Báo cáo xử lý ảnh

Môn: Xử lý ảnh Đề tài: NHẬN DIỆN VÂN TAY Sinh viên thực hiện: Nguyễn Phạm Nhật Minh MSSV: N17DCCN095 Giáo viên mơn: Lê Hồng Thái Đề CHƯƠNG 5: HÌNH HỌC BÀN TAY 5.1 Hình học bàn tay: Một góc nhìn lịch sử -Bằng chứng hình học bàn tay từ 31,000 năm trước -Ứng dụng thực tiễn việc dùng hình học bàn tay cho việc xác minh từ tháng năm 1858 từ ông William Herchel, người nhờ doanh nhân địa phương Rajyadhar Konai in dấu bàn tay lên hợp đồng -Máy quét hình học bàn tay thương mại hóa Identimat làm công ty Identimation từ năm đầu thập niên 1970 Thiết bị sử dụng bóng đèn 1000W để kích hoạt chế quét tế bào quang điện nhằm mục đích ước tính hình dạng bàn tay -Cơng ty Identimation mua lại Wackenhut Được giao cho chi nhánh họ Stellar System thành viên Stellar System sau thành lập Recognition System vào năm 1986 Mục đích tổ chức Recognition System tìm cách giảm chi phí cho cơng nghệ hình học bàn tay cơng nghệ kĩ thuật số hình ảnh xử lý ảnh Recognition Systems, phần IngerSoll Rand, trở thành nhà sản xuất hàng đầu cơng nghệ Hình học bàn tay, tạo hàng ngàn thiết bị Hình học bàn tay cho thị trường Bảo mật Chấm công Biomet Partners , Inc thành lập vào năm 1992 phát triển thiết bị xác thực ngón tay sử dụng nguyên lý Hình học Bàn tay cho ngón trỏ ngón 5.2 Lịch sử phát triển -Vào thập niên 1960 Robert Miller tạo nên nguyên mẫu máy nhận dạng hình học bàn tay -Phiên thương mại hóa nguyên mẫu – Identimat(Hình 5.2) Sản phẩm sử dụng thành công nhiều lĩnh vực bao gồm Bảo mật Vũ khí Hạt Nhân, Chấm cơng nhân viên Tạo phân lớp truy cập Thiết bị bị ngưng sản xuất từ năm 1987 -1986 Recognition Systems tạo máy đọc ID3D Máy ID3D máy đọc bàn tay sử dụng cảm biến ảnh kỹ thuật số thể rắn để ghi hình ảnh chiều bàn tay Hệ thống chuyển đổi hình ảnh gốc thành ảnh nhị phân gần giống bóng bàn tay Nhờ Hình học Bàn tay ý đến ID3D cách mạng nhiều phương diện tiến cơng nghệ mang tới cho Hình học Bàn tay Những nhà phát triển nhận họ gạt bọn xấu mà họ cần phải để người tốt vào Các hệ thống nhận diện thời thường tập trung vào bảo mật ID3D thiết kế để có tỉ lệ từ chối sai tối thiểu Sự đáng tin cậy ưa dùng thị trường số lượng người dùng lớn yêu cầu tính bảo mật cao phịng nghiên cứu vũ khí hạt nhân nhà máy điện hạt nhân Tất nhà máy điện hạt nhân Hoa Kì có sử dụng hệ thống nhận dạng -Quan trọng 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 Có thể nói phần lớn lợi nhuận ngành công nghiệp sinh trắc học đến từ ID3D phiên 5.3 Những ứng dụng thú vị Những ứng dụng Hình học bàn tay bao gồm: -Hệ thống chấm công Shearson Hamill, công ty đầu tư Wall Street - Hàng trăm máy Identimat dùng cho bảo mật kết nối vật lý sở vận hành Western Electric, the Deparment of Energy, U.S Naval Intelligence, tổ chức tương tự -Sảnh ăn tối all-you-can-eat Đại Học Georgia -Tại Olympic Games 1996 nơi mà quyền truy cập đến Olympic Village kiếm soát -Cơ quan lập pháp Comlombia dùng máy quét bàn tay để đảm bao phiếu bầu cử -Sân bay quốc tế San Francisco -Trung tâm giữ trẻ ban ngày sử dụng hệ thống hình học bàn tay để xác nhận danh tính phụ huynh Trường Lotus Development