Báo cáo xử lý ảnh sinh trắc bàn tay

Ộ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN  HƠNG  HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH  BÁO CÁO CÁ NHÂN   CHƯƠNG 5: HÌNH HỌC BÀN TAY  Mơn: XỬ LÝ ẢNH  Giảng viên: Lê Hồng Thái  Lớp : D18CQCN01­N  Sinh viên thực hiện: MLô Y Xanh MSSV:N18DCCN250 Mục lục   Quan   điểm   lịch   sử     lịch   sử   phát   triển  3 2. Các đặc điểm chung về  ứng dụng    3   Công nghệ    4 Những phát triển trong tương lai  1. Quan điểm lịch sử và lịch sử phát triển:  a) Quan điểm lịch sử:  Hình học bàn tay là một cơng nghệ xác thực   có lịch sử sử dụng lâu đời.Những bức tranh cổ ở  Chauvet Cavern có niên đại bằng carbon là 31.000  tuổi. Một số người nói rằng những dấu tay để  lại với những bức tranh này  là chữ ký độc đáo của nghệ sĩ. Đây có lẽ là ứng dụng đầu tiên của Hình học  Bàn tay cho nhận dạng, nhưng chắc chắn khơng phải là cuối cùng .  Cơng nghệ  hình học bàn tay là cơng nghệ  sử  dụng kĩ thuật số hình  ảnh và xử lý ảnh để xác thực 2 ngón tay sử dụng ngun lý của Hình học  Bàn tay cho ngón trỏ  và ngón giữa phục vụ  cho thị trường Bảo mật và  Chấm cơng.  b) Lịch sử phát triển:  ­ 7/1858, William Herschel dùng bàn tay mình in lên mặt sau của một bản  hợp đồng để làm dấu hiệu hợp đồng của cơng ty ơng và được ghi nhận như  là lần đầu tiên con người dùng hình ảnh bàn tay và ngón tay cho mục đích  nhận dạng.  ­ 1960, Robert Miller phát minh ra thiết bị tự động nhận dạng ngun  mẫu hình học bàn tay đầu tiên.   ­ 1970, thiết bị ngun mẫu qt bàn tay thương mại hóa đầu tiên –  Identimat được giới thiệu.   ­ 1986, Recognition Systems tạo ra máy đọc ID3D, ID3D được phát triển  và  ưa dùng trên các thị  trường số lượng người dùng lớn và u cầu tính  bảo mật cao như phịng nghiên cứu vũ khí hạt nhân và những nhà máy điện  hạt nhân. Quan trọng nhất ID3D được thiết kế  là một giải pháp thương mại  hóa thành cơng cho chi phí người tiêu dùng, lợi tức của nhà sản xuất và có  ảnh hưởng lớn đến ngành cơng nghiệp sinh trắc học ID3D và các phiên bản  con của nó 2. Các đặc điểm chung về ứng dụng:  ❖ Các đặc điểm phù hợp:  ⮚ Số Lượng người dùng lớn trên thị trường.  ⮚ Mơi trường khắc nghiệt(ngồi trời).  ⮚ Thói quen sử dụng thiết bị thường xun.  ⮚ Dễ sử dụng, độ chính xác cao.  ⮚ Tích hợp và vận hành dễ dàng với các hệ thống có sẵn là  bắt  buộc.  ❖ Các đặc điểm khơng phù hợp:  ⮚ u cầu xác định 1 người trong nhiều người.  ⮚ u cầu về kích thước phải nhỏ.  ⮚ Người sử dụng khơng hợp tác.  ❖ Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất:  ⮚ Người sử dụng được đào tạo khơng tốt.  ⮚ Máy đọc đặt khơng đúng cách (q cao hoặc q thấp).  ⮚ Ánh sáng mặt trời chiếu trực tiếp hoặc có nguồn sáng q  sáng  dọi thẳng vào.  ⮚ Các vết băng bàn tay lớn hoặc bị trẹo khớp tay.  ⮚ Bàn tay bị biến dạng cao, thiếu ngón tay ❖ Ứng dụng thú vị  Những tiến bộ  thương mại cho các thiết bị  sinh trắc học bắt đầu một  cách nghiêm túc vào những năm 1970 khi Identimat được cài đặt  một    phần của đồng hồ  chấm cơng của nhân viên tại hệ  thống Shearson Hamill,  một cơng ty đầu tư ở Phố Wall. Điều này rất có thể cài đặt đầu tiên của một    thiết bị  sinh trắc học thương mại. Sau đó, hàng trăm các thiết bị Identimat  đã được sử dụng để truy cập vật lý tại các cơ  sở an tồn do Western Electric,   Bộ Năng lượng, Tình báo Hải qn Hoa Kỳ, và như  thế  các tổ  chức.Ứng    dụng sinh trắc học nói chung lâu đời nhất thuộc về  Đại học Georgia, vào  năm 1973, đã cài đặt Identimat từ Identimation đến hạn chế ra vào các  phịng ăn ăn thỏa sức của nó. Hệ thống này vẫn đang hoạt động hàng ngày hoạt động đã được nâng cấp nhiều lần dưới dạng cơng nghệ Hình học Bàn   tay nâng cao.  Một số lượng đáng kể máy qt Identimat cũng đã được lắp đặt tại Phịng thí nghiệm vũ khí hạt nhân sơng Savannah, chứng minh mức hiệu   suất cao của nó ngay cả  ở giai đoạn đầu của q trình phát triển cơng nghệ.  Những sau đó đã được thay thế bằng các mẫu đầu tiên của ID3D, báo hiệu   thương mại 96 David P. Sidlauskas và Samir Tamer chuyển đổi từ  các máy  qt tay cơ điện đầu tiên sang tất cả  các máy hiện đại thiết bị kỹ thuật số.  Các ứng dụng khác của hệ thống hình học bàn tay bao gồm:  ­ Thế vận hội Olympic 1996, nơi có quyền truy cập và đi từ Làng   Olympic đã được kiểm sốt.  ­ Cơ quan lập pháp Colombia nơi máy đọc tay được sử dụng để  đảm  bảo việc bỏ phiếu.  ­ Sân bay quốc tế San Francisco.  ­ Các trung tâm giữ  trẻ  ban ngày sử  dụng hệ  thống hình học bằng tay    để  xác minh danh tính của cha mẹ. Các trường Tiểu học Lotus  Development và New Mexico là ví dụ về điều này.  ­ Chương trình thí điểm INSPASS sử dụng các hệ thống hình học  bằng  tay để theo dõi cửa khẩu cho khách du lịch thường xun. ­  Đại học Georgia đã sử dụng các hệ thống hình học tay từ năm 1973 cho chương trình bữa ăn sinh viên của họ.  ­ Tất cả các nhà máy điện hạt nhân đang hoạt động của Hoa Kỳ 3. Cơng nghệ:  Hệ thống hình học bàn tay cũng theo những bước cơ bản như những thiết bị sinh trắc  khác:   · Thu thập mẫu.  · Xử lý mẫu gốc thành một bản mẫu(template) sinh trắc.  · So sánh và xử lý với những bản mẫu khác có trước trong cơ sở dữ liệu a) Chụp mẫu bàn tay:  Chụp mẫu vật sinh trắc thường được thực hiện bằng một camera quang   học tiêu chuẩn hoặc một máy qt hình phẳng.   