Báo cáo xử lý ảnh nhận diện mống mắt

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA CƠNG NGHỆ THÔNG TIN II 🕮 BÀI BÁO CÁO Tên đề tài: Nhận diện mống mắt Mơn: Xử lí ảnh Mã học phần: INT1362 Sinh viên thực hiên: Nguyễn Thanh Hiền Mã sinh viên: N18DCCN061 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2021 Mục lục I.Giới thiệu II.Lịch sử nghiên cứu III.Quá trình nhận dạng Active Contours, Flexible Generalized Embedded Coordinates 2.Hiệu chỉnh góc nhìn lệch trục 3.Xác định loại bỏ lông mi 4.Chuẩn hóa điểm thay 5.Adapting for Large-Scale Applications 6.Tốc độ hiệu xuất IV.Ứng dụng 10 V.Kết luận 11 VI.Tài Liệu tham khảo 11 I.Giới thiệu Nhận diện mống mắt (Iris Recognition) công nghệ bảo mật hoạt động dựa đặc điểm mống mắt để nhận diện người đó, phương pháp hoạt động xác khó vượt qua nhiều cơng nghệ bảo mật vân tay Trong năm trở lại nhận diện mống mắt có bước phát triển mạnh mẽ Những hệ thống nhận diện mống mắt khác nghiên cứu công bố với kết tốt ngày có nhiều ứng dụng cơng nghệ nhận diện mống mắt triển khai thực tế, điện thoại di động với kích thước nhỏ gọn triển khai công nghệ II.Lịch sử nghiên cứu Những mô tả mống mắt xuất từ lâu trước ghi lại khắc đá, đồ tạo tác gốm tìm thấy Ai Cập, Hi Lạp, vùng đất vương quốc Chaldea cổ xưa Ý tưởng dùng mống mắt để định danh xuất lần vào năm 1885 nhà vật lý người Pháp Alphonse Bertillon dựa theo màu sắc pattern type Năm 1949 nhà nhãn khoa người Anh James Doggart nhận xét cách chi tiết đội phức tạp iris pattern gợi ý dùng mống mắt để định danh tương tự dấu vân tay Năm 1987 hai nhà nhãn khoa người Mỹ Flom Safir cấp sáng chế nhận diện mống mắt Họ thừa nhận bắt gặp ý tưởng sách viết Doggart họ chưa có cách để thực hóa ý tưởng Năm 1994 tiến sĩ Daugman trao sáng chế cho thuật toán nhận dạng Năm 1995 sản phẩm thương mại hóa Năm 2005 lượng lớn sáng chế bao gồm khái niệm nhận diện iris hết hạn mang lại hội cho công ty khác phát triển hệ thống riêng họ mở bước phát triển cho lĩnh vực III.Quá trình nhận dạng Active Contours, Flexible Generalized Embedded Coordinates Cơng việc q trình nhận diện mống mắt trình phân đoạn Trong trình thực tìm kiếm mống mắt hình ảnh cho trước Phân chia đường biên mống mắt với đồng tử, mạc phát đường biên mí mắt Đồng thời loại bỏ hình ảnh lơng mi hay hình ảnh phản chiếu từ kính mắt, giác mạc Điều quan trọng việc lập đồ móng mắt hình ảnh mống mắt bị khuyết phần ánh xạ hình ảnh mống mắt khơng gian(bất biến kích thước giãn nở đồng tử) Sai sót trình phát hiện, mơ hình hóa biểu diễn đường biên làm thay đổi kết trình nhận diện Hình ảnh mống mắt thường bị nhầm lẫn có hình khun thực tế Đường biên bên bên bên ngồi móng mắt khơng đồng tâm với bị che khuất phần mí mắt Bên cạnh hình ảnh từ phản chiếu kính tạo nhận diện sai cho đường biên đường biên ngồi Giải pháp cho vấn đề mơ tả biên biên ngồi móng mắt dạng “Active Contours” dựa mở rộng chuỗi Fourier rời rạc Với phần tử chuỗi Fourier rời rạc có tần số bội 1/2𝜋 Việc lựa chọn tần số phần tử chuỗi Fourier cho phép điều chỉnh mức độ tính tốn độ xác thuật toán Active Contours cho phép lập đồ đẳng áp mơ hình mống mắt hình dạng thực tế đường biên Giả sử mơ hình đường biên cho đường biên đồng tử có tọa độ (𝑥 p(𝜃),𝑦p(𝜃)), 𝜃 ∈ [0; 2𝜋] tương ứng đường biên cho đường biên củng mạc có tọa độ (𝑥 s(𝜃),𝑦s(𝜃)) Sau ánh xạ I(x,y) hệ tọa độ bất biến hình dạng, kích thước giãn nở đồng tử biểu