Báo cáo xử lý ảnh trắc học bàn tay

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG BÁO CÁO CÁ NHÂN XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI “Trắc học bàn tay” Sinh viên thực hiện Bùi Phi Long MSSV N18DCCN106 Chương 5 Nhận diện trắc học bàn tay 5 1 Trắc học bàn tay dư.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG BÁO CÁO CÁ NHÂN XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI: “Trắc học bàn tay” Sinh viên thực hiện: Bùi Phi Long MSSV: N18DCCN106 Chương 5: Nhận diện trắc học bàn tay 5.1 Trắc học bàn tay: góc nhìn lịch sử Hình học bàn tay công nghệ nhận diện với lịch sử sử dụng lâu đời vẽ cổ đại Hang Chauvet có niên đại lên đến 31,000 tuổi carbon Vài người cho dấu tay để lại vẽ chữ ký độc người vẽ Đây, có lẽ lần Trắc học Bàn tay sử dụng cho việc xác thực, không hồn tồn cuối Tháng năm 1858, ơng William Herschel nhờ Rajyadhar Konai, thương nhân, in dấu tay lên hợp đồng để ràng buộc Konai với điều lệ Và lần lưu lại trắc học bàn tay ngón tay cho mục đích xác thực đời Chiếc máy quét Trắc học Bàn tay dùng cho mục đích thương mại tên Identimat trình bày Identimation vào đầu năm 1970 Thiết bị dùng bóng đèn 1000W để kích hoạt cảm biến quang trở cho việc ước lượng hình dạng bàn tay Cơng ty Identimation mua lại công ty mới, Identimat bán lại cho tập đồn Wackenhut giao cho cơng ty họ Stella Systems Identimat tiếp tục sản xuất 1987 Các thành viên Stella System định hình thành Recognition System năm 1986, để phát triển phương pháp cải tiến cho Trắc học Bàn tay, tận dụng chi phí thấp số hố hình ảnh cơng nghệ xử lí ảnh, nhắm đến đại trà Tổ chức Biomet Partners, thành lập năm 1992, phát triển thiết bị nhận dạng hai ngón, áp dụng nguyên tắc trắc học bàn tay cho ngón trỏ ngón Thiết bị Biomet Partners đưa lên thị trường từ năm 1995 Bắt đầu với camera số, hàng ngàn phụ kiện cài đặt toàn Thế Giới Máy Identimat Máy nhận diện ngón 5.2 Lịch sử phát triển Giữa thập niên 1960, Robert Miller, nghiên cứu quân phục cho quân đội phát báo cáo kích thước bàn tay khác người phân biệt cá nhân Điều làm cho nhà phát minh có khao khát để xây dựng nên thiết bị có khả tự động xác minh Trắc học Bàn tay Bản vẽ tay minh hoạ máy nhận dạng tay Chức nhận dạng mẫu thiết bị thực hồn tồn khí nạp lò xo xếp người dùng đặt tay lên cách hợp thức, đầu ngón tay di chuyển để đầu đối diện đảm nhận việc ánh xạ độ dài tương đối ngón tay người sử dụng Nếu mẫu phù hợp với lỗ khoan thẻ nhận dạng người dùng, cơng tắc đơn giản, thứ dùng đển vận hành khố điện tử, kích hoạt Trong phiên thương mại thiết bị này, Máy Identimat, nạp lò xo thay kỹ thuật cảm biến quang trở bên rãnh mà ngón tay đạt lên Một bóng đèn 1000W đạt bên để chiếu bóng xuống mặt phẳng Cùng gắn với đầu đọc từ tính, vừa quét bàn tay vừa quét thẻ từ người dùng Nếu xung đọc từ thẻ trùng khớp với tín hiệu từ cảm biến quang trở, danh tính người dùng xác minh Sản phẩm sử dụng thành công đa dạng ứng dụng bao gồm An ninh Vũ khí Hạt nhân, nhân viên thu âm Time and Attendance số thiết bị điều khiển truy cập Identimat bị dừng vào năm 1987 ID3D cách mạng nhiều phương diện tiến công nghệ mang Trắc học Bàn tay Nhà phát triển nhận không gạt bỏ thứ xấu đi, mà thêm