ĐỒ án tốt NGHIỆP THIẾT kế hệ THỐNG tự ĐỘNG điều CHỈNH NHIỆT độ TRONG THIẾT bị sấy HOA QUẢ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP THIẾT KẾ HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG ĐIỀU CHỈNH NHIỆT ĐỘ TRONG THIẾT BỊ SẤY HOA QUẢ ĐOÀN TIẾN DŨNG Dung.dt160644@sis.hust.edu.vn Ngành KT Điều khiển & Tự động hóa Chuyên ngành Điều khiển tự động Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Quang Địch Bộ môn: Viện: Điều khiển tự động Điện HÀ NỘI, 2/2022 Chữ ký GVHD LỜI MỞ ĐẦU Trong thời đại ngày nay, phát triển không ngừng khoa học kỹ thuật giúp cho người thuận tiện công việc ngày Với bùng nổ công nghệ thông tin, q trình tồn cầu hóa diễn nhanh chóng, bảo mật riêng tư thông tin cá nhân để nhận biết người hàng tỉ người trái đất địi hỏi phải có tiêu chuẩn, hệ thống đảm nhận chức Nhận dạng vân tay đời đáp ứng yêu cầu MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Bài toán nhận dạng vân tay 1.1.1 Các khái niệm Vân tay vết lằn tạo nên hoa văn bề mặt da đầu ngón tay mà ta quen gọi dòng đường vân Một thẻ mẫu in vân, gọi thường gồm hai loại: vân tay lăn (rolled) ấn vân tay (plain) Vân tay thu nhận sensor gọi vân tay sống, dạng phổ biến nước công nghiệp Dấu vết vân tay nghi can để lại trường gọi vân tay trường, dạng vân chất lượng xấu khơng đầy đủ nên khó nhận dạng Một cấu trúc đường vân lý tưởng bao gồm dòng đường vân dòng đường rãnh chạy xen kẽ nhau, “song song” với nhau, đường vân bị kẹp hai đường rãnh ngược lại, đường rãnh bị kẹp hai đường vân Tùy theo chất lượng mà ảnh vân tay chia làm miền con: vùng có cấu trúc rõ ràng, vùng bị phá hủy khơi phục lại vùng bị phá hủy khôi phục Đặc trưng vân tay: Hình dạng đường vân tay phong phú, song phân loại chúng theo lớp khác Vùng vân trung tâm dùng để phân loại vùng vân nằm dấu vân tay giới hạn đường bao đường bao Việc phân loại đường vân giúp rút ngắn thời gian nhận dạng vân Điểm gặp ba dòng vân khác gọi tam phân điểm (delta), cịn điểm mà quanh có dịng vân chạy vòng quanh gọi tâm điểm (core) Số đếm vân số đường vân cắt đoạn thẳng nối hai điểm mốc Điểm mốc tâm điểm (core), tam phân điểm (delta) hay điểm đặc trưng chi tiết Các dạng vân tay: Căn vào cách xếp chung dòng đường vân, phân vân tay thành dạng cơ chủ yếu: hình cung, hình quai hình xốy Đặc điểm chi tiết vân tay: Một số đường vân chạy liên tục đến vị trí bị phân hai, ba nhánh (điểm rẽ nhánh) có bị đột ngột kết thúc (điểm cụt) gọi đặc điểm chi tiết 1.1.2 Bài toán nhận dạng vân tay Cho sở liệu (hay hồ sơ) gồm ảnh vân tay lưu trữ ảnh vân tay truy vấn, ta cần tìm sở liệu có ảnh vân tay ngón sinh với ảnh truy vấn hay khơng? Nếu có ảnh 1.1.3 Ứng dụng toán nhận dạng vân tay So sánh dấu vân tay vốn coi phương tiện hữu hiệu hỗ trợ cho nhà điều tra trình phá án xét xử Người ta tìm tung tích tội phạm nạn nhân thông qua dấu vân tay trường Tuy nhiên phương pháp bộc lộ vài khuyết