Báo cáo xử lý ảnh vân tay

Báo cáo cá nhân Tìm hiểu đề tài: NHẬN DẠNG HÌNH HỌC VÂN TAY Tên: Ngơ Trung Dũng MSSV: N18DCCN028 Lớp: D18CQCN01-N Môn: Xử lý ảnh Giảng viên hướng dẫn: Lê Hồng Thái I.Quan điểm lịch sử -Hình học bàn tay cơng nghệ xác thực có lịch sử sử dụng lâu đời -7/1858, ngài William Herschel dùng bàn tay in lên mặt sau hợp đồng để làm dấu hiệu hợp đồng riêng cơng ty ơng Đó ghi nhận lần người dùng hình ảnh bàn tay ngón tay cho mục đích nhận dạng - 1960, Robert Miller phát minh thiết bị tự động nhận dạng hình học bàn tay Thiết bị sử dụng thành lò xo để cho người dùng đặt tay vơ đầu ngón tay đẩy lị xo lại thu mơ hình phản ánh độ dài tương đối ngón tay - Máy quét Hình học Bàn tay thương mại phần giới thiệu Identimat Identimation đưa vào đầu năm 1970 Thiết bị sử dụng công suất 1.000 watt bóng đèn để kích hoạt tế bào quang quét học để đo bàn tay hình dạng - Năm 1986, Hệ thống Nhận biết thành lập để phát triển tiếp thị đầu đọc Hình học Bàn tay khai thác công nghệ xử lý hình ảnh hình ảnh kỹ thuật số chi phí thấp sau trở nên khả dụng ID3D mang tính cách mạng theo số cách ngồi cơng nghệ tiến mà mang lại cho Hình học Bàn tay ID3D thiết kế để đảm bảo tỷ lệ Từ chối Sai thấp ứng dụng giới thực.Độ tin cậy khiến trở thành người sản phẩm sinh trắc học thích hợp cho thị trường lớn thời gian nhân viên ghi điểm tham dự khả sinh trắc học làm cho hiệu chi phí II.Ứng dụng Ứng dụng sinh trắc học chung lâu đời diễn thuộc University of Georgia, vào năm 1973, cài đặt Identimat từ Identimation cho hạn chế vào phòng ăn ăn thỏa sức Hệ thống hoạt động hàng ngày,hoạt động nâng cấp nhiều lần dạng cơng nghệ Hình học Bàn tay nâng cao Một số lượng đáng kể máy quét Identimat lắp đặt Phịng thí nghiệm vũ khí hạt nhân sông Sa vannah, chứng minh mức độ cao loại giai đoạn đầu trình phát triển cơng nghệ Nhưng sau thay mẫu ID3D, báo hiệu thương mại 96 David P Sidlauskas Samir Tamer chuyển đổi từ máy quét tay điện sang tất máy đại thiết bị kỹ thuật số Các ứng dụng khác hệ thống hình học bàn tay bao gồm: -Thế vận hội Olympic 1996, nơi có quyền truy cập từ Làng Olympic kiểm soát -Cơ quan lập pháp Colombia nơi máy đọc tay 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 tay để xác minh danh tính cha mẹ Các trường Tiểu học Lotus Development New Mexico ví dụ điều -Chương trình thí điểm INSPASS sử dụng hệ thống hình học tay để theo dõi cửa cho khách du lịch thường xuyên -Đại học Georgia sử dụng hệ thống hình học tay từ năm 1973 cho chương trình bữa ăn sinh viên họ -Tất nhà máy điện hạt nhân hoạt động Hoa Kỳ III.Công nghệ Khi người dùng trình bày mẫu sinh trắc học, hệ thống hình học tay tuân theo bước tương tự thiết bị sinh trắc học khác: chụp mẫu, xử lý mẫu thô thành mẫu sinh trắc học so sánh tem quan sát với mẫu tham chiếu sở liệu tuyển sinh Hầu hết hình học bàn tay hệ thống kết hợp bước cập nhật mẫu tham chiếu tùy chọn sở liệu tuyển sinh sau xác minh thành công 1.Chụp tay -Việc chụp mẫu sinh trắc học thường thực máy ảnh quang học tiêu chuẩn máy quét giường phẳng - Nhiều hệ thống hình học bàn tay lấy hình ảnh bàn tay từ phía mặt sau bàn tay bên lòng bàn tay, dẫn đến hình ảnh 2D tiêu chuẩn Một số nhận thơng tin 3D từ máy ảnh cách đưa gương vào hệ thống [10, 19] - Kích thước tổng thể đơn vị hình học tay máy ảnh quang học thu nhỏ cách "gấp" đường quang học Điều thực cách thêm gương thứ hai vào hệ thống, phía bàn tay.Sự giống hệ thống tăng độ tương phản hình ảnh cách đặt bề mặt phản chiếu cao.Bằng cách này, giảm q trình mã hóa nhị phân xuống ngưỡng đơn giản hoạt động 2.Xử lí -Một số đơn vị hình học bàn tay dựa vào hướng dẫn định vị ngón tay để hỗ trợ vị trí lặp lại bàn tay Đối với hệ thống này, bước xử lý trước thực để loại bỏ chốt định vị khỏi hình ảnh -Các phép đo thường bao gồm chiều dài ngón tay, chiều rộng, diện tích bề mặt, góc