diều tốt vào lần Trong phần cịn lại ngành Cơng nghiệp Sinh Trắc Học tập trung vào mức bảo mật cao nhất, ID3D lại thiết kế để bảo đảm Từ chối Sai (False Reject) có tỷ lệ thấp ứng dụng đời sống Công nghệ cung cấp cách quán cho người dùng uỷ quyền ngăn cản tồn lực cho truy cập khơng uỷ quyền Độ tin cậy làm cho ID3D trở thành thiết bị Sinh trắc học dành riêng cho thị phần lớn Cùng lúc độ bảo mật không bị tổn hại, chứng thiết bị sử dụng nơi yều cầu độ bảo mật cao phịng nghiên cứu vũ khí hạt nhân quốc gia nhà máy điện hạt nhân Mọi nhà máy Năng lượng Hạt nhân vận hành Mỹ sử dụng Trắc học Bàn tay cho điều khiển truy cập Cuối có lẽ quan trọng nhất, ID3D thiết kế giải pháp thương mại hóa thành cơng cho chi phí người tiêu dùng lợi tức nhà sản xuất ID3D đem lại lợi nhuận sớm cho Recognition Systems tiếp tục tạo nên lợi tức nhỏ ngày Có thể nói từ bất đầu việc thương mại hóa sinh trắc học với việc giới thiệu Identimat vào năm 1972 tại, phần lớn lợi nhuận ngành công nghiệp sinh trắc học đến từ ID3D phiên Vào năm 1992 Biomet Partners thành lập để phát triển phiên ngón tay máy đọc bàn tay Digi-2 giới thiệu thị trường vào 1995 sử dụng rộng rãi khắp giới Thiết bị sử dụng camera CCD để ghi lại hình ảnh kỹ thuật số ngón tay Hình ảnh lấy từ góc nhìn nên thuộc tính chiều ngón tay ghi lại Một vi xử lý sử dụng để triết xuất đặc tính phân biệt nhận dạng từ hình ảnh so sánh chúng với đặc tính lấy từ bảng ghi danh Mẫu ghi danh dài 20 byte Thiết bị VeryFact Access Control Terminal dựa camera từ Digi-2 ID3D VeryFast Access Control Terminal 5.3 Những ứng dụng thú vị Tiến thiết bị sinh trắc thương mại cho thấy báo hiệu to lớn thập niên 1970 mà Identimat cài đặt phần hệ thóng chấm cơng Shearson Hamill, công ty đầu tư Wall Street Ứng dụng chung lâu đời sử dụng thuộc Đại học Georgia Từ năm 1973 lắp đặt máy Identimat để giới hạn lượng tham gia tiệc allyou-can-eat Hệ thống vận hành ngày nâng cấp vài lần với tiến Trắc học Bàn tay Và nhiều ứng dụng khác bao gồm: - Olympic Games năm 1996 nơi mà quyền vào Olympic Village kiếm soát Cơ quan lập pháp Comlombia dùng máy quét tay để kiểm soát phiếu bầu cử Sân bay quốc tế San Francisco Những trung tâm giữ trẻ dùng sinh trắc bàn tay để xác nhận người nhà Trường Lotus Development New Mexico Elementary ví dụ Chương trình đào tạo phi cơng INSPASS dùng trắc học bàn tay để theo dõi du khách qua lại cửa Tất nhà máy điện hoạt động Hoa Kỳ 5.3.1 Những nguyên tắc ứng dụng Những đặc tính cho thấy ứng dụng phù hợp:        Có số lượng lớn người sử dụng Mơi trường khắc nghiệt, đặc biệt ngồi trời Một nhóm người dùng quen với việc sử dụng thiết bị thường xuyên Quan trọng độ dễ dùng Quan trọng tỷ lệ cao Quan trọng tốc độ vận hành Yêu cầu dễ dàng tích hợp với hệ thống có Những đặc tính cho thấy ứng dụng khơng phù hợp:  u cầu nhận dạng phần tử tập số lượng lớn  Yêu cầu kích cỡ nhỏ  Người sử dụng không hợp tác Những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất:  Người sử dụng huấn luyện  Máy đọc không đặt cách, cao thấp  Ánh sáng mặt trời chiếu trực tiếp mơi trường có độ sáng q lớn  Trở nên trí máy khơng chịu hoạt động  Bó bột lớn ngón tay khổ  Dị tật biến dạng bàn tay Nhìn chung, Trắc học bàn