điểm tác động yếu tố khách quan môi trường thời tiết, trường sau khảo sát,…và yếu tố chủ quan gây nhiễu Nếu đơn dựa vào yếu tố kỹ thuật mà bỏ qua loạt biện pháp nghiệp vụ khác, sai số lên tới 10% Mặc dù vậy, phương pháp nhận dạng vân tay phổ biến nhiều nơi nhiều quốc gia,mặc nhiên phương pháp nhận dạng vân tay sử dụng việc điều tra phá án cảnh sát việc nâng cao xác nhận dạng vân tay vấn để thiết yếu Ngày nay, người ta lợi dụng đặc điểm riêng biệt vân tay để xây dựng hệ thống bảo mật thông tin riêng tư cho người sở hữu chúng, từ việc dùng ổ khóa vân tay thay cho ổ khóa thông thường việc dùng vân tay thay mật phổ biến thời đại công nghệ thông tin Người ta cần quét dấu vân tay qua thiết bị chức mở cánh cửa, đăng nhập vào hệ thống máy vi tính, qua phịng bí mật hay trạm bảo vệ bí mật Đó giải pháp an ninh tuyệt đối cho yêu cầu bảo mật người nhiều lĩnh vực như: Kiểm sốt an ninh quan Chính phủ, quân đội, ngân hàng, trung tâm lưu trữ liệu để kiểm soát vào nhân viên trung tâm thương mại, tập đoàn, đại sứ quán Trong lĩnh vực quản lý nhân sự, phương pháp nhận dạng vân tay hỗ trợ đắc lực cho việc quản lý chấm công nhà máy, xí nghiệp, cơng ty máy máy chấm công vân tay Tuy nhiên, phổ biến có lẽ dấu vân tay qua mặt sau chứng minh thư để xác định cách nhanh đặc điểm, hồ sơ công dân lưu sở liệu 1.2 Hệ thống nhận dạng vân tay Hệ thống nhận dạng: hệ thống xác thực cá nhân cách tìm kiếm đối sánh đặc tính sinh trắc người với toàn mẫu sinh trắc lưu giữ sở liệu Hình cấu trúc thống nhận dạng vân tay Th ẻ từ Ngư ời s dụng Mã Cơ s li ệu Đ ối sánh 1:1 Verification C ảm bi ến Trích ểm Minutiae Đ ối sánh ểm Minutiae Đ ối sánh 1:m Identification Cơ s li ệu Hinh 1: Cấu trúc hệ thống nhận dạng Hệ thống gồm phần: - Verification (Xác nhận dấu vân tay): Đầu tiên người cung cấp dấu vân tay với thông đặc điểm cá nhân người họ tên, ngày sinh, quê quán… (trong chứng minh thư) Username, tên tài khoản, quyền hạn đó,… (trong bảo mật) Bước nhằm tạo sở liệu tương ứng dấu vân tay đặc điểm liên quan Nguyên lý hệ thống sử dụng diot phát sáng để truyền tia gần hồng ngoại (Near Infrared NIR) tới ngón tay chúng hấp thụ lại hồng cầu máu Vùng tia bị hấp thụ trở thành vùng tối hình ảnh chụp lại camera CCD Sau đó, hình ảnh xử lý tạo mẫu vân tay Mẫu vân tay chuyển đổi thành tín hiệu số liệu để nhận dạng người sử dụng vòng chưa đến giây Công nghệ truyền ánh sáng cho phép ghi lại rõ nét sơ đồ vân nhờ độ tương phản cao khả tương thích với loại da tay, kể da khơ, da dầu hay có vết bẩn, vết nhăn bị khiếm khuyết tạo hoá bề mặt ngón tay Ưu điểm vượt trội hệ thống tương tác với thể sống nên việc bắt chước, giả mạo ăn cắp liệu điều hoàn toàn bất khả thi Hiện nay, thị trường giới có bán nhiều loại thiết bị chụp vân tay (fingerprint reader, fingerprint scanner) với chất lượng khác - Identification (Nhận diện dấu vân tay): Dấu vân tay đưa thu thập từ sensor