NGHÊN CỨU NÂNG CAO CÁC KỸ THUẬT DỐI SÁNH VÂN TAY DỰA TRÊN DẶC TRUNG DỂM CHAC

ác đóng góp chính của luận án - Luận án đề xuất phương pháp nâng c o đ chính xác củ các thuật toán đối sánh vân t y ằng cách cải tiến quá trình gi i đoạn gi cố củ các thuật toán mà khôn

I H QU GI H N I

TR ỜN N N

LÊ ỒNG HẢI

N ÊN ỨU NÂN AO Á KỸ THUẬT Ố SÁN VÂN

TAY DỰA TRÊN Ặ TR N ỂM CH C

huyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 62.48.05.01

TÓM TẮT LU N ÁN TIẾN SĨ ÔNG NGHỆ THÔNG TIN

à Nội – 2018

ông trình được hoàn thành tại: Trư ng ại h c ông nghệ ại h c

Quốc gi Hà N i

Phản biện:

Phản biện:

Phản biện:

Luận án sẽ được bảo vệ trước H i đồng cấp ại h c Quốc gia chấm luận án tiến sĩ h p tại vào hồi gi ngày tháng năm

ó thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin - Thư viện ại h c Quốc gi Hà N i

Ớ T U UN ộng lực nghiên cứu

Vân t y à đ c trưng sinh trắc h c được s ng ph iến r ng rãi trong các hoạt đ ng ân s c ng như pháp M c ù sinh trắc h c hiện đại đã s d ng nhiều đ c trưng ền vững cho các cá nhân như võng m c, DNA, gi ng nói nhưng việc thu thập mẫu và đối sánh còn phức tạp và giá thành c o Vân t y vẫn à đ c trưng sinh trắc h c có vài trò qu n

tr ng nh tính ất biến khác iệt của các vân t y và đơn giản trong quá trình ấy và x mẫu

Trong hệ thống nhận dạng vân t y t đ ng (AFIS) gi i đoạn đối sánh vân t y có v i trò qu n tr ng trong quyết đ nh đến tốc đ và đ chính xác

củ hệ thống nhận ạng vân t y Với các ứng d ng truy vấn vân t y đòi hỏi tốc đ th i gian th c c n đ nh nh tức thì vân t y đ u vào đòi hỏi

hệ thống c n có khả năng đối sánh hàng triệu vân t y trong th i gi n đơn

v giây

Mục tiêu của luận án

ể hướng tới m c tiêu xây ng m t hệ thống FIS có hiệu năng

c o ài toán đối sánh vân t y c n được chú tr ng nghiên cứu và giải quyết ây chính à đ ng c chính để chúng tôi ch n đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu nâng c o các kỹ thuật đối sánh vân t y trên đ c trưng điểm chạc” trong uận án tiến sỹ này C thể sẽ chú tr ng nâng cao

đ chính xác của thuật toán đối sánh vân t y trên iểu i n à điểm chạc, c ng như nâng c o tốc đ củ quá trình đối sánh vân t y trên SDL vân t y ớn trên x đồ h GPU

ác đóng góp chính của luận án

- Luận án đề xuất phương pháp nâng c o đ chính xác củ các thuật toán đối sánh vân t y ằng cách cải tiến quá trình gi i đoạn gi cố củ các thuật toán mà không ảnh hư ng đến th i gi n th c thi củ các thuật toán

Th nghiệm đã được tiến hành trên nhiều thuật toán đối sánh vân t y khác nh u như: K-plet, MCC, m-Triplets cho kết quả nâng c o đ chính xác củ các thuật toán và không ảnh hư ng đến th i gi n thi hành của các thuật toán gốc ác th nghiệm được đánh giá trên cùng dữ liệu điểm chạc đươc trích xuất từ SDL vân t y FV 2002DB1