tay tìm thấy ứng dụng thành cơng Kiểm sốt truy cập vật lý thu thập liệu chấm cơng Nó phù hợp với ứng dụng kiểm soát cửa khẩu, ID quốc gia, bảo mật PC ứng dụng khác có đặc tính khơng phù hợp nêu 5.4 Công nghệ Khi người dùng đưa vào mẫu sinh trắc, hệ thống trắc học bàn tay theo bước nhau: thu thập mẫu, xử lí mẫu gốc thành mẫu sinh trắc, so sánh với mẫu khác có sẵn từ sở liệu 5.4.1 Chụp hình bàn tay Chụp mẫu vật sinh trắc thường thực camera quang học tiêu chuẩn máy quét hình phẳng Hình học bàn tay dựa phân tích đường viên bàn tay, hệ thống nhị phân hóa hình ảnh chụp thành hình bóng trắng đen Mơ tả chụp lấy bóng bàn tay Một số loại máy lấy thơng tin 3D từ camera cách thêm gương hệ thống Phụ thuộc vào vị trí đặt gương mà mang lại góc nhìn trực giao góc nhìn ngồi trục bàn tay Độ phân giải hình ảnh máy thường thấp so với máy nhận dạng vân tay Do chúng bị ảnh hưởng biến đổi bàn tay 5.4.2 Xử lý Một số máy nhận dạng tay phụ thuộc vào vị trí đặt tay, trước bắt đầu quét cần phải chỉnh vị trí ngón tay máy Xử lý hình ảnh chụp khác nhiều với hệ thống trắc học bàn tay khác Những hệ thống thương mại hóa hầu hết hệ thống học viện bắt đầu việc đo đặc tính sinh trắc hình ảnh nhị phân hóa Việc đo đạt bao gồm độ dài, rộng ngón tay, vùng tiếp xúc bề mặt, góc mốc, tỉ lệ số liệu Ví dụ cho quét nhận dạng bàn tay Những đặc tính sinh trắc bắt nguồn từ thường cho thấy nhiều tương quan với nhau, làm cho việc phân lớp trở nên khó khăn Những phương pháp PCA thường sử dụng để biến đổi đặc tính gốc thành tập đặc tính khác nhau, từ làm đơn giản hóa q trình phân lớp 5.4.3 Phân lớp Các bước phân lớp xác định số lượng mức độ tương đương hai mẫu bàn tay Cách tiếp cận phổ biến tận dụng khoảng cách Euclide, có ghi nhận cách khác Những phương pháp bao gồm phương pháp tương quan, PCA, tính liên quan sai số điểm đường biên bàn tay Tham khảo vài thực thi phân lớp/ so sánh, bao gồm Mơ hình Gaussian hỗn hợp 5.4.4 Mẫu thích nghi Mẫu thích nghi cải thiện hiệu suất hệ thống sinh trắc học bàn tay cách thích ứng với thay đổi sinh lý người dùng qua thời gian Những thay đổi bắt nguồn từ, ví dụ như, tăng cân, sụt cân, sưng bàn tay, hay giai đoạn đầu bệnh thối hóa viêm khớp mẫu thích nghi khơng thể thích ứng với thay đổi mạnh hình học bàn tay xảy đột ngột phận vụ tai nạn 5.5 Hiệu suất Các yếu tố gây ảnh hưởng đến khả nhận dạng thiết bị nhận dạng sinh trắc bàn tay gồm: Máy chụp: nhà nghiên cứu dùng loại camera hay mặt quét khác nhau, dân đến khác độ phân giải, tương phản, thị sai Kích cỡ tập liệu: báo cáo cho thấy vài tập liệu dùng số lượng nhỏ người dùng hay vị trí đặt tay gây nên thiếu chắn việc so sánh với tập có độ lớn Nhân học: hầu hết tập liệu lấy từ sinh viên (do đa số thực trường đại học cao đẳng) Nhưng vài lại dựa nhóm khác Mỗi nhóm nhân học lại có thể vật lí hay hành vi khác ảnh hưởng đến việc đặt tay Hình ảnh chất lượng kém: khơng có báo cáo đề cập giải đặt tay sai quy tắc Người với bệnh viêm khớp (hoặc tương tự) khơng đặt tay họ chuẩn Người có dị tật tay làm cho thuật tốn hoang mang cố tìm ngón tay “bình thường” Các phụ kiện đeo kèm hay loại băng bó gây khó khăn cho việc nhận dạng Thói quen: người dùng tương tác với hệ thống thay đổi