Các phương pháp nhận dạng vân tay

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN II BÁO CÁO CÁ NHÂN Tìm hiểu đề tài Nhận dạng vân tay Môn: Xử lý ảnh Giảng viên: Lê Hoàng Thái Mục lục Mở đầu Lịch sử Các loại máy quét vân tay Hệ thống nhận diện vân tay Phân loại vân tay Các phương pháp nhận dạng vân tay 10 6.1 Phương pháp để nhận dạng Singularity 12 6.2 Phương pháp để nhận dạng Minutiae 12 6.2.1 Phương pháp trích xuất điểm minutiae từ ảnh nhị phân: 13 6.2.2 Phương pháp trích xuất điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám: 13 Kết luận 14 Mở đầu Với phát triển nhanh chóng giới nay, việc xác minh danh tính người việc quan trọng để quản lý,bảo mật bảo vệ tài sản cá nhân, thơng tin, Trong ứng dụng sinh trắc học phát triển sử dụng rộng rãi từ lâu Nhận dạng bảo mật sử dụng phổ biến đặt mật mã PIN, nhiên đặt mật mã PIN(Personal Identification Number) phát sinh vấn đề quên mật khẩu, khó nhớ mật dễ bị lấy cắp (Ảnh minh họa phương pháp bảo mật phổ biến hiệu thấp thẻ id, đặt mật khẩu, chìa khóa , nguồn sách Handbook of Biometrics) Từ đó, nhà nghiên cứu phát triển nghiên cứu nhận dạng sinh trắc học an toàn, thuận tiện với hiệu nhận dạng tốt hơn, độc người ngày phát triển áp dụng rộng rãi nhiều nơi từ pháp y, sân bay, cảng, nơi yêu cầu bảo mật cao vật sở hữu cá nhân điện thoại thông minh Hiện nay, kĩ thuật nhân dạng có loại khác nhận dạng vân tay, khn mặt, móng mắt, bàn tay, giọng nói, dáng đi, lỗ tai, nhận dạng vân tay với cơng nghệ nói nhận dạng hiệu cao ứng dụng nhiều sống cửa vào, máy chấm công, ATM, thương mại giao dịch điện tử, truy cập vật lý (Ảnh minh họa loại nhận dạng sinh trắc học: vân tay, lỗ tai, hình dạng tay, mơ hình tĩnh mạch, giọng nói, thói quen nhấn phím, chữ ký, mống mắt, bàn tay, dáng đi, nhiệt độ khuôn mặt, nguồn sách Handbook of Biometrics) Lịch sử Từ xưa dấu vân tay phát nhiều vật cổ đại, nhiên khơng có chứng cho thấy người cổ đại biết độc dấu vân tay Đến kỉ 14, Ấn Độ dùng dấu vân tay để nhận dạng cho trẻ người Trung Quốc dùng mực đen bôi lên chân tay đứa trẻ để lấy dấu vân tay chúng, sau người Mỹ dùng phương pháp tương tự để in lên hợp đồng ký kết Cho đến năm 1686, Marcello Malpighi giáo sư trường đại học Bologna, ông có báo cáo đường vân xoắn ốc hay vịng lặp, móc, vịm dấu vân tay Vào năm 1880, lần Henry Faulds đưa đề xuất lý luận số lượng vân tay RC(Ridge Count) đánh giá mức độ phụ thuộc vân tay vào gen di truyền dựa quan sát theo kinh nghiệm Với phát tạo nên tảng nhận diện dấu vân tay đại, vào cuối kỉ 19 Francis Galton thực nghiên cứu sâu dấu vân tay, sau ơng giới thiệu việc đơn giản hóa phân loại vân tay chia vân tay thành loại đặc trưng dựa việc đối xứng dấu vân tay cào năm 1888 Cuối cùng, bước tiến quan trọng việc nhận diện dấu vân tay thành lập hệ thống phân lớp dấu vân tay thực Edward Henry năm 1899 Đến đầu kỉ 20, nhận dạng dấu vân tay coi phương pháp nhận diện cá nhân có hiệu trở thành tiêu chuẩn ngành pháp y Những trung tâm nhận diện dấu vân tay thành lập toàn