diễn công thức: Trong r ∈ [0; 1] Bằng cách hiệu xuất nhận diện với mẫu khó tăng lên rõ rệt 2.Hiệu chỉnh góc nhìn lệch trục Một điểm yếu hệ thống nhận diện mống mắt u cầu hình ảnh mắt khơng bị lệch trục Vấn để dề giải phần thông số ánh nhìn từ tính tốn cách tin cậy Boairaj cộng tiếp cận vấn đề cách tối ưu hóa giá trị vi tích phân với đường biên nhận dạng Thơng số ánh nhìn bao gồm hai góc cầu Nếu đơn giản hóa giả định (như hình ảnh phụ thuộc vào khoảng cách mắt máy ảnh thường xác định độ cong bề mặt mống mắt) phép biến affine giúp nhận biết mống mắt nhiều góc độ khác Bản chất vấn đề ước tính hai góc cầu ánh nhìn mà móng mắt khơng bị che khuất với Bằng cách giả định nhìn thẳng đồng tử có dạng hình trịn Từ dùng hình dạng đồng tử (elip) thu để tính tốn hai gốc cầu ánh nhìn Nhưng có phương pháp tốt sử dụng lượng giác dựa Fourier Phương pháp không cần phải giả định đồng tử có dạng hình cầu Do đó, suy tham số độ lệch hướng nhìn mà tìm kiếm cách tính tốn hệ số Fourier có liên quan hàm đường bao thực nghiệm X (t) Y (t) Quá trình ước lượng độc lập với hệ số Fourier bậc cao tồn đồng tử có hình dạng bất thường phức tạp hình trịn Đáng ý thơng tin tìm kiếm độ lệch hướng nhìn, cụ thể hướng độ lớn độ lệch, chứa dạng hệ số Fourier hàm điều hòa cos (t) sin (t) biểu thị hệ số có giá trị phức thấp khai triển chuỗi Fourier hàm thực nghiệm X (t) gồm phần thực ảo nó, a b: Giống X(t) hàm thực nghiệm Y(t) gồm phần thực phần ảo c,d Ta tính độ lệch ánh nhìn 𝜃 tỉ lệ khung hình xạ ảnh 𝛾 = B/A Hình ảnh mống mắt trước sau hiệu chuẩn góc nhìn lệch trục Hạn chế phương pháp phép chiếu affine giả định mống mắt phẳng hoàn tồn Nhưng thực tế móng mắt có độ cong định 3.Xác định loại bỏ lông mi Bên cạnh yếu tố khác lơng mi ảnh hưởng lớn đến trình nhận diện mống mắt Lơng mi xuất ngẫu nhiên xếp chồng lên có tạo nên vấn đề phức tạp nhiều so với sợi tóc vấn đề vốn xác định mơ hình Vấn đề nghiêm trọng đến mức làm thay đổi IrisCode khơng xác định loại bỏ Suy luận lông mi loại bỏ khỏi IrisCode thực phương pháp tính tốn thống kê Phương pháp dựa vào phân bổ iris pixels Lúc threshold cần đặt nhằm loại bỏ ảnh ảnh hưởng lông mi IrisCode Thống kê ảnh hưởng lông mi biểu đồ IrisCode, xác định threshold để loại bỏ lông mi (phần tô màu trắng) khỏi ảnh hưởng đến IrisCode 4.Chuẩn hóa điểm thay Hệ thống nhận diện mống mắt hoạt động cách kiểm tra độc lập thống kê mã IrisCode để định xem có đến mống mắt hay không Điều tương tự việc tung đồng xu nhiều lần Vùng nhận dạng Iris bị che khuất lơng mi, mí mắt, phản chiếu hình ảnh từ kính, khơng có độ tương phản cao, bị nhiễu phát loại bỏ thuật tốn thuật tốn thơng qua bitwise mask function Các IrisCode chứa thơng tin pha phép XOR xác định khác hai IrisCode, kết AND với mask tương ứng hai mẫu Iris (|| ||) vector bit kết kết AND hai vector mask dùng để tính tốn khoản cách Hamming Biểu diễn cho khác vector bit biểu thị {codeA, codeB} với hai vector mask tương ứng {maskA, maskB} Dựa vào phân phối Bernoulli, độ tin cậy định cách ánh xạ HDraw thành HDnorm cách chia lại tỷ lệ: Trong n số bit thực so sánh hai IrisCode, tham số tỉ lệ 911 số bit so sánh mống mắt tính tốn từ trước So sánh hai thuật tốn thuật tốn khơng chuẩn hóa, thuật tốn có chuẩn hóa dựa sở liệu NIST ICE-1 Sử dụng điểm chuẩn hóa thay khác mang lại hiệu khác vùng khác ROC, sở liệu khơng lớn khơng khơng chuẩn hóa đặt kết tốt hơn, với sở