PHÂN BIỆT NGƢỜI BẰNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH MỐNG MẮT

BÀI BÁO CÁO Đề tài: PHÂN BIỆT NGƯỜI BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH MỐNG MẮT 1... GIỚI THIỆU • IRIS là vùng con ngươi mắt người, mang đến 266 đặc trưng và có thể dùng để phân tích và nhận

BÀI BÁO CÁO

Đề tài:

PHÂN BIỆT NGƯỜI BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH MỐNG MẮT

1

NỘI DUNG

1 GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP

3

GIỚI THIỆU

• IRIS là vùng con ngươi mắt người, mang đến 266 đặc trưng

và có thể dùng để phân tích và nhận diện

• IRIS RECOGNITION: là một công nghệ sinh trắc giúp nhận

diện một người dựa trên các đặc tính mống mắt của người đó

4

GIỚI THIỆU

• IRIS: có nhiều đặc trƣng hơn các

đặc điểm khác nhƣ vân tay, giọng nói,

NỘI DUNG

2 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

6

Kết luận

2.a LẤY MẪU MỐNG MẮT

• Quá trình này được thực hiện bằng cách xử dụng

thiết bị chụp hình kỹ thuật số

• Một số thiết bị chuyên dụng được

thiết kế với đèn hồng ngoại giúp nâng

cao chất lượng ảnh, giảm nhiễu phản

xạ gương, tăng độ tương phản…

8

 Tách vùng mắt người:

1 Biến đổi Hough: là giải thuật giúp xác định hình học

cơ bản có trong ảnh

• Sử dụng sơ đồ cạnh để phát hiện vật thể

• Thực hiện với nhiều phép toán

• Độ chính xác cao, ít ảnh hưởng bởi nhiễu

11

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

• Tách biên mắt: mí mắt, long mi…

 Tại đây mí mắt, lông mi, nhiễu đƣợc phát hiện

 Các thuật toán hỗ trợ nhƣ 1D gabor filter, so sánh ngƣỡng

 Các phần biên, nhiễu này

bị loại bỏ để tăng độ chính

xác nhận diện

14

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

• Tách vùng IRIS:

Trường hợp iris và con ngươi lệch tâm

Các vùng được kéo dãn hoặc thu hẹp

sao cho phù hợp

16

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

• Mã hoá IRIS:

 Mẫu iris sau khi trải được mã hoá thành chuỗi bit

 Mẫu iris được tăng cường chi tiết bằng cách sử dụng các

bộ lọc như: gabor filter, log gabor wavelets, zero crossings,

haar wavelet, laplacian of Gaussian…

18

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

19

• Mã hoá IRIS:

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

20

Phase quantization Iris template

2.b XỬ LÝ PHÂN ĐOẠN

2.c NHẬN DIỆN (SO SÁNH)

• Mã code mắt người ban đầu được lưu lại thành cơ sở dữ liệu

• Mã code của mống mắt cần nhận dạng sẽ được xử lý và

so sánh với cơ sở dữ liệu đã lưu

• Nếu mã code có tỷ lệ trùng khớp theo ngưỡng đặt trước

thì kết luận nhận dạng đúng hoặc không

21

• Khoảng cách HAMMING:

là tỷ số bit sai lệch giữa 2 mẫu trên tổng số bit

22 • Dùng để xác định số bit sai giữa 2 mẫu iris

2.c NHẬN DIỆN (SO SÁNH)

• Thực hiện:

23

2.c NHẬN DIỆN (SO SÁNH)

SƠ ĐỒ KHỐI

24

NỘI DUNG

3 NHẬN XÉT

25

NHẬN XÉT

• Nhận dạng mống mắt là kỹ thuật mới và chính xác hơn các kỹ

thuật nhận dạng khác như vân tay, khuôn mặt, giọng nói

• Quá trình nhận dạng không tiếp xúc đến người cần nhận dạng

26

NỘI DUNG

4 HƯỚNG THỰC HIỆN

27

BÀI BÁO CÁO

CÁM ƠN ĐÃ THEO DÕI

29