giới sở liệu dấu vân tay thiết lập, phương pháp nhận diện dấu vân tay bao gồm phương pháp thu thập, phân lớp, đối xứng phát triển Đầu năm 1960, FBI cảnh sát Paris đầu tư lượng lớn công sức để phát triển hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động Dựa việc quan sát cách chun gia nhận diện dấu vân tay có vấn đề lớn việc thiết kế hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động: thu thập dấu vân tay kỹ thuật số, trích xuất đặc trưng đường vân nội đối xứng với mẫu đường vân Sự nghiên cứu họ thành công đến mức gần toàn quan pháp lý giới dùng hệ thống nhận diện dấu vân tay tự động Những hệ thống cải thiện hiệu thực quan pháp lý giảm chi phí thuê đào tạo chuyên gia vân tay Công nghệ nhận diện dấu vân tay phát triển mơt cách nhanh chóng khơng cịn dùng ngành pháp y mà ứng dụng thực tế sống ngày Các loại máy quét vân tay Ngày nay, hầu hết hệ thống nhận diện dấu vân tay dùng máy quét kỹ thuật số cần quét trực tiếp bề mặt ngón tay vói máy quét để lấy mẫu Thành phần quan trọng máy quét cảm biến, thành phần tạo nên hình ảnh dấu vân tay, hầu hết cảm biến gồm ba loại: quang, rắn, siêu âm Cảm biến quang: Frustrated Total Internal Reflection (FTIR) kỹ thuật quét vân tay lâu đời dùng phổ biến Ngón tay chạm vào bề mặt kính, mà đường vân tiếp xúc mặt kính rảnh cịn cách đoạn, sau chiếu ánh sáng khếch tán từ mặt bên, ánh sáng vào phản chiếu thu đường rảnh vân tay Cảm biến rắn: dựa silicon gồm dãy điểm ảnh, điểm ảnh cảm biến nhỏ Người dùng cần để ngón tay trực tiếp lên bề mặt silicon áp ứng điện dung, nhiệt, điện trường, điện áp để chuyển đổi tín hiệu vật lý thành tín hiệu điện tử Cảm biến siêu âm: xem tiếng vang, dựa đặc tính sóng âm có khả qua vật chất tạo tiếng vang vị trí cản trở Tuy nhiên cơng nghệ cịn khó sản xuất theo quy mô lớn Trở ngại lớn máy quét vân tay vấn đề khó khăn việc qt ngón tay ướt khơ, biến dạng vân tay tạo áp lức lớn lên bề mặt cảm biến, khơng có khả phát dấu vân tay giả Tuy nhiên, chất lượng máy quét, kích thước bề mặt cảm biến độ phân giải ảnh ảnh hưởng lớn đến hiệu thuật toán nhận dạng vân tay (Ảnh minh họa kết dấu vân tay thu từ máy cảm biến rắn quang, nguồn Handbook of Biometrics) Hệ thống nhận diện vân tay Cấu trúc hệ thống nhận diện dấu vân tay: Đầu tiên, lấy mẫu dấu vân tay người thiết bị chụp dấu vân tay(Biometric sensor), đánh giá chất lượng mẫu sau trích xuất đặc trưng, trích xuất mẫu lưu vào sở liệu Nếu cần chứng thực đối xứng mẫu từ sở liệu với mẫu sau trích xuất đặc trưng từ ảnh chụp, cuối so sánh đưa định cho phép truy cập Hình bên mơ tả hệ thống nhận diện dấu vân tay (nguồn Handbook of Biometrics) gồm thiết lập liệu, xác thực, nhận dạng Để đánh giá hệ thống nhận diện dấu vân tay ta cần phân tích hai loại lỗi là: Từ chối sai (False Reject Rate: FRR) chấp nhận sai (False Accept Rate: FAR) Trong đó: FRR tỉ lệ lỗi chấp nhận nhầm hệ thống nhận diện dấu vân tay FAR tỉ lệ lỗi từ chối nhầm hệ thống nhận diện dấu vân tay Và tỉ lệ chấp nhận đúng(Genuine Accept Rate: GAR) với