New Mexico Elementary ví dụ -Chương trình phi cơng INSPASS sử dụng hình học bàn tay để theo dõi khách du lịch thường xuyên qua lại cửa -Trường Đại Học Georgia sử dụng hình học bàn tay từ năm 1973 cho chương trình bữa ăn sinh viên -Tất nhà máy điện hạt nhân hoạt động Hoa Kì 5.3.1 Những hướng dẫn ứng dụng -Những đặc tính cho thấy ứng dụng phù hợp:      Có số lượng lớn người sử dụng Mơi trường khác nghiệt đặc biệt ngồi trời Một nhóm người dùng có thói quen sử dụng thiết bị thường xuyên Quan trọng độ dễ sử dụng Quan trọng tỉ lệ chọn cao  Quan trọng tốc độ vận hành  Yêu cầu dễ dàng tích hợp với hệ thống có -Những đặc tính cho thấy ứng dụng không phù hợp:  Yêu cầu nhận dạng phần tử số nhiều  Yêu cầu kích cỡ nhỏ  Người sử dụng khơng hợp tác -Những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất      Người sử dụng huấn luyện Máy đọc đặt cách, cao thấp Ánh sáng mặt trời chiếu trực tiếp nguồn sáng mơi trường q sáng Băng bó lớn trật khớp ngón tay Biến dạng đáng kể bàn tay, thiếu ngón tay Đại khái hình học bàn tay tìm thấy ứng dụng thành cơng Kiểm soát 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 Cơng nghệ Khi người dùng tạo mẫu sinh trắc, hệ thống hình học bàn tay theo bước thiết bị sinh trắc khác: Thu thập mẫu, xử lý mẫu gốc thành mẫu(template) sinh trắc, so sánh với mẫu khác có trước sở liệu Những q trình minh họa hình 5.4.1 Chụp 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(Hình 5.6) -Một số loại máy triết xuất thông tin 3D camera máy cách sử dụng gương để phản chiếu Dựa vị trí gương, thứ tạo phép chiếu trực giao phép chiếu 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 -Xử lý hình ảnh chụp khác nhiều với hệ thống hình 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[22] Việc đo đặc đại khái bảo gồm độ dài ngón tay, độ rộng, diện tích bề mặt, góc mốc bàn tay, tỉ lệ thứ [10,7,22,17] - 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 -Bước tiếp cận thơng thường sử dụng số liệu khoảng cách Euclid nhiều cách tiếp cận khác ghi nhận lại Những thứ bao gồm phương pháp tương quan[5,11], phân tích ngun lý thành phần[2], tính tốn sai số trung bình điểm tương ứng dọc đường viền bàn tay Tham khảo[17] thực thi vài phương pháp phân lớp/so sánh, bao gồm Mơ hình Gaussian hỗn hợp 5.4.4 Thích ứng mẫu -Thích ứng mẫu cải thiện hiệu suất hệ thống sinh trắc hình 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 Thích ứng mẫu khơng thể thích nghi với thay đổi mạnh hình học bàn tay xảy đột ngột phận vụ tai nạn 5.5 Hiệu suất Vài yếu tố ảnh hưởng đến sai số thuật tốn tính tốn sử dụng tập liệu bao gồm:  Thiết bị chụp: nhà nghiên cứu sử dụng loại camera hay máy quét phẳng khác dẫn đến việc đa dạng độ phân giải ảnh, tương phản, thị sai(do khoảng cách camera bàn tay)  Kích cỡ tập liệu: vài tập sử liệu sử dụng số lượng nhỏ bàn tay người dùng hay vị trí đặt tay gây nên việc thiếu chắn việc so sánh báo cáo có độ lớn tập liệu  Nhân học: Hầu hết tập liệu dựa sinh viên đại học(do hầu hết nghiên cứu thực trường đại học cao đẳng) vài tập liệu dựa phân khúc nhân học khác nhân viên văn phịng, cơng nhân xây