rút trích ROI cho vân mạch máu và vân lòng bàn tay.
Phương pháp 21 dựa trên đường tròn nội tiếp cực đại và phương pháp tâm, trong đó đường tròn nội tiếp lớn nhất được xác định dựa trên tâm và bán kính trong lòng bàn tay Sau khi xác định, hiệu chỉnh góc quay của lòng bàn tay được thực hiện, và hình vuông nội tiếp lớn nhất được cắt ra từ đường tròn này Cuối cùng, kích thước được chuẩn hóa thành ROI 128 × 128 Phương pháp rút trích tâm sử dụng tâm của hình ảnh lòng bàn tay và tạo ra hình ảnh con hình chữ nhật 256 × 256 với tâm làm trung tâm.
Phương pháp đường tròn nội tiếp cực đại thường được áp dụng trong giai đoạn tiền xử lý nhằm rút trích ROI, đặc trưng cho các mẫu vân mạch máu lòng bàn tay sau khi đã được rút trích thông tin phong phú.
Lưu đồ phương pháp đường tròn nội tiếp cực đại
Hình 1.5 Lưu đồ của phương pháp đường tròn nối tiếp cực đại rút trích ROI
Để giảm thiểu chi phí tính toán, trước tiên cắt bỏ các cạnh không cần thiết của hình ảnh, sau đó chuyển đổi hình ảnh thành dạng nhị phân (đen trắng) Tuy nhiên, hình ảnh sau xử lý nhị phân vẫn còn một số đốm trắng nhỏ do nhiễu không hữu dụng Để khắc phục điều này, sử dụng các phép toán hình thái để loại bỏ những nhiễu này Ví dụ, hình ảnh bảng màu dưới ánh sáng trắng được chọn từ cơ sở dữ liệu CASIA, với Hình 1.6 là hình ảnh màu xám và Hình 1.7 là hình ảnh nhị phân sau khi áp dụng các phép toán hình thái.
Nhận đường tròn nội tiếp cực đại
Xoay hình ảnh, cắt hình chữ nhật nội tiếp Cắt vùng ROI
Hình 1.6 Hình ảnh mức xám
Hình 1.7 Hình ảnh nhị phân sau các phép toán hình thái
Mỗi người có kích thước và vị trí lòng bàn tay khác nhau, do đó phương pháp xác định vị trí dựa trên đường tròn nội tiếp cực đại được áp dụng để thu thập bảng màu Cách tiếp cận này tận dụng các đặc điểm đường viền hình dạng bàn tay để đảm bảo tính chính xác trong quá trình phân tích.
1) Sau khi tiền xử lý, thu được hình ảnh nhị phân của lòng bàn tay, điểm trung tâm của đường tròn nội tiếp cực đại trong lòng bàn tay nằm trong vùng lòng bàn tay Để nâng cao hơn nữa hiệu quả của các phép tính, điểm trung tâm có thể nằm trong lòng bàn tay xung quanh tâm Sử dụng tâm làm điểm gốc để xác định một hình chữ nhật có chiều dài nhất định Theo kinh nghiệm, thường xác định kích thước hình chữ nhật là 100 × 100 Tìm kiếm tâm vòng tròn trong khu vực này sẽ cải thiện hiệu quả rất nhiều
2) Lấy một điểm trong hình chữ nhật làm tâm của đường tròn và thay đổi dần bán kính của hình tròn Khi cạnh của vòng tròn này rơi vào cạnh của vân mạch máu lòng bàn tay, sẽ ngừng tìm kiếm bán kính và ghi lại bán kính của hình tròn này
Mục tiêu đề tài
Bài viết này trình bày việc phát triển thuật toán nhận diện vân mạch máu thông qua việc cải tiến đặc trưng SIFT và sử dụng đặc trưng mã nhị phân đối xứng cục bộ Mục tiêu là nâng cao hiệu năng thực hiện và thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu quốc tế (PUT) nhằm chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu và phát triển thuật toán dựa trên phương pháp mã nhị phân đối xứng cục bộ cùng với đặc trưng bất biến SIFT nhằm tạo ra đặc trưng mới cho việc nhận diện vân mạch máu lòng bàn tay.
Đặc trưng và phạm vi nghiên cứu
Đề tài làm việc với hình ảnh trên cơ sở dữ liệu ảnh vân mạch máu lòng bàn tay PUT được thu nhận với 2 bước sóng 850nm và 940nm.
Cấu trúc báo cáo
Báo cáo có cấu trúc gồm các chương như sau:
Sinh trắc học là một lĩnh vực quan trọng với nhiều ứng dụng trong nhận diện và xác thực danh tính Hệ thống sinh trắc học yêu cầu các đặc trưng cụ thể để đảm bảo tính chính xác và bảo mật Vân mạch máu lòng bàn tay là một trong những đặc trưng sinh trắc học độc đáo, với quy trình nhận dạng phức tạp nhằm nâng cao độ tin cậy Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc phát triển và cải tiến các phương pháp nhận diện, đồng thời xác định phạm vi nghiên cứu để tối ưu hóa hiệu quả Bài viết cũng đề cập đến những đóng góp khoa học của lĩnh vực này trong việc ứng dụng công nghệ sinh trắc học vào thực tiễn.
Chương 2 Các công trình nghiên cứu liên quan
Bài viết trình bày các phương pháp khác nhau để rút trích đặc trưng từ mạng lưới mạch máu, bao gồm bộ lọc MFRAT và các kỹ thuật dựa trên mẫu nhị phân cục bộ (LBP) cùng với mẫu nhị phân cục bộ mở rộng và đặc trưng dẫn xuất cục bộ (LDP) Ngoài ra, các phương pháp dựa trên đặc trưng cục bộ bất biến như biến đổi đặc trưng bất invariant theo tỉ lệ (SIFT) và các biến thể sửa đổi của SIFT cũng được giới thiệu Bài viết còn đề cập đến các phương pháp rút trích đặc trưng từ vân lòng bàn tay và các kỹ thuật liên quan nhằm xử lý ảnh và rút trích các đặc trưng bất biến, không ổn định nhưng có tính phân biệt cao, đặc biệt là MFRAT.
Chương 3 Phương pháp đề xuất
Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp mới để rút trích đặc trưng vân mạch máu lòng bàn tay nhằm nhận dạng không tiếp xúc, kết hợp giữa mô hình nhị phân cục bộ đối xứng trung tâm (ECS-LBP) cải tiến với SIFT và MFRAT, được gọi là MFRAT SIFT - ECS-LBP Phương pháp này bao gồm hai bước chính để tối ưu hóa quá trình nhận dạng vân mạch máu.
1) áp dụng bộ lọc MFRAT để rút trích đặc trưng hướng của đường vân
2) Áp dụng phương pháp ECS-LBP để phát hiện các đường vân mạch máu lòng bàn tay ổn định và rõ ràng
3) Rút trích đặc trưng cục bộ bất biến SIFT trên hình ảnh đường vân mạch máu lòng bàn tay
Chương 4 Kết quả thực nghiệm
Thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu hình ảnh vân mạch máu lòng bàn tay đa phổ
PUT và so sánh với các phương pháp trước đó như LBP [21], CS-LBP-SIFT [18],
Chương 5 Kết luận và hướng phát triển
Dựa trên kết quả thống kê ở chương 4, bài viết đánh giá độ chính xác của phương pháp đã được đề xuất Đồng thời, cũng đưa ra các phương án phát triển trong tương lai cho Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn.
CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Bộ lọc MFRAT
Bộ lọc MFRAT, do Huang và cộng sự đề xuất, là một công cụ mạnh mẽ cho việc trích xuất các đường đặc trưng, sử dụng phép biến đổi Radon.
Nó thực kết nối các gờ bị hỏng với nhau, lấp đầy các lỗ và làm rõ tính đối xứng tuyến tính của các gờ một cách nhanh chóng
MFRAT được định nghĩa là một phương pháp tính toán trong ảnh, trong đó diện tích cục bộ Zp có kích thước p x p Phương pháp này xác định các đường khác nhau {mi} (i=0, 1, …, 12) đi qua điểm trung tâm (x0, y0) theo một công thức cụ thể.
Trong đó f [x, y] là giá trị mức xám pixel (x, y) thuộc đường Li Li biểu thị tập hợp các điểm thuộc đường Zp theo công thức:
Hệ số độ dốc của Li được ký hiệu là Si Đường Li đã được xác định đi qua tâm (x0, y0), trong khi mi đại diện cho tổng mức xám của các điểm nằm trên đường Li.
