document

186 Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Hệ Thống Mã Hoá Và Nhận Dạng Mẫu Hai Chiều Ứng Dụng Trong In Ấn Và Tra Cứu Thông Tin Hoàng Anh Tuấn, Nguyễn Hữu P[.]

Hội Hội Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thơng Tin (ECIT 2015) Hệ Thống Mã Hố Và Nhận Dạng Mẫu Hai Chiều Ứng Dụng Trong In Ấn Và Tra Cứu Thơng Tin Hồng Anh Tuấn, Nguyễn Hữu Phương, Bùi Trọng Tú Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên Thành phố Hồ Chí Minh Email: hatuan@fetel.hcmus.edu.vn, nhphuong@hcmus.edu.vn, bttu@hcmus.edu.vn Tóm Tắt—Hệ thống Mã hoá (MH) Nhận dạng mẫu (NDM) hai chiều (2D) coi kỹ thuật tiềm lĩnh vực xử lý thơng tin Nó ứng dụng nhiều ngành kỹ thuật phục vụ mục đích ẩn liệu khơi phục thơng tin Trong báo này, chế mã hoá đề xuất để phục vụ tốt cho nhóm ngành in ấn tra cứu thông tin từ sản phẩm in ấn Để tương tác nhận dạng mẫu mã hoá này, số thuật toán trích xuất liệu ảnh màu, lọc tín hiệu chết phân ngưỡng động áp dụng cho phần nhận dạng mẫu Bài bào đưa mơ hình kiểm nghiệm thực tế từ mẫu in ấn, kết hợp với việc mô tảng FPGA nhằm tối ưu thuật toán, làm tiền đề cho việc thiết kế ASIC khối nhận dạng mẫu Hình 1: Vị trí thơng thường chứa ảnh nên mã hoá Các ảnh chứa tập hợp khối liệu mã hoá đặt sát tạo nên mảng ma trận chấm tròn li ti Mỗi khối dấu chấm tròn ma trận gồm 16 dấu chấm tròn phân bố theo kiểu 4x4 Kích thước khối 4x4 dấu chấm trịn nhỏ mm x mm Ở nghiên cứu này, việc thực hiên với kích thước để đạt hiệu qua cao cho việc mã hoá nhận dạng Từ khoá- MH, NDM, 2D, FPGA I Dữ liệu mã hố 16 dấu chấm trịn theo mức xám khác Trong 16 chấm liệu thức tế nằm dấu chấm, dấu chấm lại sử dụng cho mục đích khác, ví dụ: canh chuẩn xoay ảnh, chọn mức ngưỡng cao thấp 16 dấu chấm thực mã hoá liệu theo mức xám GIỚI THIỆU Các công nghê nhận dạng mẫu dựa xử lý ảnh ứng dụng nhiều thực tế, phổ biến mã vạch, mã QR Code,… Để có kết nhận dạng mẫu tốt cần phải có phương pháp mã hóa mẫu tốt thuật tốn nhận dạng tốt Bài báo tập trung vào yếu tố đầu, đưa phương pháp mã hoá mẫu thuật toán tương ứng để nhận dạng mẫu nhằm ứng dụng lĩnh vực lưu trữ thông tin truy xuất thơng tin tự động Nó phần lĩnh vực nhận dạng hình ảnh khơng phải ảnh mặt người, ảnh sinh học hay ảnh viễn thám mà ảnh văn hay tài liệu có chứa thơng tin mã hố thơng tin Kết đề tài nguyên cứu phát triển để ứng lĩnh vực giáo dục với mơ hình giảng dạy học tập thơng minh Một số lĩnh vực khác có nhu cầu mã hố thơng tin để sau truy xuất từ sở liệu trả kết ứng dụng phương pháp mà đề tài đề xuất Các dấu chấm dung cho mã hoá liệu Mức 2: #808080 Mức 1: #505050 Hình 2: Định vị dấu chấm mã hố chế mức xám Theo phương pháp thơng kê với số lượng dấu chấm dấu có mức xám khác tổ hợp trạng thái có tể đạt là: =19683.Với số lượng mẫu phục vụ tương đối cho việc mã hoá liệu III Mẫu mã hoá nhận dạng đề tài mẫu hình ảnh hai chiều chụp từ loại máy chụp ảnh, cảm biến lấy ảnh II Mức 3: #B0B0B0 PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MẪU Quá trình xử lý ảnh nhận dạng trải qua bước sau: TỔNG QUAN VỀ CƠ CHẾ MÃ HỐ Khơng gian chứa liệu mã hoá mẫu liệu in ấn lên chất liệu in ấn bình thường Các mẫu chứa thơng tin mã hố ghép sát liên tục để tạo thành mảng ảnh trước in Hình 3: Mơ hình xử lý mẩu nhận dạng 186 ISBN: 978-604-67-0635-9 186 Hội Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Hội Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Ảnh sau chụp từ camera ảnh có kích thước 64x64 pixel trải qua bước xử lý liệu sau mã mức xám luu trữ dấu chấm trịn Vì mẫu mã hoá thu từ camera điều kiện thực tế khơng chuẩn thiết kế mẩu nói phần nên lọc trung vị phép phân chia ngưỡng động dùng để xử lý mẫu thực Cụ thể bước sau tế với ảnh nhận nhiễu nên liệu nhận mức đen khơng cịn mà 1, 2, cao Tương tự màu trắng khơng cịn 255 mà thấp 254, 253, 252 thấp A Xử lý ảnh màu thành ảnh đa mức xám Đơn vị ảnh điểm ảnh (pixel), điểm ảnh biểu diễn n bytes hệ màu khác Việc chuyển đổi hệ màu thông thường thực thông qua phép biến đổi ma trận Trong viết giới thiệu phương thức chuyển đổi từ ảnh 24 bits RGB sang ảnh bits đa mức xám Để thực yêu cầu trên, thông thường ta sử dụng công thức sau đây, áp dụng cho điểm ảnh [x,y]: I(x,y) =0.3086*R(x,y)+ 0.6094*G(x,y) + 0.0820* B(x,y) I(x,y) =0.299 *R(x,y) + 0.587 * G (x,y) + 0.114 * B (x,y) Hình 5: Mơ hình phân chia ngưỡng theo thiết kế B Lọc nhiễu với lọc trung vị (Median Filter) Lọc trung vị phép lọc phi tuyến sủ dụng phổ biến khả khử nhiễu ngẫu nhiên tốt, bị nhoè so với phép lọc trung bình.Ý tưởng thuận tốn xếp giá trị điểm ảnh cửa sổ xử lý tăng giảm dần so với trung vị Kích thước cửa sổ chon cho số điểm ảnh cửa sổ số lẻ thường 3x3= điểm ảnh, 5x5= 25 điểm ảnh.Thay giá trị trung tâm giá trị danh sách Hình 5: Mơ hình phân chia ngưỡng động theo thực tế Từ ngưỡng ta xem xét xác dấu chấm thực tế thuộc vùng từ cho liệu nhận dạng xác thực tế IV MƠ HÌNH PHẦN CỨNG THUẬT TỐN NHẬN DẠNG MẪU Mơ hình thiết kế phần cứng cho thuật toán xử lý liệu phân tích phần III thiết kế thực board DE0 Nano Project hoàn thành chạy thành cơng board DE0 Nano Hình 4: Mơ hình xử lý thuật tốn Median Filter Giả sử A= giá trị pixel cửa sổ lân cận với Một mẫu liệu xử lý theo phương pháp sau Thì Median (A) Ví dụ ta có A ={1,2,5,5,6,7,10,12,13} -> Median (A) =6 C Định mức ngưỡng xám dựa dự liệu thực Cơ sở khoa học phương pháp sử dụng dấu chấm không chứa liệu để xác định hai mức xám cao thấp theo ảnh thực tế nhận Theo lý thuyết chuyển đổi mức xám phần phần A ảnh sau chuyển đổi từ ảnh màu RGB sang ảnh đa mức xám liệu ảnh điểm ảnh bit Grayscale thay 24 bit RGB Đo giá trị mức xám thay đổi từ tới 255 tương ứng với màu đen màu trắng 255 Nhưng thực Hình : Mơ hình liệu thực Ảnh chụp từ camera, sau lưu máy tính Máy tính thực việc chuyển ảnh xuống board nhúng để chạy thuật toán xừ lý nhận dạng Kết nhận dạng trả máy tính để hiển thị lưu trữ Quá trình giao tiếp 187 187 Hội Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015) Hội Thảo Quốc Gia 2015 Điện Tử, Truyền Thông Công Nghệ Thơng Tin (ECIT 2015) liệu máy tính board thực qua chuẩn giao thức USB 2.0 CORE hoạt động gồm cơng đoạn chính: chuyển màu RGB sang mức xám, lọc Median, phân chia ngưỡng động để lấy giá trị 16 điểm, so sánh lấy kết Trong cá khối xử lý khối lọc Median quan trọng việc xử lý với mẩu thực tế Mơ hình lọc median để trích giá trị trung vị (med) từ giá trị cửa sổ lọc (p0->p8) thực qua loại khối so sánh giá trị lớn đường giá trị nhỏ đường dưới, từ chọn giá trị trung vị Sơ đồ khối hệ thống phần cứng xây dựng sau: Hình 7: Sơ đồ khối hệ thống phần cứng Hình 9: Mơ hình so sánh để lấy giá trị lọc Median Hình ảnh ban đầu chứa PC CPU NiosII FPGA thông qua hệ thống JTAG-UART để đọc file hình từ PC ghi vào hệ thống để tiến hành xử lý Sau thực việc tính tốn xong, FPGA trả kết lại cho PC Board FPGA sử dụng cho đề tài board DE0 nano Terasis với chip FPGA Cyclone IV Altera.Các thành phần IP chức FPGA: V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Hệ thống triển khai thử nghiệm số lượng mẫu thực tế in chụp lại khoảng gần 1000 mẫu kế thu tốt với sai số nhỏ