1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƢƠNG THỊ VÂN NGHIÊN CỨU CẢI THIỆN TỐC ĐỘ TRÍCH RÚT ĐẶC TRƢNG VÂN TAY LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà nội 2013 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜ[.]
1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƢƠNG THỊ VÂN NGHIÊN CỨU CẢI THIỆN TỐC ĐỘ TRÍCH RÚT ĐẶC TRƢNG VÂN TAY LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà nội - 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƢƠNG THỊ VÂN NGHIÊN CỨU CẢI THIỆN TỐC ĐỘ TRÍCH RÚT ĐẶC TRƢNG VÂN TAY Ngành : Cơng Nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60.48.05 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN NGỌC HÓA Hà nội - 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn sản phẩm cá nhân tơi tìm hiểu, nghiên cứu tổng hợp thực Trong toàn nội dung luận văn, sản phẩm trình bày nội dung cá nhân tổng hợp từ nhiều tài liệu khác Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn quy định Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm với lời cam đoan Hà nội, tháng 10 năm 2013 Học viên Dương Thị Vân LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô Trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội, tận tình giảng dạy truyền đạt kiến thức suốt khóa học cao học vừa qua Đặc biệt xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Ngọc Hóa, người định hướng đề tài, trực tiếp hướng dẫn tận tình bảo tơi suốt q trình thiết kế, xây dựng hồn thiện luận văn Tơi xin cám ơn bạn học viên lớp chuyên ngành Hệ thống thông tin, bạn đồng nghiệp thường xuyên quan tâm, giúp đỡ, chia sẻ kinh nghiệm, cung cấp tài liệu hữu ích thời gian học tập, nghiên cứu trong trình thực luận văn tốt nghiệp Cuối cùng, xin gửi lời biết ơn sâu sắc gia đình bên ủng hộ đường học tập nghiên cứu khó khăn, vất vả Tôi mong với cố gắng học tập nâng cao kiến thức, sau lĩnh hội nhiều công nghệ, tạo nhiều sản phẩm phần mềm có giá trị sử dụng cao, giúp ích nhiều lĩnh vực sống Hà nội, tháng 10 năm 2013 Học viên Dương Thị Vân MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH .7 DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT GIỚI THIỆU CHUNG Chƣơng TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 12 1.1 Giới thiệu .12 1.1.1 Nhận dạng vân tay 12 1.1.2 Phân tích cấu trúc vân tay 14 1.2 Quy trình nhận dạng vân tay .15 1.3 Ứng dụng nhận dạng vân tay 16 1.4 Một số nghiên cứu liên quan 17 Chƣơng NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÂN TAY .20 2.1 Mở đầu 20 2.2 Bộ lọc Gabor 20 2.2.1 Giới thiệu 20 2.2.2 Tăng độ tƣơng phản 21 2.2.3 Phân mảnh ảnh 22 2.2.3 Chuẩn hóa ảnh 22 2.2.4 Ƣớc lƣợng hƣớng đƣờng vân 23 2.2.5 Ƣớc lƣợng tần số .26 2.2.6 Nâng cao chất lƣợng ảnh sử dụng lọc Gabor 29 2.3 Bộ lọc STFT (Short Time Fourier Transform) 29 2.3.1 Giới thiệu 29 2.3.2 Xác định hƣớng đƣờng vân 31 2.3.3 Xác định tần số đƣờng vân .31 2.3.4 Xác định vùng mặt nạ .32 2.3.5 Nâng cao chất lƣợng ảnh lọc STFT 33 2.4 Nhận xét .34 Chƣơng 3.CẢI THIỆN TỐC ĐỘ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ THỰC NGHIỆM 37 3.1 Giới thiệu .37 3.1.1 Phƣơng pháp xấp xỉ .37 3.1.2 Kĩ thuật giảm tính tốn trung gian .38 3.2 Môi trƣờng thử nghiệm 39 3.3 Dữ liệu thử nghiệm .39 3.4 Kết thử nghiệm 40 3.4.1 Kết trực quan .40 3.4.2 Kết cải tiến lọc Gabor .41 3.4.3 Kết cải tiến với lọc STFT .42 KẾT LUẬN CHUNG 43 Kết đạt đƣợc luận văn 43 Hƣớng nghiên cứu .43 PHỤ LỤC .46 Phụ lục 1: Các thuật toán sử dụng lọc Gabor 46 Phục lục 2: thuật toán sử dụng lọc STFT 48 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1 Hình ảnh vân tay 14 Hình Ảnh đường vân 14 Hình Bề mặt ảnh vân tay 15 Hình Quy trình nhận dạng vân tay 16 Hình Sơ đồ nâng cao chất lượng ảnh Koehlke’s 21 Hình 2 Hướng đường vân điểm 23 Hình Ảnh mà chưa làm mượt 26 Hình Cửa sổ hướng x-Signature 26 Hình Ảnh vân tay tần số 27 Hình Tổng quan lọc STFT 30 Hình Kết lọc STFT 34 Hình Kết nhận dạng trước sau cải tiến 35 Hình Kết nhận so sánh lọc Gabor STFT 35 Hình Kết lọc STFT 40 Hình Kết cải tiến lọc Gabor 41 Hình 3 Kết cải tiến lọc Gabor 42 Hình Kết cải tiến lọc STFT 42 DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT Viết tắt Viết đầy đủ AFIS Automauted Fingerpringt Indentification System STFT Short Time Fourier Tranform GIỚI THIỆU CHUNG 1.Bài toán đặt Nhận dạng vân tay ứng dụng từ lâu lĩnh vực an ninh/quốc phòng Đặc trưng sinh trắc cho phép định danh người dùng với độ xác cao: 1/1.000.000 [1] Tuy có nhiều nghiên cứu liên quan đến tốn nhận dạng vân tay, với tính phổ dụng cao đặc trưng sinh trắc này, cịn có nhiều nghiên cứu để nâng cao tốc độ chất lượng nhận dạng vân tay gần đây: có 1147 báo liên quan đến nhận dạng vân tay đăng giai đoạn 2010-2012 thống kê [5] Nhận dạng vân tay bao gồm ba pha chính: (i) thu nhận ảnh vân tay; (ii) nâng cao chất lượng ảnh trích rút đặc trưng; (iii) so khớp vân tay Việc nâng cao chất lượng ảnh trích rút đặc trưng vân tay có ý nghĩa lớn tốn nhận dạng vân tay, đinh chất lượng so khớp vân tay kết nhận dạng Chất lượng thuật toán trích chọn đặc trưng vân tay dựa chất lượng ảnh vân tay đầu vào Việc nhận dạng vân tay gặp nhiều vấn đề trở ngại đến kết nhận dạng yếu tố khách quan tác động môi trường, thời tiết, trường sau khảo sát, chất vân tay không nguyên vẹn…và yếu tố chủ quan gây nhiễu Các cấu trúc vân tay số vùng không rõ nét làm cho việc trích rút đặc trưng khơng xác Trong thực tế, dựa vào yếu tố kỹ thuật mà bỏ qua biện pháp xử lý khác tỉ lệ nhận dạng sai lên tới 10% [4] Điều nguy hiểm đến kết quả nhận dạng Vì vậy, để đạt kết nhận dạng cao nhất, trước áp dụng thuật tốn trích chọn đặc trưng, vân tay thô thu cần qua xử lý, nâng cấp chất lượng ảnh vân tay Công nghệ nhận dạng vân tay ngày đồ sộ đạt tới độ xác cao Chẳng hạn hệ thống định danh tự động vân tay AFIS (Automated