dựng, trẻ em, người già, hay nhóm nhân cụ thể Những nhóm nhân có sinh lý hay đặc điểm hành vi khác hỗ trợ cản trở vị trí đặt tay  Hình ảnh chất lượng thấp: Không báo cáo công khai giải việc vị trí đặt tay chất lượng thấp Ví dụ như, người bị viêm khớp(hoặc hồn cảnh tương tự) khổng để đặt tay áp phẳng lên trục lăn tiếp xúc hay khơng có cách đặt tay cố định Những bàn tay thiếu ngón hay cụt đốt ngón làm cho thuật tốn hoang mang cố tìm ngón tay “bình thường”  Thói quen: Người dùng tương tác với hệ thống sinh trắc thay đổi thói quen họ qua thời gian, làm giảm khả đo tỉ lệ sai  Phòng thí nghiệm vs hoạt động thí nghiệm: Hầu hết tập liệu ghi lại mơi trường phịng nghiên cứu, thu thập môi trường hoạt động nhà ngồi trời bao gồm trộn lẫn người dùng huấn luyện không huấn luyện  Ràng buộc bàn 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 toán giải  Số liệu: Vì dụ như, vài kết công khai không biểu thị họ sử dụng 1-try hay 3-try  Timescale: Vì bàn tay thay đổi qua 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 hóa -Khi ngành cơng nghiệp sinh trắc tiếp tục phát triển, dần hình thành tiêu chuẩn chung quốc tế - Trao đổi tiêu chuẩn liệu sinh trắc xảy vài năm Tiêu chuẩn tiếp cận rông ngày ANSI/NIST-ITL 1-2000, miêu tả định dạng trao đổi liệu cho vân tay, hình ảnh khuôn mặt, thông tin khác nhiều quan pháp luật khắp giới(ví dụ quan an ninh FBI, CIA, Interpol)[12] - Tiêu chuẩn quốc tế Hoa Kì cho hình học bàn tay ANSI INCITS 396-2005, thứ chi tiết khối liệu sinh trắc chứa hay nhiều hình bóng bàn tay Để giảm thiểu kích cỡ khối liệu, Hình bóng mã hóa sử dụng Freeman Chain Code Phương pháp sử dụng để truy vết đường viền đường cong kín nào, sử dụng tối thiểu bit nhị phân cho điểm đường cong Ví dụ như, đường cong với 960 điểm miêu tả thành 960*2 = 1920 bit nhị phân, hay 240 byte -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 khơng tương thích nhị phân với Thêm vào u cầu thơng thường khối liệu sinh trắc tiêu chuẩn yêu cầu phần “luyện tập tốt nhất” cho vị trí đặt tay cho thiết kế hệ thống quang học 5.7 Những phát triển tương lai -Nghiên cứu hình 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 thơng 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 trước cơng ty Công ty tuyến bố sử dụng độ phân giải quang học cao dẫn đến tỉ lệ ghép sai thấp cho sản phẩm - Vẫn chưa rõ đâu giới hạn hiệu suất cho hình học bàn tay Đường thời gian thể bảng 5.1 nói lên thuật tốn ngày triết xuất nhiều hiệu từ hình bóng bàn tay; điều ám hiệu suất không bị giới hạn nội dung bàn tay mà thuật tốn triết xuất nội dung  ... phép chiếu 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 -Xử lý hình ảnh chụp khác nhiều với hệ thống hình học... đọc ID3D Máy ID3D máy đọc bàn tay sử dụng cảm biến ảnh kỹ thuật số thể rắn để ghi hình ảnh chiều bàn tay Hệ thống chuyển đổi hình ảnh gốc thành ảnh nhị phân gần giống bóng bàn tay Nhờ Hình học... Recognition System tìm cách giảm chi phí cho cơng nghệ hình học bàn tay cơng nghệ kĩ thuật số hình ảnh xử lý ảnh Recognition Systems, phần IngerSoll Rand, trở thành nhà sản xuất hàng đầu công nghệ Hình