Hình 2.1 13x13 MFRAT theo 12 hướng, Điểm đỏ là tâm, các đường in đậm đi qua điểm tâm là các đường xác định được theo các hướng
Các đặc trưng mẫu nhị phân cục bộ
2.2.1 Đặc trưng mẫu nhị phân cục bộ (LBP)
Mẫu nhị phân cục bộ (LBP) là một phương pháp hiệu quả trong việc rút trích đặc trưng và phân loại kết cấu bất biến xoay trong xử lý ảnh Hình 2.1 minh họa toán tử LBP cơ bản, nơi đặc trưng được rút ra sẽ được chọn lọc và thu gọn thành vector đặc trưng Vector này có thể được sử dụng trong các mô hình nghiên cứu Đối với mỗi pixel trong hình ảnh, giá trị của nó được so sánh với các giá trị pixel lân cận, và kết quả của mỗi phép so sánh được mã hóa thành giá trị nhị phân.
Nếu giá trị của pixel trung tâm nhỏ hơn một ngưỡng nhất định, nó sẽ được mã hóa thành nhị phân 0; ngược lại, nó sẽ là nhị phân 1 Các bit nhị phân này sau đó được gom lại thành một chuỗi nhị phân và chuyển đổi thành số thập phân, tạo ra kết quả cuối cùng của Local Binary Pattern (LBP) cho pixel trung tâm.
Hình 2.2 Ví dụ về toán tử LBP
Mở rộng hoạt động của LBP thông qua việc sử dụng các vùng lân cận với tỉ lệ khác nhau cho phép cải thiện độ chính xác trong nhận diện hình ảnh Bằng cách áp dụng vùng lân cận tròn và thay thế các pixel bị thiếu bằng giá trị trung bình có trọng số của các pixel gần nhất, người dùng có thể tùy chỉnh bán kính và số lượng pixel trong vùng lân cận Hoạt động 𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 được định nghĩa dựa trên điểm lấy mẫu 𝑃 trên đường tròn bán kính 𝑅, với các ví dụ minh họa cho các vùng lân cận tròn được thể hiện trong Hình 2.3, so sánh với tâm nhị phân: 00111001 (thập phân: 57).
Để loại bỏ ảnh hưởng của việc xoay hình ảnh dẫn đến các mẫu nhị phân khác nhau, mỗi LBP được xoay về một vị trí hoạt động chung, tạo ra tham chiếu cho tất cả các phiên bản xoay của mẫu nhị phân Điều này liên quan đến việc sử dụng toán tử LBP bất biến xoay, được biểu thị bởi LBP P,R ri, với định nghĩa cụ thể như sau:
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑟𝑖 = 𝑚𝑖𝑛{𝑅𝑂𝑅(𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 , 𝑖|𝑖 = 0,1,2, … 𝑃 − 1)} (2.3) trong đó 𝑅𝑂𝑅(𝑥, 𝑖) thực hiện chuyển dịch tròn các bit sang phải 𝑖 lần trên số nhị phân
Một phần mở rộng khác của phương pháp LBP là các mẫu đồng dạng [69],
Một mẫu nhị phân cục bộ được gọi là đồng dạng nếu chứa tối đa hai lần chuyển đổi bit từ 0 sang 1 hoặc ngược lại khi chuỗi nhị phân được dịch chuyển theo vòng tròn Ví dụ, các mẫu như 00000000, 00001111 và 10000011 là các mẫu đồng dạng với 0, một và hai chuyển đổi bit từ 0 sang 1 Phép toán 𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑢2 được sử dụng để tạo ra các mẫu đồng dạng LBP, và Hình 2.3 minh họa 36 mẫu bất biến xoay được tạo ra bởi phép toán 𝐿𝐵𝑃 8,𝑅 𝑟𝑖, trong đó có 9 mẫu ở hàng đầu tiên là đồng dạng.
Hình 2.1 36 mẫu bất biến xoay được tạo ra bởi phép toán 𝑳𝑩𝑷 𝟖,𝑹 𝒓𝒊
2.2.2 Mẫu nhị phân cục bộ mở rộng
Mẫu nhị phân cục bộ đa biến (Multivariate Local binary pattern - MLBP)
Phép toán mẫu nhị phân cục bộ đa biến (MLBP) do Arco Lucifer phát triển mô tả quan hệ pixel cục bộ trong ba dải Nó không chỉ xem xét các tương tác không gian giữa các pixel trong một dải mà còn giữa các dải khác nhau Kết quả là, vùng lân cận cho một pixel bao gồm các lân cận cục bộ từ cả ba dải.
Hình 2.2 Phép đo kết cấu MLBP mô tả các mối quan hệ không gian trong một dải và giữa các dải
Từ công thức (2.4), chúng ta có chín kết hợp khác nhau của ngưỡng cục bộ được lấy từ các dải Kết quả này cung cấp một mô tả về cấu trúc màu cục bộ Thước đo cấu trúc màu được thể hiện qua biểu đồ tần suất xuất hiện 𝑀𝐿𝐵𝑃, được tính toán trên một hình ảnh hoặc khu vực của hình ảnh Phân phối đơn này bao gồm 𝑃 × 3^2 số khoảng (bin), ví dụ với 𝑃 = 8 sẽ tạo thành 72 bin.
Mẫu nhị phân cục bộ nâng cao (ELBP)
Mở rộng phép toán LBP bằng cách tính toán các giá trị đặc trưng từ các tập hợp điểm, thay vì chỉ từ các điểm cô lập, cho phép xem xét các tỉ lệ khác nhau của vùng lân cận và trung tâm Khái niệm này giúp giải quyết một số vấn đề tồn tại trong phương pháp LBP truyền thống.
LBP hỗ trợ không gian nhỏ, do đó không thể phát hiện đúng các cấu trúc kết cấu quy mô lớn
LBP làm mất thông tin kết cấu cục bộ, vì chỉ sử dụng các dấu hiệu khác biệt của các pixel lân cận
LBP rất nhạy cảm với nhiễu, vì bất kỳ sự dao động nhỏ nào trên hoặc dưới giá trị của điểm ảnh trung tâm đều được xem là tương đương với độ tương phản chính giữa điểm ảnh này và môi trường xung quanh.
Hình 2.3 Sơ đồ phép toán E – LBP 4,4,3
Thuật toán ELBP được minh họa trong Hình 2.5, trong đó 𝐺 𝑁𝑖 đại diện cho tập hợp cường độ pixel lân cận với tâm 𝐶 𝑁𝑖 Pixel bên trái/trên cùng gần nhất được chọn làm trung tâm khi vùng lân cận có kích thước chẵn Đồng thời, 𝐺 𝐶 là tập hợp cường độ pixel trung tâm với tâm 𝐶 𝐶, và 𝑟 là khoảng cách giữa pixel trung tâm 𝐶 𝑁𝑖.
𝐶 𝐶 Các giá trị đại diện cho những bộ này dưới dạng giá trị trung bình của cường độ pixel thuộc các bộ này: 𝑔 𝑖=𝑚𝑒𝑎𝑛(𝐺
Vectơ đặc trưng được tạo ra tương tự như trong phép toán LBP, nhưng sử dụng các giá trị 𝑔 𝑖 ′ và 𝑔 𝐶 ′ thay cho 𝑔 𝑖 và 𝑔 𝑐 tương ứng.
Phương sai mẫu nhị phân cục bộ (Local binary pattern variance - LBPV)
Bộ mô tả LBPV cho kết quả tốt hơn LBP, khắc phục nhược điểm của các đặc trưng cục bộ bất biến khi làm mất thông tin không gian toàn cục LBPV đề xuất một phương pháp lai, kết hợp xoay toàn cục bất biến với các đặc trưng kết cấu LBP biến thể cục bộ Phương pháp này đơn giản nhưng hiệu quả, kết hợp LBP và phương pháp phân phối tương phản LBP p,r/VAR p,r mạnh mẽ nhờ khai thác thông tin bổ sung từ mô hình không gian và độ tương phản cục bộ Các giá trị ngưỡng được sử dụng để lượng tử hóa VAR của các ảnh thử nghiệm, được tính toán để phân chia thành N bin với số đầu vào bằng nhau.
Các giá trị ngưỡng này được sử dụng để lượng hóa phương sai của hình ảnh thực nghiệm.
Đặc trưng dẫn xuất cục bộ (Local derivative pattern - LDP)
Mẫu dẫn xuất cục bộ (LDP) là một lược đồ mã hóa cho các mẫu hướng cục bộ, ban đầu được áp dụng trong nhận dạng khuôn mặt Đối với một hình ảnh bảng màu, các dẫn xuất bậc nhất theo các hướng khác nhau được ký hiệu là 𝐼 𝜕 ′ (𝑍), trong đó 𝜕 có các giá trị 0°, 45°, 90° và 135° Giả sử rằng 𝑍 0 là một điểm trong 𝐼 𝑍.