- iểm đơn nhất củ ảnh vân t y giúp àm điểm căn cứ để tăng tốc đ

th c thi các thuật toán đối sánh vân t y Luận án đề xuất phương pháp

phát hiện điểm đơn nhất trên phương pháp h c máy s ng mạng

n uron tích chập sâu onvo ution N ur N twork- NN Mạng NN

có khả năng h c tr c tiếp các đ c trưng trên tập ảnh ữ iệu đào tạo o

đó oại ỏ ước thiết kế các đ c trưng s ng cho mô hình Kết quả th nghiệm phát hiện điểm đơn nhất trên SDL vân t y FV 2002 s ng

mô hình mạng NN cho kết quả tốt so với các phương pháp truyền thống

- Luận án đề xuất phương pháp đối sánh trên b x đồ h a GPU s

ng iểu i n M Thuật toán M được thiết kế ại để phù hợp với kiến trúc x song song củ GPU Kết quả đánh giá trên c r đồ h Nvdia GTX 680 cho thấy thuật toán có khả năng đối sánh 8 5 triệu vân

t y trên giây khi không s ng quá trình gi cố Kết quả phù hợp với kết quả tốt nhất được công ố hiện n y Khi s ng quá trình gi cố thuật toán cho kết quả 1 8 triệu vân t y trên giây Tính toán trên GPU giúp triển kh i hệ thống truy vấn trên SDL hàng triệu vân t y tr nên khả thi với chi phí phù hợp

Tổ chức của luận án

ấu trúc củ uận án được t chức như s u:

Ph n m đ u giới thiệu chung về đ ng ưc m c tiêu các đóng góp của luận án

hương 1 trình ày chi tiết ài toán đối sánh vân t y trên điểm chạc và m t số thuật toán đối sánh vân t y trên điểm chạc cho kết quả tốt hiện nay

hương 2 trình ày đề xuất của luận án cải tiến quá trình gi đoạn gia

cố cho các thuật toán đối sánh

hương 3 trình ày ài toán phát hiện điểm đơn nhất vân t y và đề xuất áp ng mạng NN vào nhận ạng các điểm đơn nhất từ ảnh vân tay

hương 4 mô tả các kỹ thuật triển kh i thuật toán đối sánh vân t y trên môi trư ng tính toán hiệu năng c o s ng b x GPU nhằm h trợ tăng tốc quá trình đ nh nh vân t y trên các SDL vân t y ớn ề xuất củ uận án tùy iến thuật toán M phù hợp với kiến trúc x song song củ x GPU

uối cùng à kết uận củ uận án và các hướng phát triển đ nh tiếp theo

hương 1: K Á QUÁT VỀ Ố SÁN VÂN TAY DỰA TRÊN

ỂM

1.1 Trích chọn thuộc tính từ ảnh vân tay

ác thu c tính được trích ch n từ vân t y s d ng trong hệ thống nhận dạng thư ng có đ c điểm n đ nh, bất biến theo th i gi n và có tính phân oại giữ các vân t y ác thuật toán đối sánh vân t y khác nh u có thể l a ch n các đ c trưng khác nh u ho c kết hợp các đ c trưng này được s d ng

Dựa trên điểm chạc: đây à cách tiếp cận ph biến nhất và à kỹ thuật

được s d ng r ng rãi nhất ác điểm chạc minuti à các điểm kết thúc ri g n ing ho c các điểm rẽ nhánh ifurc tion củ các đư ng vân t y

1.1.1 Nâng cao chất lư ng ảnh vân tay

M c đích củ thuật toán nâng c o chất ượng ảnh àm tăng đ tương phản các cấu trúc đư ng vân ác thuật toán nâng c o chất ượng ảnh t ng qu n không thật hữu ng với ảnh vân t y M t số cách tiếp cận s ng l c G or để nâng c o chất ượng ảnh phân tích Short Time Fourier Transform(STFT)

