Bài báo cáo cá nhân Họ tên: Cao Thành Lợi MSSV: N18DCCN118 Nhận diện dấu vân tay 1) Giới thiệu Dấu vân tay thể lớp biểu bì ngón tay, bao gồm đường vân vân chìm(1) xen kẻ Đường vân tay tiến hóa để giúp người cầm nắm đồ vật Dấu vân tay kết hợp yếu tố truyền yếu tố bên ngồi mơi trường tác động Hệ thống đường vân tay hình thành phát triền hồn toàn tháng thứ bào thai không thay đổi suốt đời ngoại trừ việc bị tác động từ mơi trường bên ngồi Hai trẻ sinh đơi trứng giống đường vân tay khác nên vân tay trở thành dấu hiệu nhận biết sinh trắc học tốt Dấu vân tay người từ thời xưa phsat với số lượng lớn vật cổ đại Điều cung cấp chứng cho thấy dấu vân tay người cổ đại nhận độc lập dấu vân tay, tới tận kỉ thứ 16 kĩ thuật nhận diện đấu vân tay khởi xướng Vào năm 1686, giáo sư Marcello Malpighi trường đại học Bologna ghi vào viết ông diện đường xoắn ốc vòng lặp dấu vân tay Cùng với kiện nhận biết dấu vân tay kiện Henry Fauld vào năm 1880 Heschel, từ thành lập tảng nhận diện dấu vân tay đại Vào cuối kỉ 19, Sir Francis Galton thực nghiên cứu sâu rộng dấu vân tay; ông giới thiệu điểm tiểu tiết cho việc đối xứng dấu vân tay vào năm 1888 Một bước tiến quan trọng nhận diện dấu vân tay thực vào năm 1899 Edward Henry, người thành lập hệ thống Henry nỗi tiếng việc phân lớp dấu vân tay Vào đầu kỉ 20, nhận diện vân tay chấp nhận phương pháp nhận diện cá nhân hiệu trở thành tiêu chuẩn ngành pháp y Cùng với sở liệu ghi nhận lại dấu vân tay thành lập Điển hình sở liệu FBI thành lập vào năm 1924 với sở liệu 810 nghìn thẻ dấu vân tay Với phát triển nhanh chóng dấu vân tay pháp y, sở liệu trở nên lớn thực việc nhận diện thủ công thông qua chuyên gia Đầu thập kỉ 1960 FBI đầu tư khoảng lớn để tiến hành phát triển hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động dựa quan sát từ chuyên gia nhận diện vân tay Có ba vấn đề lớn việc nhận diện dấu vân tay tự động xác định nghiên cứu là: thu thập dấu vân tay dạng kĩ thuật số, trích xuất đặt trưng đường vân cục bộ, đối xứng mấu thử cá nhân Nghiên cứu thành công đến mức gần tất quan thi hành luật toàn giới sử dụng hệ thống nhận diện vân tay tự động Những hệ thống giúp giảm chi phí thuê đào tạo chuyên gia nhận diện vân tay Nhờ vào phát triển nhanh chóng thị trường máy tính cá nhân, cơng nghệ nhận diện dấu vân tay dần phổ biến rộng rãi đến tất người dân, điển hình là: truy cập vào máy tính cá nhân, truy cập vào ATM, truy cập vật lý,… 2) Cảm biến vân tay Trong ứng dụng pháp lý lịch sử, việc thu thập dấu vân tay thực phương pháp “kỹ thuật mực”: ngón tay đối tượng bơi mực đen ấn lên thẻ giấy; sau thẻ giấy đưa vào máy quét kết cuối ảnh kỹ thuật số Những kỹ thuật gọi thu thập dấu vân tay ngoại tuyến Ngày nay, hấu hết hệ thống nhận diện dấu vân tay thu thập vân tay cách quét trực tiếp bề mặt ngón tay với máy quét điện tử Phương pháp không cần mực, đối tượng cần đặt ngón tay lên bề mặt máy quét Thành phần quan trọng máy quét cảm biến, thành phần tạo nên hình ảnh dấu vân tay Hấu hết cảm biến thuộc ba loại: quang, rắn, siêu âm: • Cảm biến quang: Frustrated Total Internal Reflection(FTIR) kỹ thuật lâu đời sử dụng nhiều Ngón tay chạm vào mặt lăng kính, đường vân tiếp xúc với lăng kính cịn vân chìm khoảng cách hai vân Mặt bên trái lăng kính chiếu sáng ánh sáng khuếch tán, vân phản chiếu lại ánh sáng trơng vân chìm hấp thụ ánh sáng Tia sáng phản chiếu hấp thu vào cảm biến hình ảnh CCD CMOS thơng qua ống kính • Cảm biến rắn: Hay cịn gọi cảm biến silicon, có mặt thị trường vào thập kỷ 1990 Bộ cảm biến bao gồm dãy điểm ảnh, điểm ảnh cảm biến nhỏ Đối tượng lấy mẫu cần chạm trực tiếp lên bề mặt silicon (không cần thiết phải sử dụng cảm biến quang hay CCD/CMOS), bốn hiệu ứng để chuyển đổi từ tín hiệu vật lý sang tín hiệu điện tử là: điện dung, nhiệt, điện trường, điện áp • Cảm biến siêu âm: Cảm biến siêu âm xem dạng tiếng vang Một đặc tính sóng âm khả qua vật liệu, tạo tiếng vang lại từ điểm cản trở Công nghệ chưa phát triển để sử dụng quy mô lớn Những kỹ thuật nhận diện hình ảnh đa phương diện hình ảnh 3D không cần chạm phát triển gặp phải khó khăn như: khó khăn làm việc với ngón tay ướt khơ, biến dạng da gây áp lực ngón tay lên bề mặt cảm biến, khơng có khả phát ngón tay giả Để tối ưu hóa tính dấu vân tay thu được, Ú Criminal Justice Information Services đưa tiêu chuẩn thông số kỹ thuật định dạng cho hình ảnh vân tay máy quét Tuy nhiên tiêu chuẩn áp dụng với máy quét ứng dụng ngành pháp y, máy quét thương mại chưa có tiêu chuẩn chung để đánh giá 3) Trích xuất đặc trưng Trong ảnh vân tay, đường thường có màu tối đường lõm có máu sáng Đường lõm thường chạy song song với chúng bị chia đôi bị ngắt Khi phân tích mức độ tồn cục, hình mẫu dấu vân tay cho thấy nhiều vùng có hình dạng đặt biệt Những vùng này( vùng kì dị) phân thành ba loại: vịng, delta, xốy( kí hiệu lần lượt: ∩, ∆, O) Điểm lõi điểm kì dị loại vịng nằm Ở mức cục bộ, đặc trưng quan trọng gọi minutiae tìm thấy hình mẫu dấu vân tay Minutiae dùng để điểm mà đường bị ngắt Ví dụ, đường kết thúc(bị ngắt), chia thành hai đường khác nhau(phân nhánh) Tuy có nhiều loại minutiae cân nhắc, thường có loại sử dụng q trình tự động với độ xác cao 3.1/Hướng đường cục tần số Một đường cục điểm (x,y) có góc θxy – góc tạo từ đường thẳng qua điểm lân cận tập trung (x,y) với trục hoành Tần số đường cục (hoặc mật độ) số đường đơn vị đồ dài phân đoạn giả định có tâm (x,y) trực giao với hướng đường cục θxy Hong, Wan, Jain ước tính tần số đường cục cách đếm số lượng điểm ảnh trung bình hai đường xám liên tục hướng bình thường với hướng đường cục Trong phương pháp đề xuất Mario Maltoni, hình mẫu đường mơ hình hóa dạng bề mặt hình sin, định lý biến thiên khai thác để ước lượng tần số 3.2/Phân đoạn Công việc phân đoạn bao gồm việc tách vùng vân tay khỏi ảnh Bởi hình ảnh vân tay mẫu có vân, kỹ thuật mức cục bộ, tồn cục khơng thể lập vùng vân tay hiệu 3.3/Nhận diện điểm kỳ dị Hầu hết phương pháp nhận diện điểm kỳ dị tài liệu hoạt động hình ảnh vân tay có định hướng Các phương pháp đề xuất chia theo ba lớp: phương pháp dựa tên đặc tính cục hình