GAR=1-FRR Trong hệ thống nhận dạng giảm đồng thời hai lỗi khơng có thực tế nhận dạng ảnh hưởng môi trường mà ảnh chụp gần với liệu sở liệu lưu nên cần điều chỉnh hợp lý hai lỗi để tạo hiệu tốt nhận diện vân tay Do giá trị hai lỗi có mối quan hệ thơng qua giá trị đối xứng T(threshold) sai lệch cho phép mẫu cần so sánh với mẫu lưu sở liệu Khi T thấp FRR tăng, FAR giảm ngược lại Hệ thống thường đánh giá theo hai giá trị: Tỉ lệ lỗi cực tiểu Sum=(FAR+FRR)min hệ số nhỏ mà hệ thống đạt mức độ lỗi cân (Equal Error Rate: ERR) điểm FAR FRR (Ảnh thể mối quan hệ giá trị FAR, FRR, Sum, ERR theo T, nguồn google) Phân loại vân tay Dấu vân tay thể biểu bì ngón tay gồm rảnh vân Giống thứ thể người, đường dấu vân tay hình thành phụ thuộc vào gen yếu tố môi trường tương tự mao mạch mạch máu điểm cụ thể tạo thành kiện ngẫu nhiên lí vân tay cặp song sinh khác Dấu vân tay phát triển hoàn thiện vào khoảng tháng thứ phát triển thai nhi hệ thống đường vân dấu vân tay không thay đổi suốt đời trừ trường hợp tai nạn cắt đầu ngón tay.Tính chất khiến dấu vân tay trở thành dấu hiệu nhận biết sinh trắc học tốt Trên ảnh vân tay có điểm đặc trưng phân thành hai loại: singularity minutiae Trong đó: Singularity: vân tay có điểm khác thường so với vùng khác, cấu trúc đặc biệt gọi singularity Có hai loại core delta (Ảnh a) đường rảnh vân nổi, b) điểm singularity core delta, nguồn google ) Singularity Core thường có số dạng sau: Minutiate: theo đường vân ta thấy có đường vân kết thúc(Ridge Ending termination) rẽ nhánh (Bifurcation), điểm gọi chung minutiae (Ảnh minh họa cho minutiae, với hình điểm trắng đường vân kết thúc, điểm đen đường vân rẻ nhánh, nguồn google) Các phương pháp nhận dạng vân tay Để nhận dạng vân tay, có hai phương pháp sử dụng phổ biến: dựa vào đặc trưng cụ thể dấu vân tay đường vân kết thúc, rẻ nhánh, hai so sánh toàn đặc trưng dấu vân tay Đầu tiên cần hiểu khác niệm định hướng(orientation), ảnh chụp dấu vân tay ảnh có định hướng đường vân đường cong chạy theo hướng xác định Góc định hướng 𝜃(𝑥, 𝑦) góc hợp phương điểm (x,y) đường vân với phương ngang(trục hoành) , góc định hướng hướng điểm có giá trị khoảng [0o,180o] Tập hợp hướng điểm vân tay ảnh chụp gọi trường định hướng ảnh vân tay Để tính góc định hướng ta dùng phương pháp tính gradient ảnh vân tay Ratha, Chen Jain tính góc địn hướng cách kết hợp nhiều ước lượng gradient ma trận có tâm (x,y) (Ảnh minh họa ảnh chụp dấu vân tay trường định hướng nó, nguồn google) Cách để xác định trường định hướng chia ảnh vân tay thành khối nhỏ vói kích thước ma trận WxW, sau tính gradient theo hai hướng x, y đạo hàm theo x, y (Gx, Gy) điểm khối ma trận, sau xác định hướng điểm cơng thức khối với công thức Ratha, Chen Jain 6.1 Phương pháp để nhận dạng Singularity Kỹ thuật biết đến nhiều để xác định điểm singularity Pointcare index (Kawagoe and Tojo) Với Np tổng số điểm đường cong C, θ(x,y) hướng điểm (x,y) Pointcare index xác định công thức: d(k)=θ(x i+1,y i+1) - θ(xi,yi) ∆(k)=d(k) |d(k)|