Báo cáo xử lý ảnh

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG BÀI BÁO CÁO CÁ NHÂN MÔN XỬ LÝ ẢNH HỌ TÊN: VŨ THÁI HÒA MSSV: N18DCCN067 LỚP: D18CQCN01-N Chủ đề: Nhận dạng mống mắt I Giới thiệu nhận dạng mống mắt Sinh trắc học kỹ thuật công nghệ sử dụng thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh học riêng cá nhân vân tay, khuân mặt, giọng nói, mống mắt để nhận diện Mống mắt cấu trúc mỏng, hình trịn nằm mắt, có cơng dụng điều chỉnh đường kính kích cỡ đồng tử, lượng ánh sáng đến mắt Mi mắt Đồng tử Mống mắt Củng mạc Mống mắt có hoa văn nhỏ ADN định màu sắc cấu trúc mống mắt, đường hoa văn ngẫu nhiên phát sinh trình bào thai khiến mống mắt trở nên Thậm chí mống mắt người khơng giống Chính đặc điểm mống mắt nên sử dụng cho mục đích nhận dạng người dùng Một số kỹ thuật xử lý hình ảnh có khả trích chọn hình ảnh mống mắt từ ảnh số mắt mã hóa thành mẫu sinh trắc học Mẫu sinh trắc học chứa miêu tả xác khách quan thơng tin lưu trữ mống mắt Khi người muốn nhận dạng hệ thống nhận dạng mống mắt, mắt họ chụp lại sau tạo mẫu mống mắt Mẫu so sánh với mẫu lưu trữ, người nhận dạng có mẫu tương thích khơng nhận dạng khơng có mẫu tương thích II Quy trình xác định mống mắt Xác định vị trí mống mắt đồng tử Mục đích tìm ra: - Phần giao mống mắt đồng tử Mục đích tìm ra: - Phần giao mống mắt củng mạc Có nhiều phương pháp để xác định vị trí mống mắt đồng tử Trong báo cáo khái quát qua phương pháp “Tốn tử vi phân tồn Daugman” Daugman sử dụng tốn tử vi phân tồn cho xác định vị trí vịng trịn mống mắt vùng đồng tử, cung mí mắt mí mắt Tốn tử giả thiết đồng tử đường giới hạn mống mắt đường viền tròn thực dị tìm cạnh đường trịn Tốn tử vi phân tồn xác định cơng thức: Max (r, x₀, y₀)|Gσ(r) * 𝜕 ∮ 𝜕𝑟 r,x0 ,𝑦0 𝐼(𝑥,𝑦) 2𝜋𝑟 𝑑𝑠| Trong đó: • r bán kính để tìm kiếm • Gσ(r) hàm làm mịn Gaussian • I(x,y) ảnh mắt • s đường tròn tạo r, x₀, y₀ Tốn tử tìm kiếm đường trịn có thay đổi lớn giá trị điểm ảnh, biến thiên bán kính vị trí tâm x y đường trịn Tốn tử áp dụng lặp lại với số lượng hàm làm nhẵn ngày giảm để đạt xác định vị trí cách xác 2 Phát loại trừ lông mi Một nguyên nhân làm cho hình ảnh mống mắt bị hỏng lơng mi Các lơng mi che khuất phần mống mắt Suy luận lông mi loại trừ chúng khỏi hình ảnh mống mắt xử lý phương pháp ước tính thống kê phụ thuộc chủ yếu vào việc xác định xem liệu phân bố điểm ảnh mống mắt có đa phương thức hay không Nếu phần đuôi biểu đồ pixel mống mắt hỗ trợ giả thuyết trộn đa phương thức, ngưỡng thích hợp tính tốn pixel bên ngồi bị loại trừ khỏi việc ảnh hưởng đến Mã mống mắt Suy luận thống kê lông mi từ biểu đồ điểm ảnh mống mắt xác định ngưỡng loại trừ lông mi (được dán nhãn màu trắng) khỏi ảnh hưởng đến Mã mống mắt Mống mắt NIST ICE-1 tệp 239766 Phương pháp sử dụng biểu đồ hình ảnh từ lơng mi phát đánh dấu pixel màu trắng Vị trí chúng ghi lại mảng mặt nạ ngăn chúng ảnh hưởng đến liệu mã hóa kết cấu mống mắt III Quy trình nhận dạng mống mắt Sau vùng mống mắt xác định thành công từ ảnh mắt, bước chuẩn hóa để sinh mã mống mắt Q trình chuẩn hóa đưa vùng mống mắt có kích thước khơng đổi để hai ảnh mống mắt điều kiện khác có đặc điểm tiêu biểu vị trí khơng gian 1 Chuẩn hóa ảnh Mống mắt người dùng có thay đổi kích thước đồng tử co giãn mức chiếu sáng khác Vậy nên cần phải thay đổi hệ tọa độ việc trải rộng phần mống mắt vẽ lại tất điểm giới hạn mống mắt thành cực tương đương chúng Trong báo cáo đề cập tới phương pháp chuẩn hóa Daugman Phương pháp dùng tâm