để đối chiếu với database chứa vân tay để truy đặc điểm muốn truy xuất Việc đối sánh ảnh vân tay cần nhận dạng cần tiến hành vân tay (có sở dũ liệu) thuộc loại xác định nhờ trình phân loại Đây giai đoạn định xem hai ảnh vân tay có hồn tồn giống hay khơng đưa kết nhận dạng, tức ảnh vân tay cần nhận dạng tương ứng với vân tay cá thể lưu trữ sỏ liệu 1.3 Cơ sở nhận dạng vân tay - Cơ sở nhận dạng vân tay đặc điểm riêng biệt cấu tạo vân tay khác Dấu vân tay cá nhân độc Xác suất hai cá nhân chí anh em (hoặc chị em) sinh đơi trứng - có dấu vân tay 64 tỉ - Ngay ngón bàn tay có vân khác Dấu vân tay người khơng đổi suốt đời Người ta làm phẫu thuật thay da ngón tay, sau thời gian dấu vân tay lại hồi phục ban đầu - Vân tay đường có dạng dịng chảy có ngón tay người Nó tham số sinh học bất biến theo tuổi tác đặc trưng cho cá thể Cấu trúc dễ nhận thấy vân tay vân lồi (đường gợn - ridge) vân lõm (luống - valley); ảnh vân tay, vân lồi có màu tối vân lõm có màu sáng Vân lồi có độ rộng từ 100 µm đến 300 µm Độ rộng cặp vân lỗi lõm cạnh 500 µm Các chấn thương bỏng nhẹ, mịn da khơng ảnh hưởng đến cấu trúc bên vân, da mọc lại khôi phục lại cấu trúc Vân lồi vân lõm thường chạy song song với nhau; chúng rẽ thành hai nhánh, kết thúc - - Hình 2: Vân tay - Hình ảnh vân tay thường biểu diễn bề mặt hai chiều Kí hiệu I ảnh vân tay cấp xám với cấp xám g I[x,y] cấp xám điểm ảnh [x,y] Kí hiệu z = S(x,y) bề mặt rời rạc tương ứng với ảnh I: S(x,y) = I[x,y] Bằng cách chọn điểm ảnh màu sáng có cấp xám 0, điểm ảnh có màu tối có cấp xám g-1, đường vân ( xuất có màu tối I tương ứng với bề mặt vân lồi cịn khoảng khơng gian vân lồi ( có màu sáng ) tương ứng bề mặt vân lõm - Hình 3: Bề mặt S vùng vân tay Trên ảnh vân tay có điểm đặc trưng (là điểm đặc biệt mà vị trí khơng trùng lặp vân tay khác nhau) phân thành hai loại: Singularity Minutiae - Singularity: Trên vân tay có vùng có cấu trúc khác thường so với vùng bình thường khác (thường có cấu trúc song song), vùng goi Singularity Có hai loại Singularity Core Delta Hình 4: Điểm Core Delta - Minutiae: Khi dò theo đường vân ta thấy có điểm đường vân kết thúc (Ridge Ending) rẽ nhánh (Bifurcation), điểm gọi chung Minutiae Hình 6: Các điểm Minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc) Bifurcation (điểm rẽ nhánh) 1.4 Phân loại vân tay Các ảnh vân tay phân loại nhằm tăng tốc độ tìm kiến sở liệu vân tay trình nhận dạng Và phương pháp phân loại vân tay dựa hai loại đặc điểm chung vân tay, tâm (hay điểm nhân) tam phân điểm (hay gọi delta) Dựa thông tin số lượng tam phân điểm vị trí chúng ta hồn tồn xác định loại vân tay Vì vậy, vấn đề trích chọn tâm tam phân điểm khâu khơng thể thiếu trình phân loại vân tay Sau số phương pháp phân loại vân tay nghiên cứu cơng bố có sử dụng phương pháp trích chọn tâm tam phân điểm Phương pháp phân loại Henry: Đây phương pháp phân loại cổ điển phổ biến nhất, sử dụng chủ yếu nhận dạng vân tay cách thủ công Henrry định nghĩa điểm tâm “điểm nằm phía bắc đường vân nằm nhất” Thực tế, điểm tâm điểm trung tâm vùng loop nằm phía bắc Nếu vân tay khơng chứa vùng loop hay whorl điểm tâm điểm mà độ cong đường vân lớn Các tâm tam phân điểm nhận biết mắt thường vân tay phân loại dựa số lượng đường vân bị cắt đường nối tâm tam phân điểm Các phương pháp phân loại dựa đặc điểm tổng thể: Việc phân loại vân tay phần lớn hệ AFIS dựa đặc điểm tổng thể Việc trích chọn tâm tam phân điểm thực trực tiếp ảnh vân tay theo phương pháp xử lý ảnh theo điểm, nhược điểm phương pháp tôc độ xử lý chậm Sau tách hướng vùng, ta nhận ảnh định hướng đặc trưng cho vân tay - + Phương pháp 2: Màu phân bố hướng chuẩn định nghĩa mẫu hai chiều mô tả phấn bố hướng lằn xung quanh điểm đặc trưng Bằng nghiên cứu thống kê nhiều vân tay, tác giả định nghĩa đặc trưng tâm tam phân điểm mẫu phân bố hướng chuẩn Việc trích chọn tâm tam phân điểm qui việc tìm kiến ảnh định hướng vectơ phân bố hướng có dạng giống với mẫu phân bố hướng chuẩn đối sánh mẫu phân bố hướng điểm có khả đặc điểm với mẫu phân bố hướng chuẩn + Phương pháp 3: Hướng vùng lượng tử hóa theo hướng khoảng từ 0o đến 180o Các vùng đặc điểm tâm tam phân điểm định vị ảnh định hướng cách kiểm tra số Poincare đường cong nhỏ khép kín xung quanh điểm Chỉ số Poincare xác định mục 1.5 Phương pháp nhận dạng vân tay Hai phương pháp nhận dạng vân tay thường sử dụng là: - Phương pháp 1: Dựa vào đặc tính cụ thể dấu vân tay, điểm cuối, điểm rẽ nhánh vân tay - Phương pháp 2: So sánh tồn đặc tính dấu vân tay 1.5.1 Thuật tốn xử lý ảnh Q trình nhận dạng vân tay thực chất trình xử lý ảnh vân tay Thuật toán xử lý ảnh vân tay thể hình 10 Do điều kiện chun mơn nên báo cáo không sâu vào môn xử lý ảnh mà tập trung vào việc ứng dụng vào việc trích điểm đặc trưng từ ảnh dấu vân tay 1.5.2 Phương pháp trích điểm đặc trưng Ảnh vân tay ảnh định hướng, đường vân đường cong theo hướng xác định Góc định hướng θxy hợp phương điểm (x,y) đường vân với phương ngang gọi hướng điểm đó, nằm đoạn [0 o;180o] Thay tính góc định hướng điểm ảnh, hầu hết phương pháp trích chọn đặc trưng xử lý vân tay ước lượng góc định hướng vị trí rời rạc (để làm giảm gánh nặng tính tốn cho phép thực ước lượng lại nhờ phép nội suy) Tập hợp hướng điểm ảnh vân tay gọi trường định hướng ảnh vân tay (xem hình 11) Ảnh định hướng vân tay ma trận D mà phần tử mang thông tin góc định hướng đường vân Mỗi phần tử θ ij, tương ứng với nốt [i,j] lưới ô vuông chứa điểm ảnh [xi, yj], biểu diễn hướng trung bình đường vân lân cận [x i, yj] Người ta thêm vào giá trị rij liên kết với θij để biểu diễn tính tin cậy (hay tồn vẹn) hướng Có hai phương pháp để tìm điểm minutiae: trích điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary) trích điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám + Trích điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary): Ý tưởng phương pháp từ ảnh xám ban đầu ta sử dụng lọc thích hợp để phát làm mảnh đường vân dạng pixel (ridge detection), biến đổi ảnh xám ban đầu thành ảnh binary (có giá trị 1) tương ứng + Trích điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám : Giả sử I ảnh xám có kích thước m x n, coi chiều thứ ba z mức xám điểm (i,j) (xem hình 6) Theo quan điểm tốn học, đường vân tập hợp điểm cực đại dọc theo hướng xác định Việc xác định điểm Minutiae trực tiếp từ ảnh xám dựa vào thuật tốn dị theo đường vân Thuật tốn dựa vào việc xác định điểm cực đại dọc theo đường vân Điểm cực đại xác định cách so sánh mức xám điểm thiết diện Ω 1.6 Nâng cao chất lượng ảnh Hiệu sử dụng thuật tốn trích chọn điểm đặc trưng kĩ thuật nhận dạng vân tay khác phụ thuộc lớn vào chất lượng ảnh vân tay đầu vào Trong trường hợp ảnh vân tay có chất lượng tốt, vân lồi vân lõm thay hướng theo hướng cố định, vân dễ dàng phát chi tiết xác định cách xác ảnh (hình 7a) Nhưng thực tế, điều kiện da (như khô hay ướt, bị cắt…), nhiễu cảm biến, ấn vân tay khơng đúng, ngón tay chất lượng thấp, phần không nhỏ ảnh vân tay (khoảng 10%) có chất lượng thấp hình 7b 7c a) Hình 7: Một số ảnh vân tay b) c) Trong nhiều trường hợp, ảnh vân tay chứa nhiều vùng gồm có chất lượng tốt, trung bình xấu Các dạng giá trị liên hệ với vân tay bao gồm: vân không liên tục, có vài nếp đứt; vân song song khơng tách biệt rõ ràng tồn nhiễu liên kết vân song song, khiến chúng tách biệt kém; bị cắt, có nếp gấp, hay thâm sẹo Ba dạng khiến vân giá trị làm cho việc trích chọn điểm đặc trưng khó khăn nảy sinh vấn đề sau: trích chọn chi tiết sai lệch; bỏ qua chi tiết đúng; gây lỗi hướng vị trí chi tiết Vì vậy, để bảo đảm hiệu tốt thuật toán trích chọn chi tiết ảnh vân tay chất lượng kém, cần thuật toán tăng cường để nâng cao rõ ràng cấu trúc vân Nói chung, với ảnh vân tay cho trước, vùng vân tay phân đoạn chia vào ba loại: • Vùng định nghĩa tốt: vân phân biệt rõ ràng với vân khác • Vùng có khả phục hồi: vân bị hư hỏng đường đứt gãy nhỏ, thâm sẹo… chúng có khả nhìn vùng xung quanh cung cấp thông tin đủ để khôi phục cấu trúc ban đầu chúng • Vùng khơng thể phục hồi: nơi vân bị hư hại nhiễu nghiêm trọng, khơng có vân nhìn thấy vùng xung quanh không cho phép chúng xây dựng lại Các vùng chất lượng tốt, phục hồi khơng thể phục hồi nhận dạng qua vài tiêu chuẩn: độ tương phản, tính đầy đủ hướng, tần suất vân, đặc tính cục khác kết hợp để định nghĩa số chất lượng Mục đích thuật tốn tăng cường để cải thiện tính rõ ràng cấu trúc vân vùng có khả khôi phục đánh dấu vùng khôi phục nhiễu cho xử lý Hầu hết hệ thống tự động so sánh vân tay dựa đối sánh điểm đặc trưng; việc trích chọn điểm đặc trưng đáng tin cậy nhiệm vụ quan trọng, nhiều nghiên cứu tiến hành theo hướng Dù phương pháp khác hầu hết chúng yêu cầu ảnh