1.1.2 Tách đ c trưng điểm chạc

ó nhiều phương pháp được đề xuất cho quá trình trích ch n điểm chạc từ ảnh vân t y đã được nâng c o chất ượng ảnh ác phương pháp truyền thống thư ng bao gồm các ước: ư về ảnh nh phân (binarization), àm mảnh (thinning và cuối cùng à phát hiện điểm chạc Hiện nay kỹ thuật h c máy sâu cho kết quả c o trong quá trình phát hiện điểm chạc

1.2 ánh giá kết quả của hệ thống nhận dạng vân tay

ể đánh giá đ chính xác của m t hệ thống nhận dạng vân t y,

m t số chỉ số đánh giá thư ng được s d ng:

- F s M tch R t FMR : à tỷ lệ l i xác đ nh nh m à cùng của m t ngón t y khi so sánh h i vân t y khác nh u

- False Not Match Rate (FNMR): à tỷ lệ l i khi xác đ nh h i vân t y

1.3 ối sánh dựa trên điểm chạc

1.3.1 Phát biểu bài toán

M i điểm chạc có thể được mô tả b i các thu c tính như v trí của điểm trong ảnh hướng củ điểm chạc và kiểu củ điểm chạc đư ng kết thúc-ri g n ing h y đư ng rẽ nhánh-ridge bifurcation H u hết các

thuật toán đối sánh vân t y coi m i điểm chạc m gồm 3 thông tin

{x,y,θ}, với x y à v trí củ điểm chạc và góc hướng củ điểm chạc θ Bài toán đối sánh trên điểm chạc à tìm r phép sắp đ t giữa hai tập đ c trưng điểm chạc củ h i vân t y s o cho tối đ số ượng các c p điểm chạc có thể đối sánh Hình 1.1 minh h a kết quả đối sánh giữa 2 tập các điểm chạc của 2 ảnh vân t y

Hình 1 1: Đối sánh giữa 2 tập điểm chạc

M t số khó khăn trong ài toán đối sánh giữa 2 tập các điểm chạc:

- ác điểm chạc có thể đối sánh ằng cách ch và xoay tập các điểm chạc Tuy nhiên o thiếu thông tin về điểm tham chiếu để àm phép chuyển ài toán đối sánh tr thành ài toán t hợp

- Việc tìm thiếu ho c s i các đ c trưng trong quá trình trích ch n đ c trưng điểm chạc à ph biến điều này ẫn đến thêm khó khăn cho quá trình đối sánh

- Quá trình ánh xạ 3D-2D giữa bề m t vân t y và ảnh dẫn tới các hiệu ứng biến đ i phi tuyến trên tập điểm chạc

1.3.2 Tính toán độ tương đồng

ác hệ thống đối sánh t đ ng c n chuyển số ượng các điểm chạc

có thể đối sánh giữ h i vân t y s ng m t giá tr chỉ đ tương đồng giữa

h i vân t y iều này thư ng được th c hiện b i công thức sau:

với k à số ượng điểm chạc có thể đối sánh m và n à số ượng

điểm chạc tương ứng củ h i vân t y th m gi quá trình đối sánh

1.4 Phướng pháp đối sánh toàn cục

Trong cách tiếp cận này quá trình đối sánh tìm r phép căn chỉnh cho toàn các điểm cùng úc hàm chuyển đ i được giả thiết à toàn c c và giống nhau tại tất cả các điểm củ vân t y

Bài toán đối sánh tập các điểm chạc có thể coi à m t trư ng hợp của

ài toán đối sánh điểm ó thể giả thiết hai tập điểm có qu n hệ b i m t

số biến đ i hình h c Tuy nhiên trong ài toán đối sánh vân t y điểm tương ứng giữ h i vân t y thư ng không được biết điều này àm cho