Hình học bàn tay dựa trên phân tích đường viên của bàn tay, những hệ  thống nhị phân hóa hình ảnh chụp được thành một hình bóng trắng đen. Độ phân   giải của các đầu đọc hình học bàn tay dùng cho thương mại thường thấp hơn so   với các đầu đọc vân tay. Việc ảnh chụp có độ phân giải thấp nên mới khơng q   nhạy cảm bởi các thay đổi vị trí đặt bàn tay hoặc các vấn đề sinh lý  b) Xử lý:  Xử  lý hình  ảnh chụp được khác nhau rất nhiều với những hệ  thống hình học bàn tay khác nhau. Những hệ thống thương mại hóa và hầu hết các hệ thống học viện bắt đầu bằng việc đo những đặc tính sinh trắc trong hình  ảnh nhị  phân hóa bao gồm độ dài ngón tay, độ rộng, diện tích bề  mặt, và góc giữa những mốc bàn tay, và tỉ lệ những thứ đó. Nhờ thế nên các hệ thống hình học bàn tay khơng bị ảnh hưởng bởi các thay đổi trên bề mặt bàn tay như hình xăm, lơng/tóc, những vết cắt, vết xước, vết bỏng, vết dơ,…  c) Phân lớp:  Bước tiếp cận phổ biến nhất là sử  dụng số liệu khoảng cách Euclid nhưng nhiều cách tiếp cận khác cũng được ghi nhận lại bao gồm phương pháp tương quan, phân tích ngun lý thành phần, tính tốn sai số  trung bình của cái điểm tương ứng dọc đường viền bàn tay.   d) Chọn mẫu:  Tùy thuộc vào những thay đổi sinh lý của người dùng qua thời gian có  thể bắt nguồn từ  tăng cân, sụt cân, sưng bàn tay, các bệnh về  khớp tay hoặc  khơng thể chọn mẫu do các tai nạn về bộ phận bàn tay e) Hiệu suất:  Hiệu suất của hệ thống hình học bàn tay tương đối đa dạng dẫn đến các   trường hợp tính sai bao gồm:  ∙ Thiết bị chụp.  ∙ Kích cỡ tập dữ liệu.  ∙ ∙ ∙ ∙ ∙ ∙ ∙ Nhân khẩu học.  Chất lượng hình ảnh thấp.  Thói quen sinh hoạt.  Hoạt động phịng thí nghiệm .  Chuyển động ràng buộc bàn tay.  Số liệu.  Thang thời gian.  f) Chuẩn hóa:  Ngành cơng nghiệp sinh trắc dần phát triển mạnh, nó sẽ  hình thành những tiêu chuẩn chung cho các quốc gia trên quốc tế.Tiêu chuẩn tiếp cận rơng nhất ngày nay là ANSI/NIST­ITL 1­2000, nó miêu tả  định dạng trao đổi dữ  liệu cho vân tay, hình  ảnh khn mặt, và những thơng tin khác giữa nhiều cơ  quan pháp luật trên khắp thế  giới.Một trong những tiêu chuẩn sinh trắc, ISO/IEC 19794, miêu tả  khối dữ  liệu sinh trắc. ISO/IEC 19794­10 rất giống v ới ANSI INCITS 396­2005(TC Hoa Kỳ), nhưng khơng tương thích nhị  phân với nhau mà u cầu vị  trí đặt tay và cho thiết kế của hệ thống quang học chính xác. Để  đảm bảo các khối dữ  liệu xác định chính xác và có thể  được phân tích, chúng thường kết hợp với các chuẩn khác BioAPI hay CBEFF.  4. Những phát triển tương lai  ­ Nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào 2 mảng chính :  · Giảm tỷ lệ nhận dạng sai.  · Loại bỏ cho việc hướng dẫn đặt tay trên bàn lăn.  ­ Cuối 2006, Recognition Systems thơng báo cho ra một sản phẩm hình học  bàn tay dựa trên một mẫu 20­byte lớn hơn, nó mang lại hiệu suất cao hơn so  với mẫu 9­byte sử  dụng của đời trước. Cơng ty cũng tuyến bố  rằng sử  dụng  độ phân giải quang học cao hơn sẽ dẫn đến tỉ lệ  nhận dạng sai thấp hơn cho  sản phẩm mới ­ Các nhà nghiên cứu hàn lâm đã đưa ra nhiều thuật tốn hình học bàn tay cho phép đặt tay khơng bị  giới hạn trên bề  mặt qt. Tại ít nhất một nhà nghiên cứu đã thực hiện thêm bước loại