cấp xám vân tay chuyển vào ảnh nhị phân Trong bước chuẩn hóa chuẩn bị số giai đoạn để làm thuận tiện q trình nhị phân hóa sau Một vài thuật tốn chuẩn hóa cung cấp đầu ảnh nhị phân, phân biệt chuẩn hóa nhị phân hóa đơi bị xóa nhịa Ảnh nhị phân nhận q trình nhị phân hóa thường qua giai đoạn làm mảnh làm cho độ dày đường vân giảm xuống điểm ảnh (hình 22) Cuối qua trình quét ảnh cho phép phát điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng 1.6.1 Phương pháp nhị phân hóa ảnh vân tay Vấn đề chung nhị phân hóa nghiên cứu rộng rãi xử lý ảnh nhận dạng mẫu Phương pháp dễ dàng sử dụng ngưỡng toàn cục t thực cách thiết lập điểm ảnh có cấp xám nhỏ t điểm ảnh cịn lại Nói chung, phần khác ảnh đặc tính hóa độ tương phản cường độ khác nhau, ngưỡng đơn khơng đủ để nhị phân hóa xác Vì lí này, kĩ thuật ngưỡng cục thay đổi t cách tự động, cách điều chỉnh giá trị theo cường độ cục trung bình Trong trường hợp ảnh vân tay chất lượng thấp, phương pháp ngưỡng cục lúc bảo đảm kết chấp nhận được, giải pháp đặc biệt cần thiết Một ảnh xương nhận được, bước quét ảnh đơn giản cho phép phát điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng: thực tế điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng đặc tính hóa số điểm qua Để phát điểm đặc trưng sai làm ảnh hưởng đến ảnh vân tay nhị phân làm mảnh, sử dụng vài luật cấu trúc đơn giản Xiao (1991) xác định hầu hết cấu trúc điểm đặc trưng sai đưa phương pháp loại bỏ chúng Thuật toán sử dụng dựa luật, yêu cầu đặc tính số học liên quan đến điểm đặc trưng: chiều dài vân liên quan (s), góc điểm đặc trưng, số điểm đặc trưng đối diện gần kề lân cận Farina, Kovacs-Vajina Leone (1999) đưa vài luật thuật toán tiền xử lý điểm đặc trưng + Các cầu bị loại bỏ nhìn nhận chúng điểm chẻ hai sai, có hai nhánh chỉnh, cịn nhánh thứ ba thường vng góc với hai nhánh lại + Các vân ngắn loại bỏ dựa vào so sánh chiều dài vân với khoảng cách trung bình vân + Các điểm kết thúc rẽ hai kiểm tra: chúng loại bỏ khơng thỏa mãn tính hình học topo Hình Các cấu trúc sai (hàng đầu tiên) cấu trúc sau sửa lỗi (hàng thứ hai) 1.7 Đối sánh vân tay Đối sánh vân tay cơng việc cuối q trình nhận dạng vân tay, trả lời câu hỏi “Vân tay số người đó” Bài tốn nhận dạng vân tay (tìm kiếm vân tay đầu vào sở liệu có N vân tay) thực thực đối sánh - cặp vân tay Sự phân loại vân tay kĩ thuật đánh số thường sử dụng để tăng tốc độ tìm kiếm tốn nhận dạng vân tay Một lượng lớn thuật toán đối sánh vân tự động đề nghị tài liệu nhận dạng mẫu Hầu hết thuật toán khơng gặp khó khăn đối sánh ảnh vân tay chất lượng tốt Nhưng đối sánh vân tay tồn thách thức ảnh chất lượng thấp vấn đề đối sánh vùng vân tay Trong trường hợp hệ thống trợ giúp người AFIS, thuật toán kiểm tra chất lượng sử dụng để lấy chèn vào sở liệu ảnh vân tay tốt Hơn nữa, trình xử lý mẫu vân khó quản lý Dù sao, can thiệp hệ thống nhận dạng trực tuyến tự