thói quen họ theo thời gian, làm giảm tỷ lệ sai đo Phịng thí nghiệm vs kiểm tra hoạt động: hầu hết tập liệu lấy từ môi trường nghiên cứu, thực tế bị xen vào nhiều yếu tố khác Ràng buộc đặt tay: việc ràng buộc bàn tay(ví dụ thơng qua phận ghim ngón tay) giảm độ đa dạng mẫu đưa lên thuật toán dẫn tới việc tạo vấn đề dễ cho thuật tốn giải Số liệu: ví dụ, vài kết công khai họ chụp từ lần thử đầu hay lần thứ Thời gian: tay thay đổi theo thời gian, làm cho vấn đề so với so sánh xác nhận mẫu với hình ảnh thu thập từ hàng tháng trước khó so với hình ảnh lấy từ khoảng thời gian(cách vài giây) 5.6 Chuẩn hố Ngành cơng nghiệp sinh trắc phát triển tiêu chuẩn trở nên xa vời so với lúc đầu Do đó, để đảm bảo khối liệu xác minh xác phân tách, chúng thường kết hợp với tiêu chuẩn khác BioAPI hay CBEFF Những trao đổi tiêu chuẩn liệu sinh trắc công khai để đồng cho phương thức sinh trắc khác tròng mắt, khuôn mặt bàn tay Tiêu chuẩn tiếp cận rộng ngày ANSI/NIST-ITL 1-2000 Tiêu chuẩn quốc tế Hoa Kì cho trắc học bàn tay ANSI INCITS 396-2005, chi tiết khối liệu chứa hay nhiều bóng bàn tay Để giảm thiểu kích cỡ khối liệu, Hình mã hóa sử dụng Freeman Chain Code Tiêu chuẩn sinh trắc quốc tế quản lý nhà bảo trợ Joint Technial Committee thành lập Internaltional Standards Organization (ISO) Internaltional Electrontechnical Commission (IEC) Một tiêu chuẩn sinh trắc, ISO/IEC 19794, miêu tả khối liệu sinh trắc Phần 10 tiêu chuẩn nói chi tiết định dạng liệu cho mã hóa hình bóng bàn tay sử dụng Freeman Chain Code ISO/IEC 19794-10 giống với ANSI INCITS 396-2005, dù thứ không tương thích nhị phân với Tài liệu ISO/IEC vài người cho cải tiến tiêu chuẩn US 5.7 Những hướng phát triển tương lai Nghiên cứu trắc học bàn tay tập trung vào mảng:  Hạ thấp tỉ lệ ghép sai,  Loại bỏ cần thiết cho việc hướng dẫn đặt tay bảng Vào cuối 2006, Recognition Systems thông báo sản phẩm hình học bàn tay dựa mẫu 20-byte lớn hơn, mang lại hiệu suất cao so với mẫu 9-byte sử dụng mơ hình trước Độ phân giải quang học cao dẫn đến tỉ lệ ghép sai thấp cho sản phẩm Những nhà nghiên cứu học viện cung cấp thuật tốn hình học bàn tay cho phép việc đặt bàn tay không bị hạn chế bề mặt quét Ít nhà nghiên cứu tới bước xa loại bỏ bề mặt quét hoàn toàn, yêu cầu người dùng cần vẫy tay trước camera từ khoảng cách Hệ thống xác định nếp gấp đốt ngón tay hình ảnh trắng đen, sau kết hợp với thông tin với liệu nhận dạng khuôn mặt thu từ hình ảnh Vẫn chưa rõ đâu giới hạn hiệu suất cho trắc học bàn tay, thuật toán ngày đổi trở nên tiến lần; điều ám hiệu suất không bị giới hạn nội dung bàn tay mà thuật toán triết xuất nội dung - HẾT - ...Chương 5: Nhận diện trắc học bàn tay 5.1 Trắc học bàn tay: góc nhìn lịch sử Hình học bàn tay công nghệ nhận diện với lịch sử sử dụng lâu đời vẽ cổ đại... ngồi trục bàn tay Độ phân giải hình ảnh máy thường thấp so với máy nhận dạng vân tay Do chúng bị ảnh hưởng biến đổi bàn tay 5.4.2 Xử lý Một số máy nhận dạng tay phụ thuộc vào vị trí đặt tay, trước... vị trí ngón tay máy Xử lý hình ảnh chụp khác nhiều với hệ thống trắc học bàn tay khác Những hệ thống thương mại hóa hầu hết hệ thống học viện bắt đầu việc đo đặc tính sinh trắc hình ảnh nhị phân