ài toán đối sánh vân t y tr thành ài toán t hợp khó Phương pháp đối sánh toàn c c thư ng s d ng các điểm căn chỉnh trước để àm căn cứ cho các phép ch chuyển và xo y iểm căn chỉnh thư ng được s d ng

d trên các điểm đơn nhất củ vân t y Tuy nhiên quá trình phát hiện các điểm đơn nhất có thể g p khó khăn khi chất ượng ảnh vân t y thấp,

ho c m t số vân t y không có chứ các điểm đơn nhất

1.5 Phương pháp đối sánh cục bộ

Phương pháp đối sánh c c b sẽ so sánh các vân t y trên các cấu trúc c c b củ các điểm chạc ác cấu trúc c c b được tạo ra d trên quan hệ củ điểm chạc và các điểm lận cận ác cấu trúc này có thu c tính ất biến với các phép iến đ i toàn c c như ch chuyển và các phép toán xo y Lợi điểm củ các đối sánh c c b à đối sánh đơn giản đ phức tạp củ tính toán thấp, ch u l i về biến đ i méo củ vân t y hơn so với các kỹ thuật đối sánh toàn c c Tuy nhiên đối sánh các cấu trúc c c

b không đảm bảo rằng các đối sánh thỏ mãn mức c c b còn thỏa mãn mức toàn c c o đó s u gi i đoạn đối sánh c c b thư ng s

d ng thêm gi i đoạn gia cố conso i tion st g để đảm bảo các đối sánh c c b còn thỏ mãn mức toàn c c

1.5.1 Một số cấu trúc cục bộ mô tả điểm chạc

ó khá nhiều các cấu trúc c c b đã được đề xuất b i các tác giả khác nhau

ác cấu trúc c c b có thểđược chi thành m t số phương pháp a trên m t số tiêu chí phân loại như:

-Dựa trên láng giềng gần nhất: s d ng mô tả gồm K điểm chạc g n

với điểm chạc c n x m xét ể tránh nhi u và phân ố đều, hikk rur và

c ng s đề xuất cấu trúc c c b (K-p t được tạo b i K điểm chạc g n

nhất và các điểm chạc g n nhất được l a ch n s o cho phân ố đều trong

4 vùng xung qu nh điểm chạc

- Dựa trên bán kính cố định: các áng giềng được đ nh nghĩ i tất

cả các điểm chạc có khoảng cách với điểm chạc x m xét nhỏ hơn R Mô

tả d trên án kính cố đ nh có đ ài khác nh u giữ các điểm chạc,

ph thu c vào mật đ các điểm chạc xung qu nh điều này có thể dẫn đến đối sánh giữ các c c b b phức tạp hơn tuy nhiên có khả năng

ch u l i tốt hơn trong tình huống phát hiện sai ho c thiếu điểm chạc

1.5.2 iểu di n cục bộ dựa trên m trụ M

Hiện n y th o các nghiên cứu khác nh u iểu di n cấu trúc c c b

d trên Minutia Cylinder-Code (MCC) à m t trong những mô tả d a trên điểm chạc chính xác nhất

Trong biểu di n MCC, m i điểm chạc được thể hiện thông qu

m t hình tr hình tr có tâm tại điểm chạc án kính cố đ nh R và chiều cao 2π Không giống như các cách tiếp cận s d ng án kính cố đ nh truyền thống, MCC d vào mã hó có đ ài cố đ nh điều này giúp việc tính toán đ tương đồng c c b đơn giản, coi m i biểu di n à m t vector

1.6 Kết chương

N i ung hương 2 đã trình ày về các tìm hiểu đánh giá m t số thuật toán đối sánh vân t y trên điểm chạc N i ung chương tiếp theo sẽ đề cập tới giải pháp cải tiến quá trình gi cố giúp nâng c o đ chính xác củ các thuật toán đối sánh vân t y

hương 2: Ả T ẾN A O N A Ố ỦA T UẬT TOÁN

Ố SÁN VÂN TAY DỰA TRÊN ỂM

Trong n i dung củ hương uận án đề xuất cải tiến ước gi cố trong các thuật toán đối sánh vân t y trên điểm chạc Th nghiệm đánh giá cải tiến ước gi cố đề xuất với các thuật toán K-p t và thuật toán m-Trip ts trên SDL vân t y FV 2002DB1 cho kết quả nâng c o