liệu lớn sở liệu quốc gia UAE( có 632500 IrisCode 200 tỉ mẫu mống mắt so sánh với nhau) normalizing scores phương pháp thực cần thiết 5.Adapting for Large-Scale Applications Ta thấy phép so sánh bit từ IrisCodes khác phép thử Bernoulli, hay mặt khái niệm “tung đồng xu” phép thử Bernoulli tạo phân phối nhị thức Nếu người tung đồng xu có xác suất "ngửa" p chuỗi N lần tung độc lập đếm số m kết "ngửa", người ta tính x = m/N số lượng lớn N lần tung lặp lặp lại vậy, phân phối kỳ vọng x đường cong Phân phối HDnorm hóa dựa sở liệu NIST ICE-1với 200 tỷ cặp so sánh mẫu mống mắt Các binomial functional form mô tả tốt normalized similarity scores hai iris pattem lý dẫn đến cho cần thiết thuật toán việc tìm kiếm quy mơ lớn 6.Tốc độ hiệu xuất Trên 300MHz Sun workstation, thời gian thực q trình bẳng thuật tốn tối ưu sau: Các cơng cụ tìm kiếm thực 100,00 phép so trùng mống mắt giây Một thuận lợi việc sử dụng phép tốn bitwise AND, XOR phép tốn thực song song có lợi để tăng hiệu suất Nếu sở liệu người dùng lớn lên tới hàng triệu người nên chia sở liệu thành phần nhỏ (100,000 người) sau áp dụng phương pháp tìm kiếm song song nhằm giảm thiểu thời gian sử lí Cơ sở toán học thuật toán nhận diện mống mắt cho thấy sử dụng biện pháp tìm kiếm song song nhiều CPU để dưa kết vòng giây với sở liệu quốc gia IV.Ứng dụng -Xác định danh tính:nhận diện mống mắt sử dụng kết hợp với phương pháp nhận diện vân tay Làm tăng khả định danh xác giảm rủi ro bảo trì liệu -Thực thi pháp luật: mống mắt dùng để xác định theo dõi tội phạm nhằm đảm bảo an tồn cơng cộng tối đa Cơng nghệ giúp vượt qua vòng lặp hệ thống an ninh truyền thống, khơng phát tội phạm mà cịn ngăn chặn tội phạm -Kiểm soát xuất nhập cảnh: Nhiều sân bay quốc tế Mỹ, Canada, Hà Lan Anh triển khai xác thực sinh trắc học mống mắt để kiểm sốt việc nhập cư Bên cạnh đó, cơng ty hàng không sử dụng hệ thống xác thực mống mắt để đảm bảo an toàn cho việc di chuyển -Dịch vụ tài ngân hàng: Theo ISO 19092: 2008, ngân hàng tổ chức tài phải quản lý công nghệ sinh trắc học thay mã PIN truyền thống, các hệ thống sinh trắc học mống mắt xem hệ thống an toàn cho KYC, định danh người dùng, nhân viên -Chăm sóc sức khỏe: Nhận diện mống mắt dùng để định danh bệnh nhân, tra cứu thuốc lịch sử điều trị mà không cần yêu cầu trực tiếp thông tin cá nhân bệnh nhân, giảm rủi ro rị rỉ thơng tin 10 V.Kết luận Hệ thống nhận diện mống mắt hệ thống phức tạp đáng tin cậy, sử dụng rộng rãi thực tế Tuy nhiên với phát triển mạnh mẽ sức mạnh máy tính cơng trình nghiên cứu nhằm cải thiện độ xác, tốc độ liên tục cơng bố tương lai có ngày nhiều ứng dụng nhận diện mống mắt đời VI.Tài Liệu tham khảo -Handbook of Biometric -Application of Iris Biometric Authentication in Different Sectors -How Iris Recognition Works 11 ... Trong năm trở lại nhận diện mống mắt có bước phát triển mạnh mẽ Những hệ thống nhận diện mống mắt khác nghiên cứu công bố với kết tốt ngày có nhiều ứng dụng cơng nghệ nhận diện mống mắt triển khai... biên mống mắt với đồng tử, mạc phát đường biên mí mắt Đồng thời loại bỏ hình ảnh lơng mi hay hình ảnh phản chiếu từ kính mắt, giác mạc Điều quan trọng việc lập đồ móng mắt hình ảnh mống mắt bị... nhận xét cách chi tiết đội phức tạp iris pattern gợi ý dùng mống mắt để định danh tương tự dấu vân tay Năm 1987 hai nhà nhãn khoa người Mỹ Flom Safir cấp sáng chế nhận diện mống mắt Họ thừa nhận