So sánh và quyết định

Một phần của tài liệu Nhận diện mống mắt dùng xử lý ảnh (Trang 39 - 46)

Chương 3 THUẬT TOÁN BIẾN ĐỔI WAVELET 2-D CHO NHẬN DIỆN MỐNG MẮT

3.6 So sánh và quyết định

Bước cuối cùng trong việc nhận dạng mống mắt là việc lấy hai mẫu mống mắt đã đƣợc mã hóa đem ra so sánh đối chiếu với nhau. Việc so sánh này nhằm mục đích chỉ ra rằng có bao nhiêu điểm giống nhau giữa hai mống mắt, để từ đó dựa trên số điểm giống nhau đó ta kết luận đƣợc rằng hai mẫu mống mắt đó là cùng một mống mắt hay đến từ hai mống mắt khác nhau. Thuật toán khoảng cách Hamming thì phù hợp trong việc so sánh này [12], công thức của thuật toán này đƣợc trình bày ở công thức 2.14.

Nếu hai mẫu bit hoàn toàn độc lập, chẳng hạn nhƣ các mẫu iris tạo ra từ các mống mắt khác nhau, khoảng cách Hamming giữa hai mẫu nên bằng 0.5. Điều này xảy ra vì sự độc lập ngụ ý hai mẫu bit sẽ là hoàn toàn ngẫu nhiên, do đó có 0.5 cơ hội thiết lập bất kỳ bit lên 1, và ngƣợc lại. Vì vậy, một nửa số bit sẽ đồng ý và một nửa sẽ không đồng ý giữa hai mẫu. Nếu hai mẫu đƣợc bắt nguồn từ cùng một mống mắt, khoảng cách Hamming giữa chúng sẽ gần 0, vì chúng có độ tương quan cao và các bit nên đồng ý giữa hai mã mống mắt.

Khoảng cách Hamming là thước đo phù hợp được sử dụng bởi Daugman, và việc tính toán khoảng cách Hamming chỉ đƣợc thực hiện với các bit đƣợc tạo ra từ vùng mống mắt thực tế.

Trên thực tế chúng ta sử dụng SD (Similarity Degree) để đánh giá độ giống nhau của hai mẫu mống mắt [14]. SD thì đƣợc định nghĩa nhƣ công thức 3.8:

( , ) 1 ( , )

SD A B  HD A B (3.8)

Nhìn chung thì SD và HD là giống nhau, nhưng SD thì cùng hướng với độ tương đồng của hai mống mắt. Cuối cùng tác giả đặt ngưỡng T, nếu SD(A,B) T thì A và B xuất thân từ một mống mắt.

35

Hình 3.17 Ví dụ về tính khoảng cách Hamming

Với kết quả HD từ ví dụ ở hình 3.17 ta áp dụng tính giá trị SD theo ví dụ nhƣ sau: SD = 1 - HD = 1 – 0.25 = 0.75.

Hình 3.18 Kết quả so sánh hai mẫu mống mắt từ một mống mắt

36

Hình 3.19 Kết quả so sánh từ hai mẫu mống mắt từ những mống mắt khác nhau Từ những kết quả SD nhận đƣợc, tôi đặt ngƣỡng T=0.625 để phân loại ảnh mống mắt đến từ một mống mắt hay từ những mống mắt khác nhau.

Để chứng minh cho sự khác nhau về cấu trúc giữa mắt trái và mắt phải của một người, tác giả thực hiện so sánh nhận diện mẫu mống mắt trái và mống mắt phải của cùng một người. Trong đó S1011L02 là mắt trái và S1011R02 là mắt phải (hình 3.13) kết quả cho thấy mống mắt trái và mống mắt phải của cùng một người có sự khác nhau.

Hình 3.20 Kết quả nhận diện mống mắt trái và mống mắt phải của cùng một người Một số kết quả nhận diện so sánh của những mẫu mống mắt cùng một con mắt, và những mẫu mống mắt từ những người con mắt khác nhau:

37

Bảng 3-2 Kết quả nhận diện những mẫu mống mắt từ một con mắt.

Iris A Iris B SD

S1011L02 S1011L08

0.6271

S1011L09 S1011L08

0.6271

S1008L10 S1008L02

0.6281

S1008L10 S1008L06

0.6253

S1008L10 S1008L09

0.6257

S1006R07 S1006R02

0.6254

0.6258

38

S1006R07 S1006R03

S1006R03 S1006R04

0.6312

S1008R02 S1008R03

0.6306

S1011R03 S1011R04

0.6265

S1011R03 S1011R02

0.6264

Bảng 3-3 Kết quả nhận diện những mống mắt từ các con mắt khác nhau

Iris A Iris B SD

S1011L02 S1011R03

0.6230

S1011R02 S1011L09

0.6149

39

S1011L02 S1016L02

0.6201

S1011L02 S1019L01

0.6176

S1011L02 S1079L04

0.6190

S1008L10 S1006R02

0.6226

S1008L10 S1006R03

0.6175

S1008L10 S1006R07

0.6198

S1008R02 S1006R01

0.6241

40

S1008R02 S1011R04

0.6220

S1011R04 S1008L09

0.6224

Từ kết quả so sánh đƣợc cho thấy sự khả quan trong việc xác định danh tính một người bằng mống mắt của họ. Việc nhận diện giữa người này và người kia là không có sự nhầm lẫn. Chỉ có những trường hợp ảnh bị mi mắt hay lông mi che khuất, làm khác cấu trúc mống mắt so với lúc đăng ký mẫu mống mắt ban đầu thì không xác định được danh tính. Lúc này chỉ cần yêu cầu người được xác định danh tính lấy lại mẫu mống mắt là được. Việc này cũng tương tự như công dân đi rút tiền ở các ngân hàng nhà nước, được yêu cầu ký lại tên hay in lại dấu vân tay khi không xác định đƣợc.

Ngƣỡng T đƣợc đặt cho việc phân loại càng tiến về 1 thì độ chính xác càng cao, nhƣng điều đó đồng nghĩa với việc lấy ảnh đầu vào phải càng giống với mẫu đã được đăng ký trước đó.

, mẫu A và B tương đồng , mẫu A và B mẫu khác nhau

(3.9)

41

Một phần của tài liệu Nhận diện mống mắt dùng xử lý ảnh (Trang 39 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(56 trang)