đ chính xác củ các thuật toán gốc và không ảnh hư ng đến tốc đ thi hành củ các thuật toán Kết quả được công ố tại LHH i1 LHH i4

2.1.1 Một số phương pháp gia cố truyền thống

Bước đối sánh s d ng các cấu trúc c c b trong m c trước nhằm tìm

r các điểm chạc có đ tương đồng cao Bước tiếp th o đối sánh c c b

à ước gia cố (consolidation) nhằm m c đích xác th c x m các cấu trúc phù hợp c c b còn phù hợp mức toàn c c s u khi đã căn chỉnh

Ví trong hình 2.1 điểm chạc phù hợp với điểm chạc

điểm chạc phù hợp với điểm chạc s u khi so sánh các cấu trúc c c b củ các điểm chạc Tuy nhiên s u khi căn chỉnh tới

v trí , có thể không còn phù hợp với

Hình 2 1: Bước gia cố liên quan đến biến đổi xoay và dịch chuyển

Quá trình gi cố iên qu n đến các phép iến đ i xo y và ch chuyển S u ước căn chỉnh, tất cả các cấu trúc c c b được xác đ nh lại xem liệu có còn thỏ mãn các ràng u c sau:

- Khoảng cách giữ h i điểm chạc s u khi căn chỉnh không vượt quá

ngưỡng ts xác đ nh trước

- S khác nh u giữ hướng củ h i điểm chạc s u khi căn chỉnh

không vượt quá ngưỡng tθ

Hai tham số t s và t θ thể hiện c a s ch u l i Ví , trong thuật toán

MTK ngưỡng khoảng cách ts= 12 và ngưỡng góc t θ= π/6 cho kết quả tốt trong đối sánh vân t y

ó nhiều kỹ thuật gia cố khác nh u được đề xuất:

- hực hi n nhiều ph p biến h nh khác nhau (Multiple transformations): m t số tác giả đã s d ng biến đ i d trên nhiều c p

ứng c viên cho quá trình căn chỉnh Cuối cùng ch n ra biến đ i có số ượng c p đối sánh mức toàn c c à ớn nhất

- d ng ph p biến h nh phức hợp (Complex transformation): để

hạn chế tác đ ng của hiện tượng v n méo không tuyến tính củ vân t y

do l c ấn vân t y không đồng nhất, sau khi s d ng phép iến hình th o điểm căn chỉnh các tác giả kết hợp tiếp với phép nắn chỉnh

- d ng quá tr nh gia cố tăng cường (Incremental consolidation): trong cách tiếp cận này các cấu trúc c c b sẽ được sắp

xếp nối tiếp nhau với các đỉnh à các điểm chạc phù hợp và tạo nên m t

đồ th gồm các điểm chạc có thể đối sánh với nhau

2.1.2 Chi tiết quá trình gia cố đư c đề xuất b i luận án

N i dung m c tiếp theo sẽ đề cập tới các cải tiến đề xuất của luận án cho 2 phương pháp gi cố gồm: gia cố d trên iến hình và gi cố d a trên tăng cư ng

ề xuất cho phương pháp gia cố dựa trên phép biến hình

Tác giả đề xuất nâng cấp quá trình này với tư ng chính: th o cách truyền thống s u ước căn chỉnh trong phép gi cố trên phép iến hình các c p điểm phù hợp c c b chỉ kiểm tra với c p điểm trung tâm ùng àm căn chỉnh, m c ù các c p điểm này có thể phù hợp với c p điểm căn chỉnh nhưng có thể không phù hợp với nhau

Ví c p điểm chạc (3,4) giữ 2 vân t y à không phù với nh u ù các c p điểm chạc 1 4 và c p điểm chạc (1,3) giữ 2 vân t y đều phù hợp với nh u iểm chạc số 1 à trung tâm củ phép căn chỉnh Hình 2.2)

