Đề tài nhận dạng dấu vân tay

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN BÁO CÁO Xử lý ảnh Đề tài: Nhận diện vân tay Giảng viên hướng dẫn : PGS TS Lê Hoàng Thái GIỚI THIỆU CHUNG Từ xa xưa, người nhận tính cá nhân vân tay chưa có sở khoa học Đến kỷ 16, kỹ thuật vân tay khoa học đại xuất từ lí thuyết chương trình mơ tả, nhận dạng vân tay phát triển mau chóng Năm 1664, Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất trang sách nghiên cứu có tính hệ thống ơng vân tay Năm 1788, Mayer mô tả chi tiết thông tin giải phẫu vân tay để đặc tính hóa, nhận dạng đặc tính vân tay Năm 1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay biểu tượng đăng kí thương mại – tạo cột mốc quan trọng nghiên cứu khoa học nhận dạng vân tay Năm 1880, Henrry Fauld đưa giả thuyết khoa học khẳng định tính cá nhân vân tay dựa vào nhận thức kinh nghiệm Năm 1888, Francis Galton giới thiệu đặc trưng chi tiết phục vụ cho đối sánh vân tay Đầu kỉ 20, cấu trúc vân tay mô tả cách đầy đủ Các nguyên lý sinh học vân tay tổng kết sau: Biểu bì vân có đặc tính khác vân tay khác (nguyên lý sở cho nhận dạng vân tay); cấu hình vân tay có thay đổi cá nhân, thay đổi nhỏ cho phép phân loại cách có hệ thống vân tay (nguyên lý sở để tiến hành phân loại vân tay); chi tiết cấu hình đường vân ổn định không thay đổi Cũng từ đầu kỉ 20, nhận dạng vân tay thức chấp nhận phương pháp nhận dạng cá nhân có giá trị trở thành chuẩn pháp luật Ví dụ, năm 1924 FBI thiết lập sở liệu có 810.000 thẻ vân tay Ngày nay, người ta lợi dụng đặc điểm riêng biệt vân tay để xây dựng hệ thống bảo mật thông tin riêng tư cho người sở hữu chúng, từ việc dùng ổ khóa vân tay thay cho ổ khóa thơng thường việc dùng vân tay thay mật phổ biến thời đại công nghệ thông tin Người ta cần quét dấu vân tay qua thiết bị chức mở cánh cửa, đăng nhập vào hệ thống máy vi tính, qua phịng bí mật hay trạm bảo vệ 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 quản lý nhân sự, phương pháp nhận dạng vân tay hỗ trợ đắc lực cho việc quản lý chấm công nhà máy, xí nghiệp, cơng ty máy máy chấm cơng vân tay Tuy nhiên, 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 Trên giới xuất nhiều sản phẩm công nghệ cao sử dụng phương pháp nhận dạng vân tay khóa vân tay, máy chấm cơng vân tay, máy tính xác tay, Tuy nhiên vấn đề chưa nghiên cứu nhiều Việt Nam Ở nước ta, phương pháp phổ biến việc quản lý nhân thông qua chứng minh thư nhân dân phục vụ điều tra phá án Các sản phẩm cơng nghệ cao nói phải nhập với giá thành cao, chúng chưa phổ biến rộng rãi NHẬN DẠNG VÂN TAY Hệ thống nhận dạng vân tay Hệ thống nhận dạng:là hệ thống xác thực cá nhân cách tìm kiếm đối sánh đặc tính sinh trắc người với tồn mẫu sinh trắc lưu giữ sở liệu Hình cấu trúc thống nhận dạng vân tay Người sử dụng Thẻ từ Mã Cơ sở liệu Đối sánh 1:1 Verification Cảm biến Trích điểm Minutiae Đối sánh điểm Minutiae Đối sánh 1:m Identification Cơ sở liệu Hinh 2: Cấu trúc hệ thống nhận dạng vân tay Hệ thống gồm phần: - Verification (Xác nhận dấu vân tay): Đầu tiên người cung cấp dấu vân tay với thông đặc điểm cá nhân người họ tên, ngày sinh, quê quán… (trong chứng minh thư) Username, tên tài khoản, quyền hạn đó,…(trong bảo mật) 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 gần 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 - - Identification (Nhận diện dấu vân tay): Dấu vân tay đưa thu thập từ sensor để đối chiếu với database 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 dũ liệu) thuộc loại xác định nhờ trình phân loại Đây giai đoạn định xem hai ảnh vân tay có hồn tồn giống hay không đưa kết nhận dạng, tức ảnh vân tay cần nhận dạng tương ứng với vân tay cá thể lưu trữ sỏ liệu Để đánh giá hệ thống nhận dạng vân tay ta cần phân tích hai loại lỗi là: Lỗi từ chối nhầm (False Reject Rate: FRR) lỗi chấp nhận nhầm (False Accept Rate: FAR) Cơ sở nhận dạng phân loại vân tay a Cơ sở nhận dạng vân