bỏ  bề  mặt qt hồn tồn, u cầu người dùng chỉ cần vẫy tay về phía máy ảnh từ xa. Hệ thống đó định vị các nếp  nhăn của các khớp ngón tay trong một hình ảnh thang độ xám, sau đó kết  hợp thơng tin đó với dữ liệu nhận dạng khn mặt được chụp trong cùng một  hình ảnh Tất cả các cách tiếp cận này thể hiện lời hứa và có thể được đưa  vào các sản phẩm thương mại. Khơng rõ giới hạn hiệu suất nằm   đâu đối  với hình học bàn tay.Điều này ngụ  ý rằng per­106 David P. Sidlauskas và   Samir Tamer hình thức khơng bị giới hạn bởi nội dung sinh trắc học của bàn  tay, mà là bởi các thuật tốn trích xuất nội dung đó. Kết hợp hai lớp chính   của thuật tốn hình học bàn tay, dựa trên đường viền hoặc trên các đặc điểm  hình học, có thể dẫn đến các thuật tốn hiệu suất thậm chí cao hơn so với các  thuật tốn được cơng bố  trong tài liệu. Ngồi ra, các thuật tốn được phát  triển đối với vị  trí đặt tay khơng bị hạn chế có thể cung cấp hiệu suất cao hơn  khi kết hợp với các bài thuyết trình bằng tay lặp lại nhiều hơn của một hệ thống bị ràng buộc (một sử dụng trục lăn có chốt định vị bằng ngón tay).  ­ Ngồi các thuật tốn hình học bàn tay tiến hóa, tương lai cịn có hứa hẹn về khả năng nhận dạng bàn tay tốt hơn bằng cách kết hợp hình học bàn tay  vàohệ thống đa sinh trắc học. Một số nhà nghiên cứu đã cải thiện hiệu suất phương pháp tiếp cận chỉ dành cho hình học bằng cách thêm dữ liệu kết cấu  từ một bản in được thực hiện từ cùng một hình ảnh (trước khi binarization)  tạo ra hình bóng bàn tay .Hình học bàn tay cũng đã được kết hợp với nhận  dạng khn mặt trên một dự án vượt biên dọc biên giới Israel ­ Palestine .  Có thể tưởng tượng các triển khai đa sinh trắc học khác bao gồm hình học  bàn tay, bao gồm bàn tay / ngón tay và bàn tay / tĩnh mạch.Dựa vào đó có  thể kết hợp với các hệ thống sinh trắc học khác để tạo ra mơ hình rộng lớn  hơn nhằm phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau như trong chính trị, y tế,… ... nhạy cảm bởi các thay đổi vị trí đặt? ?bàn? ?tay? ?hoặc các vấn đề? ?sinh? ?lý? ? b)? ?Xử? ?lý:   Xử ? ?lý? ?hình  ảnh? ?chụp được khác nhau rất nhiều với những hệ  thống hình học? ?bàn? ?tay? ?khác nhau. Những hệ thống thương mại hóa và hầu hết các hệ thống... dự án vượt biên dọc biên giới Israel ­ Palestine .  Có thể tưởng tượng các triển khai đa? ?sinh? ?trắc? ?học khác bao gồm hình học ? ?bàn? ?tay,  bao gồm? ?bàn? ?tay? ?/ ngón? ?tay và? ?bàn? ?tay? ?/ tĩnh mạch.Dựa vào đó có  thể kết hợp với các hệ thống? ?sinh? ?trắc? ?học khác để tạo ra mơ hình rộng lớn  hơn nhằm phục vụ cho nhiều mục đích khác... Hình học ? ?Bàn? ?tay? ?cho nhận dạng, nhưng chắc chắn khơng phải là cuối cùng .  Cơng nghệ  hình học? ?bàn? ?tay? ?là cơng nghệ  sử  dụng kĩ thuật số hình ? ?ảnh? ?và? ?xử? ?lý? ?ảnh? ?để xác thực 2 ngón? ?tay? ?sử dụng ngun? ?lý? ?của