Do đó tác giả đề xuất s u khi căn chỉnh không chỉ kiểm tr phù hợp với c p điểm trung tâm mà còn kiểm tr x m có phù hợp với các điểm đã căn chỉnh khác Ví , với điểm chạc số 4 không chỉ kiểm tr phù hợp với điểm chạc s d ng àm phép căn chỉnh số 1 mà còn kiểm tr x m có phù hợp với các điểm chạc số 2 và số 3

Hình 2 2: Đối sánh không chính xác khi s d ng gia cố truyền thống

Mô tả thuật toán gia cố đề xuất như sau:

u tiên, sắp xếp tất cả các căp điểm chạc phù hợp c c b còn thỏ mãn s u quá trình căn chỉnh với điểm chạc àm tâm th o giá tr đ tương đồng giảm d n s u đó sẽ loại bỏ các c p điểm không phù hợp với các điểm trước đó

Chi tiết các ước có thể mô tả như s u:

1 M ={p i , qj} à tập các c p điểm chạc được tìm r s u quá trình

căn chỉnh với điểm tham chiếu

2 Sắp xếp các c p {p i ,qj} trong M th o giá tr tương đồng giảm

d n

3 Với m i c p {p i ,qj} trong M, nếu {p i , qj} không đối sánh với

c p nào đó trong M, sẽ loại bỏ {p i , qj} khỏi tập M

4 Kết quả M sẽ chứ các c p điểm chạc phù hợp

ề xuất cải tiến cho phương pháp gia cố gia t ng

Trong phương pháp gi cố trên gi tăng hikk ur và c ng s trong quá trình xây ng cây đối sánh khi thêm m t c p mới điểm chạc

(gv, hv) vào đồ th đối sánh c p được đư vào gv, hv) chỉ được kiểm tra với c p điểm liền kề trước đó gu, hu)

C p điểm chạc (gv, hv m c ù phù hợp với c p điểm iền kề trong

đồ th nhưng có thể không phù hợp với các c p đã tìm r phí trước của

đồ th Do đó đề xuất của tác giả à khi m t c p điểm mới được thêm vào cây c p điểm không chỉ kiểm tra với c p điểm liền kề mà còn kiểm tra với các c p điểm đã được thêm vào đồ th đối sánh trước đó Hình 2.3 và 2.4 minh h a kết quả trước và s u khi áp ng ước gia cố cải tiến cho thuật toán K-plet, cho thấy s u khi áp ng thêm ước kiểm tr s u quá trình căn chỉnh, kết quả trong hình 3 5 đã oại bớt được m t số c p điểm chạc không phù hợp với nhau

Hình 2 3: Đối sánh khi s d ng gia cố truyền thống trên K-plet

Hình 2 4: Đối sánh chính xác hơn khi s d ng gia cố đề xuất cho K-plet

2.1.3 ánh giá phương pháp gia cố đề xuất

Th c nghiệm đánh giá trên m t số thuật toán đối sánh vân t y như K-plet, m-Triplets s d ng SDL vân t y FVC 2002 DB1 Bảng 1 mô tả

chi tiết kết quả so sánh đánh giá trên SDL FV 2002DB1 Tập điểm chạc được trích xuất s d ng b công c V riFing r được s d ng trong toàn các đánh giá

Bảng 1: Kết quả s d ng phương pháp gia cố đề xuất

100

FMR

1000

FMR Zero

Time (ms)