𝑍 𝑖 (𝑖 = 1, … ,8) là điểm lân cận Do đó, các dẫn xuất bậc nhất của bốn hướng được minh họa như sau:
8 lân cận xung quanh điểm trung tâm được thể hiện như Hình 2.5:
Hình 2.4 Mẫu 8 pixel lân cận xung quanh Z 0
Dẫn xuất cấp hai của 𝑍 0 trên 𝜕(𝜕 = 0 0 , 45 0 , 90 0 𝑣à 135 0 có thể được minh họa như:
Trong đó 𝑓( , ) là một hàm mã hóa nhị phân xác định các loại chuyển đổi mẫu cục bộ như:
1, 𝑛ế𝑢 𝐼 𝜕 ′ (𝑍 0 ) ∙ 𝐼 𝜕 ′ (𝑍 𝑖 ) ≤ 0 (2.8) Cuối cùng, một vectơ 32-bit được nối bởi các dẫn xuất theo bốn hướng như sau:
Các đặc trưng cục bộ bất biến
So khớp hình ảnh là một yếu tố quan trọng trong thị giác máy tính, liên quan đến nhận dạng đối tượng, tái tạo cấu trúc 3D và theo dõi chuyển động Các đặc trưng hình ảnh có khả năng không thay đổi khi thay đổi tỷ lệ, góc nhìn và ánh sáng, giúp tăng cường độ chính xác trong việc so khớp hình ảnh Những đặc trưng này được định vị tốt trong không gian và tần số, giảm thiểu khả năng bị gián đoạn do nhiễu hoặc biến đổi Các thuật toán hiệu quả có thể rút trích một số lượng lớn đặc trưng từ hình ảnh, cho phép so khớp chính xác và nhanh chóng dựa trên cơ sở dữ liệu, từ đó hỗ trợ mạnh mẽ cho việc nhận dạng đặc trưng và cảnh.
Chi phí rút trích đặc trưng hình ảnh được giảm thiểu nhờ phương pháp lọc theo tầng, trong đó các hoạt động tốn kém chỉ thực hiện tại các vị trí vượt qua thử nghiệm ban đầu Các giai đoạn tính toán chính sau đây được áp dụng để tạo ra tập hợp đặc trưng hình ảnh.
1 Phát hiện các điểm cực trị trong không gian theo tỉ lệ (Scale-space extrema detection): Giai đoạn đầu tiên của quá trình tính toán tìm kiếm trên tất cả các tỉ lệ và vị trí hình ảnh Được thực hiện một cách hiệu quả bằng cách sử dụng một hàm khác biệt của Gaussian để xác định các điểm quan tâm tiềm năng bất biến theo tỉ lệ và hướng
2 Định vị điểm chính (Keypoint localization): Tại mỗi vị trí điển hình, một mô hình chi tiết phù hợp để xác định vị trí và tỉ lệ Các điểm chính được lựa chọn dựa trên các thước đo về độ ổn định
3 Xác định hướng (Orientation assignment): Một hoặc nhiều hướng được chỉ định cho mỗi vị trí điểm chính dựa trên các hướng gradient hình ảnh cục bộ Tất cả các hoạt động trong tương lai được thực hiện trên dữ liệu hình ảnh đã được chuyển đổi so với hướng, tỉ lệ và vị trí được chỉ định cho từng đặc trưng cục bộ, do đó cung cấp tính bất biến cho các phép biến đổi này
4 Bộ mô tả điểm chính (Keypoint descriptor): Gradient của hình ảnh cục bộ được đo ở tỉ lệ đã chọn trong vùng xung quanh mỗi điểm chính Mỗi điểm chính này được chuyển đổi thành một điểm biểu diễn cho phép mức độ biến dạng cục bộ đáng kể và thay đổi độ chiếu sáng
Cách tiếp cận Đặc trưng chuyển đổi bất biến theo tỉ lệ (SIFT) chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành tọa độ bất biến theo tỉ lệ, tập trung vào các đặc trưng cục bộ.
Một khía cạnh quan trọng của phương pháp này là tạo ra nhiều đặc trưng cục bộ, bao phủ hình ảnh một cách dày đặc ở các tỉ lệ và vị trí khác nhau Ví dụ, một hình ảnh kích thước 500x500 pixel có thể tạo ra khoảng 2000 đặc trưng ổn định Số lượng đặc trưng này rất quan trọng cho việc nhận dạng, vì việc phát hiện các đặc trưng nhỏ trong ảnh yêu cầu ít nhất 3 đặc điểm phải được so khớp chính xác để đảm bảo độ tin cậy Để thực hiện việc so khớp và nhận dạng hình ảnh, các đặc trưng SIFT được rút trích từ tập hợp hình ảnh tham chiếu và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Khi có một hình ảnh mới, quá trình so khớp diễn ra bằng cách so sánh từng đặc trưng của ảnh mới với cơ sở dữ liệu, tìm kiếm các đặc trưng phù hợp dựa trên khoảng cách Euclide của các vectơ đặc trưng.