Fingerprint Identification Systems) Cục điều tra liên bang Mỹ FBI có sở liệu lớn tới hàng trăm triệu vân tay, thời gian tìm kiếm tính phút cho mẫu, độ tin cậy cao… hệ thống đồ sộ gồm nhiều máy tính xử lý song song giới hạn giám định hình Trong ứng dụng dân sự, hệ thống nhận dạng thường giới hạn nhiều mặt cấu trúc hệ thống kiểu nối tiếp, giới hạn tốc độ tính tốn, thiết bị xử lý ảnh đầu vào phức 10 tạp (có nhiều nhiễu tác động ngoại cảnh…) Tuy vây, hệ thống AFIS nhiều mặt hạn chế xử lý ảnh vân tay thiếu nét, mờ, có phần vân, … Hầu hết kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh vân tay dựa nhiều tính tốn bên vi xử lý CPU Trong số phép tính đó, có nhiều phép tính tính trước lưu trữ lại để dùng chung cho tất trình nâng cao chất lượng ảnh vân tay khác Chính thế, luận văn này, hướng đến việc tìm hiểu, nghiên cứu số thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh vân tay để từ đưa số kỹ thuật nâng cao hiệu trình trích rút đặc trưng vân tay Mục tiêu luận văn Với thực trạng đó, luận văn hướng đến mục tiêu nghiên cứu, cải thiện tốc độ trình nâng cao chất lượng ảnh, bước cần nhiều thời gian việc trích rút đặc trưng vân tay, cho phép trích rút đặc trưng nhanh mà không ảnh hưởng đến chất lượng ảnh Mục tiêu thể thơng qua nội dung sau: - Tìm hiểu trích rút đặc trưng vân tay, q trình trích rút đặc trưng vân tay, trọng đến bước nâng cao chất lượng ảnh; - Nghiên cứu, đánh giá hai phương pháp điển hình để nâng cao chất lượng ảnh vân tay sử dụng lọc Gabor STFT; - Xây dựng, cài đặt số kỹ thuật để cải tiến tốc độ thi hành hai phương pháp nêu dựa cách tiếp cận tính trước giá trị Cách tiếp cận dựa phương pháp giảm thiểu bước tính tốn trung gian, tính trước giá trị xấp xỉ Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu kết luận chung, nội dung luận văn tổ chức thành chương, với nội dung sau: Chƣơng 1: Tìm hiểu tổng quan nhận dạng vân tay: Chương trình bày tổng quan hệ thống nhận dạng vân tay, khái niệm lý thuyết ảnh vân tay Chƣơng 2: Trích rút đặc trƣng vân tay: Chương trình bày số phương pháp nâng cao chất lượng ảnh, ý tưởng thuật toán cụ thể áp dụng Với phạm vi luận văn, nghiên cứu với hai lọc Gabor 11 STFT Cải thiện tốc độ thi hành lọc Gabor lọc STFT So sánh hai lọc với với tiêu chí nâng cao độ tin cậy, chất lượng tốc độ thi hành Chƣơng 3: Cài đặt thực nghiệm trình nghiên cứu cải thiện tốc độ trích rút đặc trƣng vân tay: Chương thực cài đặt, mô kết nâng cao chất lượng ảnh lọc Gabor lọc STFT, mô tư tưởng cải tiến tốc độ thi hành lọc Gabor 12 Chƣơng TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Giới thiệu Mỗi người có số đặc điểm sinh trắc học Đặc điểm sinh trắc người khn mặt, võng mạc, vân tay, giọng nói, mống mắt… Trong vân tay xem đặc điểm sinh trắc phổ biến người ta dùng để xác thực cá nhân Xác thực sinh trắc học tham chiếu đến việc định danh tự động người dùng dựa đặc điểm thể, hành vi người Thay sử dụng phương pháp định danh truyền thống (password, mã PIN 1, token, card key, v.v.), xác thực sinh trắc học sử dụng kết hợp đặc điểm thể đo vân tay – fingerprint, đặc trưng khn mặt – facial features, vân nói – voiceprint, hình dạng tay, mẫu tĩnh mạch, … khơng dễ bắt trước hay giả mạo người khác, để từ xác định kiểm tra danh tính người 1.1.1 Nhận dạng vân tay Nhận dạng vân tay xác thực sinh trắc học trình so sánh vân tay cá thể với hay tập vân tay mẫu lưu trữ hệ thống Có ba phương pháp áp dụng cho việc so sánh [4]: So sánh tương quan – correlation – based matching: với phương pháp này, ảnh hai vân tay cần so sánh xếp chồng để từ tính tương quan hai ảnh So sánh dựa chi tiết đặc biệt – minutiae – based matching: với phương pháp này, vân tay người phân tích để từ xác định điểm đặc trưng Từ đó, việc so sánh hai vân tay quy việc so sánh điểm đặc trưng với So sánh dựa hình dáng vân – ridge feature-based matching: với ảnh vân tay chất lượng xấu, việc xác định điểm đặc trưng trở nên khó khăn PIN : Personal Identification Number 13 Lúc đó, việc phân tích hình dáng, đặc trưng vân trở nên thích đáng cho việc so sánh hai mẫu vân tay Việc sử dụng vân ngón tay trỏ thường cho kết nhận dạng không cao (tỉ lệ sai 0,6%) Chính thế, thực tế người ta thường sử dụng kết hợp ngón tay cho q trình kiểm tra, tỷ lệ thất bại giảm xuống 0,1% [22] Cũng giống hệ thống xác thực sinh trắc học nói chung, hệ thống nhận dạng vân tay chia làm hai loại: hệ thống kiểm tra hệ thống định danh vân tay Kiểm tra vân tay (fingerprint verification): Tại bước người cung cấp dấu vân tay với chứng minh thư, đặc điểm cá nhân người đó, ví dụ họ tên, ngày sinh, quê quán…(trong chứng minh thư) tên tài khoản, quyền hạn đó… Bước nhằm tạo sở liệu tương ứng dấu vân tay đặc điểm liên quan Nguyên lý hệ thống sử dụng diot phát sáng để truyền tia cận hồng ngoại (Near Infrared NIR) tới ngón tay chúng hấp thụ lại hồng cầu máu Vùng tia bị hấp thụ trở thành vùng tối hình ảnh chụp lại camera CCD Sau đó, hình ảnh xử lý tạo mẫu vân tay Mẫu vân tay chuyển đổi thành tín hiệu số liệu để nhận dạng người sử dụng vòng chưa đến giây Công nghệ truyền ánh sáng Hitachi cho phép ghi lại rõ nét sơ đồ vân nhờ độ tương phản cao khả tương thích với loại da tay, kể da khô, da dầu hay có vết bẩn, vết nhăn bị khiếm khuyết tạo hố bề mặt ngón tay Định danh vân tay (finger identification): Dấu vân tay đưa vào để đối chiếu với sở liệu chứa vân tay để truy đặc điểm muốn truy xuất Việc đối sánh ảnh vân tay cần nhận dạng cần tiến hành vân tay (có sở liệu) Đây giai đoạn định xem hai ảnh vân tay có hồn tồn giống hay khơng đưa kết nhận dạng, tức ảnh vân tay cần nhận dạng tương ứng với vân tay cá thể lưu trữ sở liệu 14 1.1.2 Phân tích cấu trúc vân tay Vân tay mẫu đặc trưng ngón tay người Mọi người có vân tay, bất biến theo thời gian Khi ấn ngón tay vào bề mặt