đồng tử điểm tham chiếu phương pháp ánh xạ lại sử dụng để chuyển đổi điểm tọa độ Đề-các thành tọa độ cực Daugman vẽ lại vẽ lại điểm vùng mống mắt theo cặp toạ độ cực (r,𝜃) r nằm đoạn [0,1], 𝜃 nằm đoạn [0,2π] 𝜃 r r 𝜃 Mơ hình biến đổi: I(x(r,𝜃), y(r, 𝜃)) → I(r, 𝜃) Với: - x(r,𝜃) = (1-r)xp(𝜃) + rxt(𝜃) V ới: - y(r,𝜃) = (1-r)yp(𝜃) + ryt(𝜃) Trong đó: • I(x,y) ảnh vùng mống mắt • (x,y) toạ độ Đề-các ban đầu • (r, 𝜃)) toạ độ cực chuẩn hố tương ứng • xp, yp xt, yt toạ độ đường biên đồng tử mống mắt theo hướng 𝜃 Trích chọn đặc trưng Sự trích chọn đặc trưng mống mắt nghĩa giữ lại dạng hình trịn quanh vùng mống mắt Những đặc điểm quan trọng mống mắt mã hoá để phép so sánh mẫu thực Hầu hết hệ thống nhận dạng mống mắt sử dụng dải thông phân tích hình ảnh mống mắt để tạo mẫu sinh trắc học Có nhiều phương pháp trích chọn đặc trưng phương pháp đề cập báo cáo Mã hóa dạng sóng Các dạng sóng sử dụng để phân tích liệu vùng mống mắt với đặc trưng xuất độ phân giải khác Các dạng sóng với tần số liệu khoanh vùng, cho phép đặc trưng chúng xuất vị trí độ phân giải so sánh Các phép lọc sóng áp dụng cho vùng mống mắt dạng 2D, độ phân giải với sóng có tỉ lệ số hàm Kết việc áp dụng dạng sóng sau mã hố để đưa miêu tả xác nhận dạng kiểu mống mắt So khớp đặc trưng Khoảng cách Euclid sử dụng để so sánh hai kiểu, đặc biệt kiểu bao gồm giá trị nguyên Khoảng cách Euclid đưa phép đo tương tự tập hợp giá trị hai kiểu Hệ mét ứng dụng Zhu có cơng thức sau: (𝑘) E(k) = (𝑓𝑖 −𝑓𝑖 )2 𝑁 ∑𝑖=1 (𝑘) (𝛿𝑖 )2 Trong đó: • fi đặc trưng thứ mống mắt chưa xác định (𝑘) đặc trưng thứ mẫu mống mắt k (𝑘) độ lệch chuẩn đặc trưng thứ mẫu mống mắt k • 𝑓𝑖 • 𝛿𝑖 Mẫu mống mắt chưa xác định khớp với mẫu mống mắt k E đạt giá trị nhỏ k IV Ứng dụng nhận dạng mống mắt Hộ chiếu điện tử sử dụng sinh trắc học mống mắt Hộ chiếu điện tử (ePassport) hay hộ chiếu sinh trắc học (Biometric passport) sổ hộ chiếu giấy bình thường có chip để lưu lại thông tin cá nhân (tên, ngày tháng năm sinh, giới tính, số hộ chiếu…) liệu sinh trắc học người có thơng tin cá nhân lưu sổ Dựa theo tài liệu DOC 9303 quản lý Hiệp hội Hàng không Dân dụng Quốc tế (ICAO), sinh trắc học tiêu chuẩn hóa sử dụng cho loại hệ thống nhận dạng nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vân tay nhận dạng mống mắt Mục đích ePassport tăng tính xác thực cho hộ chiếu, chống nguy làm giả giúp tiết kiệm thời gian cho việc kiểm tra sân bay nhờ khả đọc nhanh chóng thiết bị an ninh V Kết luận Mống mắt có cấu trúc gồm đường vân vô phức tạp người, gần không thay đổi theo thời gian Chính tính độc nên sinh trắc học mống mắt coi sinh trắc có độ xác cao nhất, hẳn sinh trắc học khác vân tay, giọng nói, khn mặt… Vì nhận dạng mống mắt sử dụng hệ thống bảo mật với hiệu cao, tăng tính an ninh làm giảm tình trạng giả mạo Đây công nghệ hữu dụng sống đại áp dụng nhiều để phục vụ nhu cầu ngày tăng người  ... mống mắt nên sử dụng cho mục đích nhận dạng người dùng Một số kỹ thuật xử lý hình ảnh có khả trích chọn hình ảnh mống mắt từ ảnh số mắt mã hóa thành mẫu sinh trắc học Mẫu sinh trắc học chứa miêu... lơng mi Một ngun nhân làm cho hình ảnh mống mắt bị hỏng lơng mi Các lơng mi che khuất phần mống mắt Suy luận lông mi loại trừ chúng khỏi hình ảnh mống mắt xử lý phương pháp ước tính thống kê phụ... biểu đồ điểm ảnh mống mắt xác định ngưỡng loại trừ lông mi (được dán nhãn màu trắng) khỏi ảnh hưởng đến Mã mống mắt Mống mắt NIST ICE-1 tệp 239766 Phương pháp sử dụng biểu đồ hình ảnh từ lơng