Các bộ mô tả điểm quan trọng có khả năng phân biệt cao giúp tìm kiếm đặc trưng cục bộ chính xác trong cơ sở dữ liệu lớn Tuy nhiên, trong hình ảnh gốc, nhiều đặc trưng từ nền không khớp với bất kỳ đặc trưng nào trong cơ sở dữ liệu, dẫn đến việc phát sinh nhiều kết quả không mong muốn.
Kết quả chính xác có thể được lọc từ các kết quả phù hợp bằng cách xác định các tập hợp con của các điểm chính thống nhất về đặc trưng và vị trí, tỉ lệ và hướng trong hình ảnh mới Việc xác định các cụm thích hợp này có thể được thực hiện nhanh chóng thông qua việc sử dụng hiệu quả bảng băm triển khai phép biến đổi Hough tổng quát.
Mỗi cụm từ ba đặc trưng trở lên sẽ được xác thực chi tiết hơn dựa trên một đặc trưng và tư thế chung Đầu tiên, một ước tính bình phương nhỏ nhất được thực hiện cho một xấp xỉ affine đối với đặc trưng tư thế Các đặc điểm hình ảnh phù hợp với tư thế này sẽ được xác định, trong khi các đặc điểm ngoại lệ sẽ bị loại bỏ Cuối cùng, một phép tính chi tiết dựa trên xác suất sẽ được thực hiện để xác định sự hiện diện của các đặc trưng cụ thể, dựa vào độ chính xác của sự phù hợp và số lượng kết quả so khớp sai Những đặc trưng phù hợp vượt qua các bài kiểm tra này sẽ được xác định là đúng với độ tin cậy cao.
Phát hiện điểm cực trị không gian theo tỉ lệ (Scale-space extrema detection)
Phương pháp lọc theo tầng sử dụng các thuật toán hiệu quả để xác định các vị trí tiềm năng, sau đó sẽ được kiểm tra chi tiết hơn Giai đoạn đầu tiên là xác định các vị trí và tỉ lệ có thể lặp lại từ nhiều góc nhìn khác nhau Việc phát hiện các vị trí bất biến trước sự thay đổi tỉ lệ hình ảnh được thực hiện bằng cách tìm kiếm các đặc trưng ổn định trên tất cả các tỉ lệ, thông qua một hàm liên tục theo tỉ lệ gọi là không gian tỉ lệ (Witkin, 1983).
Koenderink (1984) và Lindeberg (1994) đã chứng minh rằng dưới nhiều giả thuyết hợp lý, nhân không gian tỉ lệ duy nhất có thể được mô tả bằng hàm Gaussian Do đó, không gian tỉ lệ của một hình ảnh được định nghĩa là hàm 𝐿(𝑥, 𝑦, 𝜎), được tạo ra từ tích chập của Gaussian tỉ lệ biến 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) với hình ảnh đầu vào 𝐼(𝑥, 𝑦).
Các điểm quan tâm với đặc trưng SIFT tương thích với các điểm cực trị cục bộ của bộ lọc DoG ở nhiều tỉ lệ khác nhau, tạo ra không gian tỉ lệ phong phú cho việc nhận diện và phân tích hình ảnh.
39 của một hình ảnh được định nghĩa như một hàm 𝐿(𝑥, 𝑦, 𝜎) được tạo ra từ phép nhân chập một biến tỉ lệ Gaussian 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) với một hình ảnh đầu vào 𝐼(𝑥, 𝑦):
𝐿(𝑥, 𝑦, 𝜎) = 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) ∗ 𝐼(𝑥, 𝑦), trong đó ∗ là phép toán tích chập theo 𝑥 và 𝑦, và
Để phát hiện hiệu quả các vị trí điểm chính ổn định trong không gian tỉ lệ, Lowe (1999) đã sử dụng điểm cực trị không gian tỉ lệ trong hàm DoG được biến đổi với hình ảnh Hàm DoG, ký hiệu là 𝐷(𝑥, 𝑦, 𝜎), có thể được tính toán từ hiệu số của hai thang đo gần nhau, được phân tách bằng hệ số nhân 𝑘 không đổi.