động - hệ thống có nhu cầu ngày tăng ứng dụng thương mại Các phương pháp đối sánh vân tay phân loại thành ba họ: + Đối sánh dựa độ tương quan: Hai ảnh vân tay đặt chồng lên độ tương quan điểm ảnh tương ứng tính với chỉnh khác (ví dụ với vị trí độ quay khác nhau) + Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng: Đây kĩ thuật phổ biến sử dụng rộng rãi nhất, chuyên gia pháp lý so sánh vân tay chấp nhận phương pháp chứng định danh phiên tòa hầu hết quốc gia Điểm đặc trưng trích chọn từ hai vân tay lưu giữ tập điểm bề mặt hai chiều Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng bao gồm tìm kiếm chỉnh tập điểm đặc trưng mẫu tập điểm đặc trưng đầu vào dẫn tới so khớp lớn cặp điểm đặc trưng + Đối sánh dựa đặc tính vân: Trong ảnh vân tay chất lượng thấp, việc trích chọn chi tiết khó khăn Khi đặc trưng khác mẫu vân tay (ví dụ: hướng tần suất cục bộ, hình dạng vân, thơng tin kết cấu) trích chọn cách tin cậy chi tiết, khác biệt chúng không cao Các phương pháp thuộc họ so sánh vân tay với đặc trưng trích chọn từ mẫu vân Về nguyên lý, đối sánh dựa độ tương quan đối sánh dựa vào chi tiết xem phần đối sánh dựa đặc trưng vân, theo cách hiểu mật độ điểm ảnh, vị trí chi tiết đặc trưng mẫu vân ngón tay Nhiều kĩ thuật khác đề nghị thức, ngun lý, xếp vào loại theo đặc trưng sử dụng, đề cập để phân loại chúng tách biệt sở kĩ thuật đối sánh Chúng bao gồm phương pháp dựa mạng thần kinh cố gắng thực đối sánh vân sử dụng xử lý song song với kiến trúc dành riêng khác Chương Chương trình nhận dạng vân tay 2.1 Giới thiệu chương trình 2.1.1 Phần mềm Đây chương trình nhận dạng vân tay dựa theo phương pháp trích điểm đặc trưng Singularity Minutiae Chương trình nhận dạng vân tay nhóm cảm biến vân tay xây dựng lập trình python hệ điều hành ubuntu Ưu điểm ngôn ngữ lập trình python: + Đơn giản : Cú pháp đơn giản giúp cho người lập trình dễ dàng đọc tìm hiểu + Tốc độ : Python có tốc độ xử lý nhanh so với ngôn ngữ PHP + Tương tác : Chế độ tương tác cho phép người lập trình thử nghiệm tương tác sửa lỗi đoạn mã + Chất lượng :Thư viện có tiêu chuẩn cao, Python có khối sở liệu lớn nhằm cung cấp giao diện cho tất các CSDL thương mại lớn + Thuận tiện : Python biên dịch chạy tất tảng lớn hiện nay + Mở rộng: Với tính này, Python cho phép người lập trình có thể thêm tùy chỉnh cơng cụ nhằm tối đa hiệu đạt công việc + GUI Programming: Giúp cho việc thực ảnh minh hoạ di động cách tự nhiên sống động Nhờ ưu điểm giúp cho việc lấy ảnh vân tay từ thiết bị lưu trữ cách đơn giản thuận tiện 2.1.2 Phần cứng Cảm biến vân tay Cảm biến vân tay thiết bị điện tử sử dụng để chụp hình ảnh kỹ thuật số mẫu vân tay Hình ảnh chụp gọi mẫu lấy trực tiếp Nó xử lý kỹ thuật số để tạo mẫu sinh trắc học lưu giữ sử dụng cho việc đối sánh Đây điểm chung số công nghệ sử dụng cảm biến vân tay Sự tạo ảnh vân tay quang học bao gồm việc chụp hình ảnh kỹ thuật số ảnh sử dụng ánh sáng nhìn thấy Về chất, loại cảm biến máy ảnh kỹ thuật số đặc biệt Lớp cảm biến, nơi ngón tay đặt vào, gọi bề mặt cảm ứng Bên lớp lớp phosphor phát sáng chiếu vào bề mặt ngón tay Ánh sáng phản chiếu từ ngón tay qua lớp phosphor thành chuỗi trạng thái rắn pixels thu thập hình ảnh trực quan vân tay Một trầy xước bề mặt cảm ứng bẩn gây hình ảnh vân tay chất lượng Một nhược điểm loại cảm biến thực tế khả hình ảnh bị ảnh hưởng lớn chất lượng da ngón tay Ví dụ, ngón tay bẩn trầy xước khó để có hình ảnh Nó dễ dàng bị đánh lừa hình ảnh vân tay khơng kết hợp với dị “ngón tay sống” Tuy nhiên, khơng giống cảm biến điện dung, công nghệ cảm biến không nhạy cảm với tượng phóng điện Cơ sở hệ thống máy quét quang học Có nhiều cách khác để lấy hình ảnh ngón tay, cách phổ biến quét quang học quét điện dung Cả hai đưa hình ảnh, hai phương pháp khác hoàn toàn Trung tâm máy quét quang học CCD ( Charge Coupled Device ) - hệ thống cảm biến ánh sáng sử dụng camera kỹ thuật số CCD mảng diode nhạy cảm với ánh sáng gọi photosite, có nhiệm vụ tạo tín hiệu điện tương ứng với photon ánh sáng Mỗi photosite ghi lại pixel, tức chấm nhỏ thể ánh sáng chạm đến điểm Các pixel sáng tối tổng hợp thành hình ảnh vật thể quét (như ngón tay) Thường Bộ chuyển đối ADC (từ analog sang digital) hệ thống quét xử lý tín hiệu điện analog để tạo ảnh dạng số hóa Quy trình qt bắt đầu bạn đặt ngón tay lên đĩa thủy tinh, để CCD chụp ảnh Máy quét có nguồn điện riêng, thường mảng diode phát sáng để tỏa sáng đường vân ngón tay Cuối hệ thống CCD tạo hình ảnh đảo ngược ngón tay Bộ xử lý quét đảm bảo hình ảnh thu đủ rõ cách kiểm tra độ tối pixel trung bình, hay tổng giá trị mẫu nhỏ, từ chối qt hình q sáng tối Nếu ảnh bị từ chối, máy quét điều chỉnh thời gian phơi sáng, quét lại lần Cịn độ tối đủ hệ thống tiếp tục kiểm tra độ phân giải ảnh Bộ xử lý quan sát số đường thẳng di chuyển ngang dọc ảnh Nếu ảnh có độ phân giải tốt, đường thẳng chạy vng góc với vân tay gồm phần xen kẽ gồm pixel tối sáng 2.2 Cảm biến vân tay FPM -10A 2.2.1 Cách thức hoạt động Xử lý dấ u vân tay bao gồ m hai quy trình: trình đă ng nhậ p vân tay trình khớ p dấ u vân tay ; khớ p dấ u vân tay đượ c chia thành tỷ lệ dấ u vân tay(1:1)và tìm kiế m vân tay(1:N) Khi đă ng nhậ p bằ ng vân tay, mỗ i dấ u vân tay đượ c nhậ p 2 lầ n, 2 hình ả nh đượ c nhậ p đượ c xử lý mẫ u tổ ng hợ p đượ c lưu trữ mô-đun. Khi khớ p vân tay, thông qua m biế n đầ u vân tay, hình ả nh dấ u vân tay đượ c nhậ p để xác minh xử lý, sau so sánh khớ p vớ i mẫ u vân tay mô-đun (nếu khớ p vớ i mộ t mẫ u đượ c định mô-đun, đượ c gọ i tỷ lệ vân tay, tứ c cách 1:1; nế u khớ p vớ i nhiề u mẫ u, đượ c gọ i phương pháp tìm kiế m vân tay, tứ c phương pháp 1:N), mô-đun cho kế t khớ p (thông qua hoặ c thấ t bạ i) 2.2.2 Thông số kĩ thuật Điện áp cung cấ p:DC 3.6 ~ 6.0V dòng điện: Dòng điện hoạ t độ ng: