phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục trong nhận dạng vân tay

Thu nhận ảnh vân tay Trích chọn đặc trưng So khớp đặc trưng Chương 1 Giới thiệu 5.1 Hệ thống nhận dạng vân tay Dấu vân tay là sự biểu diễn các biểu bì của một ngón tay.. Hình 1-2: Các th

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN

1312005 - TRẦN VĂN MẠNH

1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN

PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC

TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY

Ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN

Khóa: 23

ĐỒ ÁN MÔN HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN:

TS LÊ HOÀNG THÁI

Thành phố Hồ Chí Minh - 2014

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN

1312005 - TRẦN VĂN MẠNH

1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN

PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC

TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY

Ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN

Khóa: 23

ĐỒ ÁN MÔN HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN:

TS LÊ HOÀNG THÁI

Thành phố Hồ Chí Minh – 2014

2

MỤC LỤC

Danh mục các thuật ngữ và ý nghĩa 4

Danh mục các bảng 5

Danh mục hình vẽ, đồ thị 6

Chương 1 Giới thiệu 7

1.1 Hệ thống nhận dạng vân tay 7

1.2 Phát biểu bài toán phát hiện điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục 8

1.3 Những thách thức 9

Chương 2 Cơ sở lý thuyết 11

2.1 Phân loại vân tay và điểm đặc trưng mức toàn cục 11

2.2 Ảnh định hướng 12

2.3 Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index 12

2.3.1 Chuyển về ảnh định hướng 13

2.3.2 Tính toán PoinCaré Index 14

Chương 3 Kết quả thực nghiệm 16

3.1 Mô tả chương trình 16

3.2 Kết quả 17

3.3 Kết luận 18

Tài liệu tham khảo 19

Danh mục các thuật ngữ và ý nghĩa

Thuật ngữ Nghĩa tiếng Việt

Fingerprint Dấu vân tay

Ridges Đường vân tay dạng nổi

Valleys Đường vân tay dạng chìm

Orientation Image Ảnh định hướng

PoinCaré index Phương pháp chỉ số PoinCaré

Danh mục các bảng

Bảng 3-1: Kết quả thử nghiệm

Danh mục hình vẽ, đồ thị

Hình 1-1: (a) Một dấu vân tay; (b) Ridges và Valleys trong dấu vân tay 7

Hình 1-2: Các thành phần chính trong hệ thống nhận dạng vân tay 7

Hình 1-3: (a) Đặc trưng toàn cục: core và delta; (b) Đặc trưng cục bộ với các điểm minutiae 8

Hình 1-4: Mô tả quá trình trích chọn đặc trưng mức toàn cục 9

Hình 1-5: Hình ảnh các vân tay chất lượng kém 10

Hình 2-1: Cấu trúc toàn cục của ảnh vân tay với các loại khác nhau và vị trị các điểm đặc trưng 11

Hình 2-2: Ảnh trường định hướng và hướng vân cục bộ θ(i, j)) 12

Hình 2-3: Ảnh được chia thành từng block kích thước 16 x 16 13

Hình 2-4: (a) 8 điểm xung quanh để tính toán chỉ số PoinCaré cho điểm (i, j)); (b) ví dụ về một điểm core và (c) một điểm delta 15

Hình 3-1: Giao diện của chương trình demo 16

Hình 3-2: Biểu đồ kết quả thực nghiệm 17

Hình 3-3: Một số ảnh kết quả 17

Thu nhận ảnh

vân tay

Trích chọn đặc trưng

So khớp đặc trưng

Chương 1 Giới thiệu

5.1 Hệ thống nhận dạng vân tay

Dấu vân tay là sự biểu diễn các biểu bì của một ngón tay Nó là một mẫu đan xen nhau giữa các đường vân tay dạng ridges và valleys như trong hình 1-1

Hình 1-1: (a) Một dấu vân tay; (b) Ridges và Valleys trong dấu vân tay

Nhận dạng vân tay là một trong những kỹ thuật nhân trắc học phổ biến Nó được sử dụng rộng rãi trong việc nhận dạng một cá nhân nào đó ở các lĩnh vực như pháp lý và dân sự vì tính duy nhất, không thay đổi theo thời gian và chi phí thấp của dấu vân tay

Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật nhận dạng vân tay để tiến hành so sánh dấu vân tay đầu vào với dấu vân tay mẫu trong cơ sở dữ liệu vân tay cho trước nhằm nhận diện một đối tượng nào đó Hệ thống gồm 3 thành phần chính: thu thập thông tin, trích chọn đặc trưng và so khớp đặc trưng được thể hiện như hình bên dưới

Ridges

Valleys

Hình 1-2: Các thành phần chính trong hệ thống nhận dạng vân tay.

5.2 Phát biểu bài toán phát hiện điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục

Trong hệ thống nhận dạng vân tay, giai đoạn trích chọn đặc trưng là giai đoạn rất quan trọng vì giai đoạn này sẽ rút trích ra những đặc điểm riêng biệt trong từng dấu vân tay để phân biệt các dấu vân tay với nhau

Đặc trưng của dấu vân tay được xem xét ở hai khía cạnh khác nhau Nếu phân tích ở mức toàn cục, dấu vân tay được đặc trưng bởi các điểm đặc biệt (singular

points) , đó là điểm core và điểm delta Nếu xét ở mức cục bộ, dấu vân tay được đặc trưng bởi các chi tiết gọi là minutiae, có 2 dạng được xem xét nhiều là: các đường vân dạng ridge đi đến kết thúc (termination) và các đường vân dạng ridge được chia thành 2 đường vân dạng ridge khác (bifurcation).

Hình 1-3: (a) Đặc trưng toàn cục: core và delta; (b) Đặc trưng cục bộ với các

điểm minutiae

Vì vậy, phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục là bài toán nằm trong thành phần trích chọn đặc trưng của nhận dạng vây tay, nhiệm vụ chính của bài toán là tìm ra

được các điểm đặc trưng dạng core và delta Bài toán được phát biểu như sau:

Cho một ảnh vân tay đầu vào mức xám gọi là I Sau khi tiếp nhận ảnh I hệ thống

có thể tiến hành các bước tiền xử lý như khử nhiễu, làm mượt ảnh để cải thiện ảnh đầu vào nếu ảnh đầu vào có chất lượng kém Tiếp đến, hệ thống bắt đầu thực hiện

Core

Delta

(a)

Minutiae

(b)

việc chuyển ảnh đã qua xử lý về một dạng ảnh gọi là ảnh định hướng D (orientation

image) mà thực chất là ma trận chứa các hướng đường vân tay (chủ yếu theo hướng

của ridges) Nhờ vậy, ảnh này vẫn lưu giữ được cấu trúc toàn cục của ảnh vân tay đầu vào Cuối cùng hệ thống sử dụng ảnh định hướng để có thể tiến hành trích chọn

các đặc trưng core và delta theo giải thuật được sử dụng ở đây là Poincaré index.

Hình 1-4 mô tả quá trình trích chọn đặc trưng ảnh vân tay mức toàn cục từ một ảnh đầu vào đã cho

Hình 1-4: Mô tả quá trình trích chọn đặc trưng mức toàn cục

 Ước lượng ảnh định hướng: Là giai đoạn thực hiện việc chuyển ảnh

xám ban đầu về một ma trận biểu diễn hướng các đường vân tay ridges

Nó còn được gọi là giai đoạn ướng lượng hướng vân tay cục bộ Việc thực hiện được tính toán dựa trên cách tiếp cận là tính toán gradient

 Trích chọn đặc trưng: Việc rút trích các đặc trưng được thực hiện dựa

trên ảnh định hướng Có nhiều cách để thực hiện dựa trên ảnh định hướng

để rút trích đặc trưng, trong đó phương pháp PoinCaré index được sử dụng phổ biến Phương pháp này tính toán điểm đặc trưng bằng việc tính toán sai khác hướng giữa một điểm với các điểm lận trong một đường cong kín Kết quả của giai đoạn này là ảnh vân tay được xác định đúng

đặc trưng mức toàn cục là core và delta.

5.3 Những thách thức

Mặc dù bài toán nhận dạng phát hiện điểm đặc trưng được nghiên cứu nhiều trong những năm vừa qua, nhưng độ chính xác và thời gian thực hiện vẫn còn hạn

Ước lượng ảnh định hướng

Trích chọn đặc trưng Ảnh đầu vào Ảnh định hướng Ảnh kết quả

chế khi thực hiện với ảnh có chất lượng kém Điều này do nhiều nguyên nhân ảnh hưởng:

 Điều kiện về da (khô, ướt, vết đứt, vết thâm)

 Sensor bị nhiễu, ấn vân tay không đúng cách

 Kế thừa vây tay chất lượng thấp dẫn đến ảnh vân tay có chất lượng thấp, nhiễu nhiều