2.2 Kết chương

Tác giả c ng đề xuất thuật toán cải tiến quá trình gi cố nhằm nâng c o đ chính xác củ các thuật toán đối sánh vân t y trên điểm chạc và không ảnh hư ng đến tốc đ th c thi củ các thuật toán gốc ề xuất d trên tư ng khi x m xét các c p điểm chạc trong quá trình căn chỉnh không chỉ kiểm tr đ phù hợp với c p điểm được ch n àm điểm tâm mà còn c n kiểm tra với các c p điểm đã được căn chỉnh trước đó Trong phương pháp gi cố trên xây ng cây đối sánh phương pháp truyền thống chỉ kiểm tr c p điểm thêm vào cây với c p điểm iền kề trên cây ề xuất tương t à kiểm tr c p điểm thêm vào với toàn các

c p điểm thêm vào đồ th trước đó

ánh giá các đề xuất cho quá trình gi cố trên các thuật toán đối sánh vân t y như: m-Trip ts và K-p t cho kết quả chính xác hơn và không ảnh hư ng đến tốc đ thi hành củ thuật toán gốc

hương 3: P ÁT N ỂM N N ẤT TỪ ẢN VÂN TAY

ác thuật toán đối sánh vân t y c ng như các phương pháp phân ớp vân t y thư ng s d ng thông tin về các điểm đơn nhất để tăng tốc đ

th c thi Tác giả đã th nghiệm áp ng mạng n uron tích chập NN vào nhận ạng các điểm đ c trưng đơn nhất kết quả đánh giá trên tập

SDL mẫu FV 2002 cho kết quả nhận ạng chính xác 96% với điểm

đ c trưng cor và 90% với điểm đ c trưng t Kết quả nghiên cứu được công ố tại LHH i5

3.1 iểm đơn nhất của ảnh vân tay

3.1.1 Ứng dụng

iểm đơn nhất củ vân t y thư ng chi àm 2 oại điểm: điểm cor

à điểm đó có s iến thiên đ t ng t về hướng củ các đư ng vân điểm t m giác t à điểm h i t củ các vùng vân có hướng khác nhau ác vân t y thư ng được phân vào m t trong 6 lớp vân t y như: Vân hình cung t nt arch), Vân hình cung rch ,Vân hình qu i (Loop), Vân hình xoáy whorl) Việc phân ớp này giúp giảm bớt không gian mẫu vân t y c n so khớp Trong các thu c tính được s ng trong

ài toàn phân ớp vân t y thu c tính điểm đơn nhất thư ng xuyên được

s ng trong các thuật toán phân ớp

ác điểm đơn nhất củ ảnh vân t y còn được s ng àm căn cứ để tăng tốc đ th c thi củ các thuật toán đối sánh vân t y trên điểm chạc

3.1.2 Phát hiện điểm đơn nhất của vân tay

ác phương pháp truyền thống thư ng tìm r các điểm đ c trưng của các ớp vân t y thư ng d trên m r ng của thuật toán Pointc r , kết hợp với các l c phức hợp để tìm r các điểm đơn nhất

Trong phương pháp Pointc r m i điểm của ảnh hướng (orientation map), chỉ số Poincare được tính toán à t ng s khác nhau về hướng củ điểm và các điểm ân cận

Tuy nhiên để nâng c o đ tin cậy của ảnh ori nt tion à ài toán khó khi ảnh vân t y nhiều nhi u ho c chất ượng ảnh thấp Việc xác đ nh sai hướng có thể dẫn đến phát hiện các điểm đơn nhất s i ác kỹ thuật hậu

x s d ng h uristic o đó thư ng được áp ng Ví :

S u quá trình nâng c o chất ượng ảnh hikk rur và c ng s s d ng

b l c phức tạp d trên đề xuất của Ni sson và c ng s Kết quả đã nâng c o hiệu quả quá trình phát hiện điểm đơn nhất Zhou và c ng s

s d ng các đ c trưng “Differences of the ORIentation values along a Circle” DORI để xác th c điểm đơn nhất

3.2 ề xuất phát hiện điểm đơn nhất sử dụng mạng onvolution Neural Network

3.2.1 Học máy sâu (Deep Learning)

Trong những năm g n đây mạng nơ ron sâu p n ur n tworks

đã đạt những kết quả c o trong nhiều ĩnh v c h c máy như các tác v iên qu n đến th giác máy nhận ạng gi ng nói ch máy u hướng