mốc, tỉ số đại lượng [10, 7, 22, 17] -Phân tích thành phần thường sử dụng để chuyển đổi đối tượng địa lý thô thành tập hợp đối tượng địa lý không tương quan, đơn giản hóa việc phân loại Phân loại Bước phân loại định lượng mức độ giống hai tay mẫu Phương pháp phân loại phù hợp với việc trích xuất đối tượng địa lý phương pháp biến đổi tính sử dụng bước xử lý Phổ biến cách tiếp cận sử dụng thước đo khoảng cách Euclid [10], nhiều phương pháp tiếp cận ghi lại Chúng bao gồm phương pháp tương quan [5, 11], phân tích thành phần [2] tính tốn sai số chỉnh trung bình điểm tương ứng dọc theo đường viền bàn tay Tài liệu tham khảo [17] thực phương pháp phân loại / so sánh sev eral, bao gồm mô hình hỗn hợp Gaussian Điều chỉnh mẫu Bước tùy chọn Điều chỉnh mẫu cải thiện hiệu suất sinh trắc học hệ thống hình học bàn tay cách thích ứng với thay đổi thể chất người dùng theo thời gian Những thay đổi bắt nguồn, chẳng hạn tăng cân, giảm cân, sưng bàn tay khởi phát bệnh thối hóa viêm khớp Thời gian quy trình nói chung chậm, theo thứ tự tuần tháng Điều chỉnh mẫu đáp ứng thay đổi nghiêm trọng hình học tay xảy nhanh chóng, chẳng hạn chữ số vụ tai nạn IV.Hiệu suất Các báo cáo hiệu suất hệ thống hình học bàn tay tương đối đa dạng Khiến cho việc phân lớp phương thức khó khăn Thậm chí việc xếp hạng hiệu thuật toán phương thức khó, kết báo cáo dựa tập liệu khác Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ sai thuật tốn tính tốn sử dụng liệu cụ thể bao gồm: • • • • • • • • • Thiết bị chụp Kích thước liệu Nhân học Chất lượng ảnh thấp Thói quen người dùng Kiểm tra phịng thí nghiệm lúc hoạt động Hạn chế di chuyển bàn tay Các số liệu Thang thời gian V.Tiêu chuẩn hóa -Khi ngành cơng nghiệp sinh trắc học tiếp tục phát triển, khỏi tình trạng hỗn loạn sản phẩm độc quyền, bị ngắt kết nối hướng tới liên tục mô-đun sinh trắc học kết nối theo tiêu chuẩn quốc gia quốc tế - Việc chuẩn hóa khơng cho phép sản phẩm sinh trắc làm việc với bảng điều khiển truy cập đầu đọc thẻ, cịn cho phép mẫu đăng kí từ sản phẩm so khớp sản phẩm khác chí nhà cung cấp khác -Để đảm bảo khối liệu xác định xác phân tích, chúng thường kết hợp với chuẩn khác BioAPI hay CBEFF VI.Phát triển tương lai Nghiên cứu hình học bàn tay dường tập trung vào hai lĩnh vực: • Giảm tỷ lệ đối sánh sai Nhận dạng Hình học Bàn tay • Loại bỏ cần thiết hướng dẫn đặt tay trục lăn Vào cuối năm 2006, Hệ thống nhận biết công bố sản phẩm hình học bàn tay dựa mẫu 20 byte lớn hơn, giúp tăng hiệu suất mẫu byte sử dụng mơ hình trước cơng ty Cơng ty tun bố việc sử dụng quang học có độ phân giải cao dẫn đến tỷ lệ đối sánh sai thấp sản phẩm Kết hợp hai lớp thuật tốn hình học bàn tay, dựa đường viền đặc điểm hình học, dẫn đến hiệu suất cao chí cịn cao nhịp công bố tài liệu Một số nhà nghiên cứu cải thiện hiệu suất phương pháp tiếp cận dành cho hình học cách thêm liệu kết cấu từ in thực từ hình ảnh (trước binarization) tạo hình bóng bàn tay Hình học bàn tay kết hợp với nhận dạng khuôn mặt dự án vượt biên dọc biên giới Israel – Palestine Có thể tưởng tượng triển khai đa sinh trắc học khác bao gồm hình học bàn tay, bao gồm bàn tay / ngón tay bàn tay / tĩnh mạch VII.Tài liệu tham khảo Handbook of Biometrics ... 1.Chụp tay -Việc chụp mẫu sinh trắc học thường thực máy ảnh quang học tiêu chuẩn máy quét giường phẳng - Nhiều hệ thống hình học bàn tay lấy hình ảnh bàn tay từ phía mặt sau bàn tay bên lịng bàn tay, ... quang quét học để đo bàn tay hình dạng - Năm 1986, Hệ thống Nhận biết thành lập để phát triển tiếp thị đầu đọc Hình học Bàn tay khai thác cơng nghệ xử lý hình ảnh hình ảnh kỹ thuật số chi phí... hình ảnh bàn tay ngón tay cho mục đích nhận dạng - 1960, Robert Miller phát minh thiết bị tự động nhận dạng hình học bàn tay Thiết bị sử dụng thành lò xo để cho người dùng đặt tay vơ đầu ngón tay