 Trong nhiều trường hợp, ảnh vân tay chứa cùng lúc các vùng ảnh chất lượng tốt, trung bình và thấp nơi mà đường vân ridges bị nhiễu và sai lệch

Hình 1-5: Hình ảnh các vân tay chất lượng kém

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

2.1

Phân loại vân tay và điểm đặc trưng mức toàn cục

Cấu trúc vân tay được định nghĩa bởi sự xen kẽ giữa các đường vân dạng ridge

và valley được hình thành từ đầu ngón tay Cấu trúc này được chia làm hai loại là cấu trúc cục bộ và toàn cục Đặc trưng cấu trúc vân tay toàn cục được xem như là một cấu trúc bậc thô và nó phục thuộc nhiều vào hướng dòng chảy các đường ridge bên trong toàn bộ ảnh vân tay Dựa trên cấu trúc vân tay mức toàn cục, người ta

chia nó làm 5 loại: vòng cung (arch), vòng cung mái liều (tented arch),vòng trái

(left loop), (vòng phải) right loop và xoắn ốc (whorl).

Trong khi đó, đặc trưng mức toàn cục quan trọng nhất của vân tay là các điểm

core và delta Một điểm core được định nghĩa là điểm cao nhất của đường vân ridge

uốn cong trong cùng nhất Một điểm delta là trọng tâm của các vùng tam giác nơi

mà ba hướng vân khác nhau hội tụ Vùng đặc trưng được định nghĩa là một vùng

mà các đường vân ridge uốn cong cao hơn bình thường và hướng của đường vân thay đổi lớn Hình 2-1 thể hiện các loại vân tay và đặc trưng vây tay mức toàn cục

Hình 2-1: Cấu trúc toàn cục của ảnh vân tay với các loại khác nhau và vị trị các

điểm đặc trưng.

2.2 Ảnh định hướng

Ảnh định hướng (orientation image) là một ma trận mà mỗi phần tử của nó mã hóa hướng cục bộ của đường vân tay dạng ridge Hướng đường vân cục bộ tại điểm

(i, j)) là một góc, ký hiệu là θ(i, j)), hợp bởi các đường vân tay và phương ngang Giá trị của θ(i, j)) nằm trong đoạn [0 1800) Hình 2-2 là hình ảnh của một ảnh định hướng mã hóa ảnh vân tay ban đầu và góc θ(i, j))

Hình 2-2: Ảnh trường định hướng và hướng vân cục bộ θ(i, j))

2.3 Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index

Phương pháp PoinCaré Index là một phương pháp được sử dụng phổ biến nhất trong việc xác định các điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục Phương pháp này thực hiện dựa trên ảnh định hướng của vân tay Nó được đề xuất bởi Kawagoe và Toj)o (1984)

Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index được thực hiện qua hai giai đoạn:

θ(i, j))

i

j)

0 ≤ θ(i, j)) < 180 0

 Giai đoạn 1: Chuyển ảnh mức xám ban đầu về dạng ảnh định hướng.

 Giai đoạn 2: Phát hiện điểm đặc trưng bằng việc tính toán PoinCaré Index

2.3.1 Chuyển về ảnh định hướng

Hiện nay có rất nhiều cách tiếp cận trong việc thực hiện chuyển ảnh vân tay ban đầu về dạng ảnh định hướng Trong phạm vi này, chúng em sử dụng giải thuật được

đề xuất bởi Ratha, Chen và Jain (1995), giải thuật gồm các bước chính sau:

 Áp dụng mặt nạ Sobel 3x3 vào ảnh để tính toán các vector thành phần gradient Gx và Gy Mặt nạ Sobel gồm 2 ma trận tương ứng cho việc xác định các thành phần Gx và Gy cho mỗi pixel trong ảnh:

Trong đó, A là ma trận ảnh vân tay đầu vào

 Chia ảnh vân tay đầu vào thành các block có kích thước 16 x 16 như hình minh họa bên dưới

Hình 2-3: Ảnh được chia thành từng block kích thước 16 x 16

 Tính toán gradient của mỗi block trong ảnh đã chia theo công thức:

,

,

Trong đó, (i, j)) là pixel ngay tại tâm của block đang tính và w là kích thước block

 Sau khi đã tính toán gradient tại mỗi block, lúc này ước lượng hướng của

đường vân cục bộ θ(i, j)) tại block đó như sau:

 Cuối cùng, tiến hành làm mượt ảnh định hướng để căn chỉnh hướng vân bằng bộ lọc trung bình 3x3

2.3.2 Tính toán PoinCaré Index

PoinCaré Index được tính cho mỗi phần tử trong ảnh định hướng và được định nghĩa là tổng các góc khác nhau giữa các điểm lân cận của phần tử đang tính Cụ thể như sau:

 Cho θ(i, j)) là phần tử (i, j)) bất kỳ trong ảnh định hướng.