trơn, ta dễ nhận thấy vân ngón tay thể dạng nhiều đường vân lồi lõm Trong ảnh vân tay, đường vân lồi có màu đen, đường vân lõm có màu sáng Các chấn thương bỏng nhẹ, mịn da…khơng ảnh hưởng đến cấu trúc bên vân tay Khi da mọc lại, phục hồi cấu trúc ban đầu Hình 1 Hình ảnh vân tay Hình Ảnh đường vân Vân lồi vân lõm thường chạy song song với nhau, chúng rẽ thành hai nhánh kết thúc Ở mức độ tổng thể, mẫu vân tay thể vùng 15 vân khác mà đường vân có hình dạng đặc biệt, vùng (gọi vùng đơn) phân thành dạng: loop, delta, whorl Việc định nghĩa vùng đơn dùng để phân loại vân tay, với mục đích làm đơn giản hóa q trình tìm kiếm Ở mức độ cục bộ, tìm kiếm đặc tính quan trọng, gọi đặc trưng vân Mỗi chi tiết đặc trưng phân lớp, hệ tọa độ xy, góc tạo tiếp tuyến đường vân điểm đặc trưng trục ngang Hình ảnh vân tay thường biểu diễn bề mặt hai chiều Kí hiệu I ảnh vân tay xám, I[x,y] cấp xám điểm ảnh [x,y], cách chọn điểm ảnh màu sáng có cấp xám 0, điểm ảnh màu tối có cấp sáng Như đường vân màu tối tương ứng với bề mặt vân lồi, đường vân màu sáng tương ứng với đường vân lõm Bề mặt vân tay biêu diễn hình 1.2 Hình Bề mặt ảnh vân tay 1.2 Quy trình nhận dạng vân tay Quá trình nhận dạng vân tay chia thành bước chính: Bước 1: Tiền xử lý Bước 2: Trích rút điểm đặc trưng Bước 3: So khớp 16 Thơng thường, trước trích chọn điểm đặc trưng, ảnh xử lý để nâng cao chất lượng, để giảm nhiễu cải thiện rõ nét đường vân lồi vân lõm Ở bước tiền xử lý, gồm giai đoạn: tăng độ tương phản, phân mảnh, chuẩn hóa ảnh, ước lượng tần số/hướng đường vân Tiếp theo giai đoạn trích rút điểm đặc trưng để khai thác đặc trưng điển hình vân tay đưa vào so khớp Giai đoạn so khớp thực nhiều thuật tốn khác nhau, thơng số thay đổi để việc so khớp thu hiệu cao Quy trình nhận dạng vân tay thực thơng qua hình 1.4, thấy việc nâng cao chất lượng ảnh bước cần thiết trước tiến hành trích rút đặc trưng, tập trung cải thiện tốc độ thuật tốn cải thiện có liên quan quan mật thiết đến tốc độ nhận dạng hệ thống Hình Quy trình nhận dạng vân tay 1.3 Ứng dụng nhận dạng vân tay Trong thời đại ngày nay, tất lĩnh vực xã hội ứng dụng khoa học kỹ thuật, giúp cho người thuận tiện công việc ngày Khi mà công nghệ thông tin bùng nổ, với bảo mật riêng tư thông tin cá nhân để nhận biết người hàng tỉ người trái đất địi hỏi phải có cách thức, phương pháp an toàn Vân tay đặc điểm đặc biệt người tính riêng biệt nó, người sở hữu dấu vân tay khác nhau, trường hợp người có dấu vân tay trùng nhau, tỉ lệ vân tay trùng xảy anh em sinh đô trứng Người ta lợi dụng đặc điểm để xây dựng hệ thống bảo mật thông tin riêng tư cho người sở hữu chúng, từ việc thay cho ổ khóa việc thay mật phổ biến thời đại tin học ngày Người ta cần quét dấu vân tay qua thiết bị chức đăng nhập vào hệ thống máy vi tính, qua phịng bí mật hay trạm bảo vệ 17 bí mật Đó giải pháp an ninh tuyệt đối cho yêu cầu bảo mật người nhiều