ảnh định hướng; phương pháp dựa phân vùng; nhận dạng điểm lõi phương pháp đăng ký dấu vân tay 3.4/Cải thiện nhị phân hóa Hiệu thuật tốn trích xuất nhận diện dấu vân tay phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh đầu vào Có khoảng 10% số hình ảnh dấu vân tay có chất lượng Mục đích thuật tốn cải thiện để tăng độ rõ cấu trúc đường vùng khơi phục đánh dấu lại vùng khơng thể khơi phục q nhiễu để xử lý Kỹ thuật cải thiện hình ảnh sử dụng nhiều dựa lọc ngữ cảnh 3.5/Trích xuất Minutiae (chi tiết quan trọng) Hầu hết phương pháp trích xuất u cầu hình ảnh trắng đen vân tay phải chuyển dạng nhị phân Sau hình ảnh nhị phân làm mỏng để đưa hình ảnh vân có độ dày điểm ảnh Cuối trình quét điểm ảnh để nhận diện minutiae Một số tác giả đề xuất thực việc trích xuất hình ảnh trắng đen vì: lượng lớn thơng tin bị q trình nhị phân hóa; làm mỏng tạo lượng lớn điểm minutiae ảo; hầu hết phương pháp nhị phân hóa khơng cho kết xác hình ảnh chất lượng Maio Maltoni đề xuất phương pháp trích xuất minutiae trực tiếp ảnh trắng đen, ý tưởng dò đường lồi ảnh trắng đen dựa định hướng cục hình mẫu đường lồi Bước xử lý cuối (được gọi lọc minutiae) thường hữu dụng việc loại bỏ minutiae giả mạo phát vùng bị nhiễu 4) Đối xứng Đối xứng vân tay hình ảnh chất lượng cao dễ dàng cho kết với độ xác cao khó khăn gặp phải đối xứng với hình ảnh chất lượng thấp 4.1/Đối xứng dựa tển tương quan Gọi I(∆x,∆y,θ) ảnh đầu vào xoay góc θ quanh gốc tọa độ (thường tâm ảnh) dịch đoạn ∆x,∆y theo x,y Sự tương đồng hai ảnh T I đo bằng: mối tương quan chéo T I Áp dụng trực tiếp phương trình cho kết chấp nhận ảnh hưởng lấy mẫu ảnh việc thực trực tiếp phương trình tốn mặt tình tốn 4.2/Phương pháp dựa Minutiae Đây kỹ thuật tiếng áp dụng rộng rãi nhất, tảng so sánh dấu vân tay Minutiae trích xuất từ hai ngón tay lưu trữ dạng tập điểm khơng gian hai chiều {x,y, θ} (x,y) tọa độ minutiae θ góc minutiae, thuật toán đối xứng thực không gian Kỹ thuật biến đổi Hough kỹ thuật đối xứng minutiae toàn cục sử dụng phổ biến Biến đổi Hough việc đối xứng hình mẫu điểm thành vấn đề tìm đỉnh khơng gian Hough Một số tác giả đề xuất kỹ thuật “đối xứng minutiae cục bộ” - so sánh vân tay theo cấu trúc minutiae cục bộ; cấu trúc cục đặc trưng hóa thuộc tính bất biến phù hợp cho việc đối xứng mà khơng cần điều chỉnh tồn cục trước Đối xứng vân tay dựa xếp minutiae cục giảm quan hệ khơng gian tồn cục từ giảm lượng thơng tin cho việc phân biệt vân tay Đối xứng cục có lợi tính đơn giản, thời gian tính tốn, bị ảnh hưởng biến dạng hình ảnh, đối xứng toàn cục cho độ phân biệt cao Những kỹ thuật đối xứng thường kết hợp lợi đối xứng toàn cục cục 4.3/Kỹ thuật dựa đặc trưng đường lối Lý mà nhà tạo lập kỹ thuật nhận diện dấu vân tay tìm đặc trưng khác thay minutiae: khó để trích xuất minutiae từ ảnh vân tay chất lượng thấp; trích xuất minutiae tốn thời gian; đặc trưng khác dùng với minutiae để tăng độ xác Jain at al, đề xuất kỹ thuật phân tích kết cấu cục vùng xung quanh điểm lõi theo khuôn mẫu Một vector đặc trưng (FingerCode) hợp