 Tiếp theo, ta lấy ra 8 phần tử liên tiếp xung quanh phần tử (i, j)) để thực hiện tính chỉ số PoinCaré 8 phần tử đó được xác định theo chiều ngược kim đồng

hồ như sau (xem hình 2-4):

o (i0, j)0) = (i + 1, j)) (i1, j)1) = (i + 1, j) + 1)

o (i2, j)2) = (i, j) + 1) (i3, j)3) = (i – 1, j) + 1)

o (i4, j)4) = (i – 1, j)) (i5, j)5) = (i – 1, j) – 1)

o (i6, j)6) = (i, j) – 1) (i7, j)7) = (i + 1, j) – 1)

 Tính toán độ sai khác về góc giữa phần tử bất kỳ k và (k + 1) xung quanh phần tử (i, j)) theo công thức sau:

δk(i, j)) = θ(i(k+1)mod8, j)(k+1)mod8) – θ(ik, j)k), 0 ≤ k ≤ 7

 Khi đó, chỉ số PoinCaré của phần tử (i, j)) được tính toán như sau:

,

Trong đó:

 Cuối cùng, dựa vào giá trị chỉ số PointCare đã được tính toán để xác định điểm đặc trưng như sau:

o Nếu chỉ số PoinCaré = 0.5 thì đó là điểm core

o Nếu chỉ số PoinCaré = –0.5 thì đó là điểm delta

o Các trường hợp còn lại thì điểm đó không phải điểm đặc trưng

15

Hình 2-4: (a) 8 điểm xung quanh để tính toán chỉ số PoinCaré cho điểm (i, j));

(b) ví dụ về một điểm core và (c) một điểm delta.

Chương 3 Kết quả thực nghiệm

3.1 Mô tả chương trình

Chương trình phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục của vây tay được cài đặt bằng ngôn ngữ C# 2010 và công cụ lập trình Visual Studio 2010

Chương trình có giao diện sử dụng khá đơn giản, được chia làm hai vùng:

 Vùng bên trái: cho phép người dùng chọn ảnh đầu vào bằng việc click chọn ảnh từ nút Browse…

 Vùng bên phải: Hiển thị các điểm đặc trưng trên vân tay mức toàn cục (core

và delta) từ ảnh đã lựa chọn bên trái Công việc này được thực hiện khi người dùng chọn nút Detection

Hình 3-1: Giao diện của chương trình demo

3.2 Kết quả

 Chương trình được chạy thử nghiệm trên máy tính có cấu hình: CPU Intel Core i3, RAM 1G, hệ điều hành Windows 7 Ultimate 32bit và thực hiện kiểm tra trên bộ vân tay mẫu DB1_B của Fingerprint Verification Competition 2002 (FVC 2002) Bộ vân tay này có tất cả 80 vây tay, mỗi vân tay có có kích thước 640 x 480 pixel

 Kết quả:

Loại Đúng Sai Không phát hiện Tỷ lệ chính xác

Bảng 3-1: Kết quả thử nghiệm















Hình 3-2: Biểu đồ kết quả thực nghiệm

 Một số mẫu kết quả:

3.3 Kết luận

Phương pháp chỉ số PoinCaré phát hiện được cả hai đặc trưng vân tay mức toàn cục, đặc biệt là ảnh có chất lượng tốt Đối với các ảnh bị nhiễu và chất lượng thấp, phương pháp này dễ đưa đến việc phát hiện các điểm đặc trưng giả (spurious singular points) hoặc không phát hiện được

Hình 3-3: Một số ảnh kết quả

Tài liệu tham khảo

Tiếng Anh

[1] Davide Maltoni, Dario Maio, Anil K.Jain, Slil Prabhakar (2003), “Handbook

of fingerprint recognition”, Springer-Verlag New York, Inc, t.83 - 104.

[2] JinBo, Tang Hua Ping, Xu Ming Lan, “Fingerprint Singular Point Detection

Algorithm by Poincaré Index”, The College of Electrical and Information

Engineering Zhej)iang Textile And Fashion College, ISSN: 1109-2777