lĩnh vực như: - Kiểm soát an ninh quan Chính Phủ, quân đội, ngân hàng, trung tâm lưu trữ liệu để kiểm soát vào nhân viên trung tâm thương mại, tập đoàn, đại sứ quán - Trong lĩnh vực phịng chống tội phạm, người ta tìm tung tích tội phạm nạn nhân thông qua dấu vân tay trường - Phổ biến có lẽ dấu vân tay qua mặt sau chứng minh thư để xác định cách nhanh đặc điểm, hồ sơ công dân lưu sở liệu - Ngồi ra, hệ thống cịn hỗ trợ đắc lực cho việc quản lý chấm cơng nhà máy, xí nghiệp, cơng ty, bảo vệ anh ninh cho gia đình cá nhân 1.4 Một số nghiên cứu liên quan Đã từ người lưu tâm đến đặc tính vân tay, quan tâm chưa mang tính khoa học hệ thống - Năm 1864, Nehemiah Grew công bố báo cáo khoa học cấu trúc đường vân lồi, vân lõm tuyến mồ hôi vân tay Kể từ đó, có số lượng lớn nhà khoa học đầu tư vào lĩnh vực - Năm 1788, Mayer đưa mô tả chi tiết hình thành vân tay sở giải phẩu học, có số lượng lớn đặc tính đường vân nhận biết định tính - Năm 1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay nhãn hiệu đăng ký kiện xem cột mốc quan trọng ngành khoa học nghiên cứu vân tay - Năm 1823, Purkinje đưa chế phân lớp ảnh vân tay đầu tiên, cho phép phân loại ảnh vân tay vào chín lớp tương ứng với chín dạng cấu trúc đường vân khác Năm 1880, Henry Fault lần gợi ý quan điểm khoa học tính đặc trưng cho người vân tay dựa quan sát ông Các khám phá đặt móng cho ngành 18 nhận dạng vân tay đại Vào cuối kỷ 19, ông Francis Galton giới thiệu điểm chi tiết đặc trưng - Năm 1899, bước tiến quan trọng ngành nhận dạng vân tay thực Edward Henry, ông xây dựng nên ―Hệ thống Henry‖ nhằm thực việc phân lớp ảnh vân tay Vào đầu kỷ 20, chế hình thành vân tay người ta nghiên cứu hiểu rõ Từ đó, nhận dạng vân tay thức chấp nhận phương pháp để nhận dạng cá nhân có hiệu chuẩn sử dụng thủ tục pháp lý Các vấn đề xử lý nhận dạng ảnh vân tay tự động gọi tắt AFIS quan tâm từ thập niên 1970, đến 1980 có số kết đối sánh tự động ảnh vân tay cịn mức đối sánh bình thường chưa quan tâm đến cấu trúc đặc biệt mẫu vân tay Năm 1989, giới xuất phương pháp phân tích, trích chọn, đối xánh mẫu vân tay dựa vào cấu trúc điểm chi tiết Và đến nay, giới xuất phần mềm xử lý nhận dạng ảnh vân tay tự động như: SAGEM, MORPHO, NEC, HORUS… Tuy nhiên, giá thành phần mềm đắt, hàng triệu USD Ở nước, năm qua có thành công bật trong lĩnh vực này: - Năm 1992, có luận văn ―Biểu diễn đồng tự động đường nét‖ phó tiến sĩ Nguyễn Ngọc Kỷ Tác giả đề xuất số phương pháp xử lý đối sánh mẫu vân tay chủ yếu dựa vào đối sánh cấu trúc điểm đặc trưng, ứng dụng thực tế có hiệu đáng kể - Trong hội nghị toàn quốc lần thứ ba tự động hóa vào tháng năm 1998, Ngơ Tứ Thành trình bày thuật tốn tự động xác định điểm đặc trưng dựa vào dòng chảy đường vân, thuật toán đối sánh điểm đặc trưng mẫu vân tay - Tháng 11 năm 1999, GS.TS.Hoàng kiếm cộng (khoa CNTT_KHTN) công bố kết ứng dụng mạng nơron để nhận biết