thành từ đặc trưng trích xuất từ vùng cục đặc trưng khuôn mẫu Đối xứng hai vân tay cách đối xứng FingerCode tương ứng chúng sử dụng khoảng cách Euclidean để tính độ lệch Một số hướng tiếp cận đề xuất sử dụng đặc trưng khác trừ minutiae đường lồi, định hướng cục bộ, mật độ cục sử dụng với minutiae để tăng hiệu hệ thống 5) Đánh giá hiệu Mặc dù độ xác mặt sinh trắc học đấu vân tay cao khơng có thuật tốn nhận diện hồn hảo dấu vân tay Hiện nhận diện vân tay cộng đồng giới đặt biệt quan tâm thể qua việc nhận diện danh tính cơng dân thông qua vân tay nên việc đánh giá hiệu quan trọng Hệ thống đánh giá biết đến rộng rãi Fingerprint Vrification Competition (FVC) the Fingerprint Vendor Technology Evaluation (FpVTE) 5.1/Dấu vân tay nhân tạo Đánh giá hiệu hệ thống nhận diện dấu vân tay phụ thuộc vào liệu Thông thường, để tỉ lệ lỗi thấp ta cần có sở liệu lớn sở liệu sử dụng để kiểm tra tối ưu hệ thống, vòng kiểm tra cần dùng sở liệu chưa biết hệ thống Không may việc thu thập sở liệu lớn tốn mặt thời gian tiền bạc việc lấy mẫu việc lập lại nhiều lần nên dễ sinh lỗi trình lấy mẫu Trong số ngữ cảnh, việc tự sinh dấu vân tay nhân tạo giống thật giải vấn đề Một tính chất cần có máy sinh vân tay nhân tạo tạo biến thể vân tay quan sát tự nhiên cách mơ phỏng: • Những phần khác ngón tay chạm vào cảm biến • Những biến đổi khơng tuyến tính tạo áp lực khơng trực giao ngón tay lên cảm biến • Những thay đổi độ dày đường lồi mức độ áp lực hay độ ẩm da • Vết cắt đầu ngón tay loại nhiễu khác Phương pháp tiếp cận không trực giao thỏa mãn điều kiện dùng để tạo sở liệu hình ảnh vân tay thực tế với số lượng lớn, cho phép huấn luyện, thử nghiệm, tối ưu so sánh thuật toán tự nhận dạng vân tay hiệu 6) Kết luận Tự động nhận diện vân tay ứng dụng nhận diện hình mẫu máy Vì thế, có nhầm lẫn nhận diện vân tay vấn đề giải hoàn toàn Ngược lại, nhận diện vân tay vấn đề phức tạp khó khăn Những vấn đề quan trọng tóm lượt sau: -Cải thiện trích xuất thuật tốn đối xứng: Khó trích xuất đối xứng hình ảnh chất lượng -Đảm bảo sinh trắc học dựa vân tay: nguy hiểm tiềm nhận diện dấu vân tay là: công kênh giao tiếp; công module phần mềm; công sở liệu; đưa vân tay giả cho cảm biến Gần khả thực hai loại công cuối nhà nghiên cứu báo cáo rằng: số nghiên cứu cho thấy đánh lừa hệ thống nhận diện vân tay đánh lừa ngón tay giả Cần có thêm nhiều nghiên cứu việc nhận diện giả mạo để đối phó với nguy hiểm ... điển hình là: truy cập vào máy tính cá nhân, truy cập vào ATM, truy cập vật lý, … 2) Cảm biến vân tay Trong ứng dụng pháp lý lịch sử, việc thu thập dấu vân tay thực phương pháp “kỹ thuật mực”: ngón... thiện để tăng độ rõ cấu trúc đường vùng khơi phục đánh dấu lại vùng khơng thể khơi phục q nhiễu để xử lý Kỹ thuật cải thiện hình ảnh sử dụng nhiều dựa lọc ngữ cảnh 3.5/Trích xuất Minutiae (chi tiết... tiếp ảnh trắng đen, ý tưởng dị đường lồi ảnh trắng đen dựa định hướng cục hình mẫu đường lồi Bước xử lý cuối (được gọi lọc minutiae) thường hữu dụng việc loại bỏ minutiae giả mạo phát vùng bị nhiễu