đường vân 19 - Tháng 12 năm 1999, thạc sĩ Trần Trung Dũng (Khoa điện tử viễn thông - ĐHBKHN) công bố việc ứng dụng mạng nơron tự động để điểm đặc trưng vân tay Với hai cơng trình nghiên cứu ứng dụng để phân loại mẫu vân tay tự động, rút ngắn thời gian đối sánh mẫu tăng hiệu suất nhận dạng mẫu vân tay Tháng 12 năm 1999, TS Nguyễn Cao Thắng đưa phương pháp trích chọn đặc trưng chứng minh độ tin cậy đặc trưng - Và gần nhất, tháng năm 2000, thiếu tá Ngô Tứ Thành đề xuất phương pháp tra cứu công thức vân tay trường theo phương pháp ―Henry_Thanh‖ Phương pháp phát triển dựa phương pháp Henry đối sánh mười mẫu vân tay để xác định xác người Trong trường hợp ảnh trường lấy không đủ mười mẫu, tác giả đề xuất công thức để bù lắp vào mẫu khiếm khuyết để dựa vào tiến hành đối sánh đối sánh mười mẫu vân tay sở [21] 20 Chƣơng NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÂN TAY 2.1 Mở đầu Mục đích thuật toán nâng cao chất lượng ảnh để cải thiện, làm rõ cấu trúc đường vân khu vực đánh dấu ―nhiễu‖ để nâng cao chất lượng trước chuyển sang bước trích rút đặc trưng vân tay Trong phạm vi luận văn, nghiên cứu hai lọc nhằm nâng cao chất lượng ảnh trước đưa vào trích rút điểm đặc trưng, lọc Gabor lọc STFT Bước tăng cường ảnh đóng vai trị quan trọng góp phần định đến hiệu q trình trích rút đặc trưng vân tay Để đảm bảo cho thuật tốn trích rút đặc trưng vân tay có kết tốt thuật tốn nâng cao chất lượng ảnh để làm rõ nét cấu trúc đường vân cần thiết 2.2 Bộ lọc Gabor 2.2.1 Giới thiệu Nhận dạng vân tay sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Tuy nhiên số hình ảnh dấu vân tay bị nhiễu lớn Trong trường hợp thế, cần thuật toán để cải thiện, nâng cao chất lượng cấu trúc đường vân cách rõ nét điều cần thiết Các thuật toán cải thiện tốt dựa hai sở sử dụng vùng định hướng địa phương miền không gian tọa độ dựa vào lọc Gabor miền tần số Phương pháp đầu khó thực khó ước lượng xác hình ảnh vân tay có chất lượng có nhiều hạn chế sử dụng kĩ thuật lọc Đối với lọc Gabor, thu ước lượng đáng tin cậy hình ảnh vân tay bị hỏng, lại hạn chế thời gian xử lý Các kết thực nghiệm cho thấy, việc xử lý thuật tốn mang lại hiệu tính tốn sánh với phương pháp cải thiện khác Đầu vào thuật toán nâng cao chất lượng ảnh ảnh xám, đầu ảnh xám ảnh nhị phân ... luận văn hướng đến mục tiêu nghiên cứu, cải thiện tốc độ trình nâng cao chất lượng ảnh, bước cần nhiều thời gian việc trích rút đặc trưng vân tay, cho phép trích rút đặc trưng nhanh mà không ảnh... hiểu trích rút đặc trưng vân tay, q trình trích rút đặc trưng vân tay, trọng đến bước nâng cao chất lượng ảnh; - Nghiên cứu, đánh giá hai phương pháp điển hình để nâng cao chất lượng ảnh vân tay... thực nghiệm trình nghiên cứu cải thiện tốc độ trích rút đặc trƣng vân tay: Chương thực cài đặt, mô kết nâng cao chất lượng ảnh lọc Gabor lọc STFT, mô tư tưởng cải tiến tốc độ thi hành lọc Gabor