tay Như nói trên, sở nhận dạng vân tay đặc điểm riêng biệt cấu tạo vân tay khác Dấu vân tay cá nhân độc Dấu vân tay người không đổi suốt đời Vân tay đường có dạng dịng chảy có ngón tay người Nó tham số sinh học bất biến theo tuổi tác đặc trưng cho cá thể Trên ảnh vân tay có điểm đặc trưng (là điểm đặc biệt mà vị trí khơng trùng lặp vân tay khác nhau) phân thành hai loại: Singularity Minutiae - Singularity: Trên vân tay có vùng có cấu trúc khác thường so với vùng bình thường khác (thường có cấu trúc song song), vùng goi Singularity Có hai loại Singularity Core Delta - Minutiae: Khi dò theo đường vân ta thấy có điểm đường vân kết thúc (Ridge Ending) rẽ nhánh (Bifurcation), điểm gọi chung Minutiae b Phân loại vân tay Các phương pháp phân loại vân tay dựa hai loại đặc điểm chung vân tay, tâm (hay điểm nhân) tam phân điểm (hay gọi delta) - Phương pháp phân loại Henry: Đây phương pháp phân loại cổ điển phổ biến nhất, sử dụng chủ yếu nhận dạng vân tay cách thủ công Henrry định nghĩa điểm tâm “điểm nằm phía bắc đường vân nằm nhất” Các tâm tam phân điểm nhận biết mắt thường vân tay phân loại dựa số lượng đường vân bị cắt đường nối tâm tam phân điểm - Các phương pháp phân loại dựa đặc điểm tổng thể: Việc phân loại vân tay phần lớn hệ AFIS dựa đặc điểm tổng thể Việc trích chọn tâm tam phân điểm thực trực tiếp ảnh vân tay theo phương pháp xử lý ảnh theo điểm, nhược điểm phương pháp tôc độ xử lý chậm Sau tách hướng vùng, ta nhận ảnh định hướng đặc trưng cho vân tay Phương pháp nhận dạng vân tay Hai phương pháp nhận dạng vân tay thường sử dụng là: - Phương pháp 1: Dựa vào đặc tính cụ thể dấu vân tay, điểm cuối, điểm rẽ nhánh vân tay - Phương pháp 2: So sánh tồn đặc tính dấu vân tay Thực tế hai mức độ nhận dạng dễ thấy phương pháp bao gồm phương pháp a Thuật toán xử lý ảnh Quá trình nhận dạng vân tay thực chất q trình xử lý ảnh vân tay Thuật tốn xử lý ảnh vân tay thể hình b Phương pháp trích điểm đặc trưng * Trường định hướng (orientation field) Ảnh vân tay ảnh định hướng, đường vân đường cong theo hướng xác định Góc định hướng θxy hợp phương điểm (x,y) đường vân với phương ngang gọi hướng điểm đó, nằm đoạn [0o;180o] Thay tính góc định hướng điểm ảnh, hầu hết phương pháp trích chọn đặc trưng xử lý vân tay ước lượng góc định hướng vị trí rời rạc (để làm giảm gánh nặng tính tốn cho phép thực ước lượng lại nhờ phép nội suy) Tập hợp hướng điểm ảnh vân tay gọi trường định hướng ảnh vân tay (xem hình 11) Ảnh định hướng vân tay ma trận D mà phần tử mang thông tin góc định hướng đường vân Mỗi phần tử θij, tương ứng với nốt [i,j] lưới ô vuông chứa điểm ảnh [xi, yj], biểu diễn hướng trung bình đường vân lân cận [xi, yj] Người ta thêm vào giá trị rij liên kết với θij để biểu diễn tính tin cậy (hay tồn vẹn) hướng Giá trị rij nhỏ vùng bị nhiễu hư hại, có giá trị lớn cácvùng có chất lượng tốt * Xác định điểm Singularity số Poincare (Poincare index) Giả sử (i,j) điểm ảnh vân tay, C đường cong khép kính xung quanh (i,j) số Poincare (i,j) tổng đại số độ sai lệch hướng điểm liền kề đường cong C Trong đó: Np tổng số điểm đường cong “số” C θ(x,y) hướng điểm (x,y) Dựa vào số Poincare ta xác định điểm singularity sau: Minh họa cho cách tính số Poincare điểm (i,j) với số điểm đường cong “số” Np = * Trích điểm Minutiae Có hai phương pháp để tìm điểm minutiae: trích điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary) trích điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám Tong đề tài này, nhóm cảm biến tập trung vào phương pháp thứ + Trích điểm minutiae từ ảnh nhị phân (binary): Ảnh vân tay Nâng cao chất lượng ảnh Nhị phân hóa Điểm Loại bỏ diểm Minutiae giả tạo Tìm tất cá điểm Minutiae Minutiae thực Phân vùng ành Làm mỏng vân tay Sơ đồ thuật tốn trích điểm Minutiae từ ảnh xám Ý tưởng phương pháp từ ảnh xám ban đầu ta sử dụng lọc thích hợp để phát làm mảnh đường vân dạng pixel (ridge detection), biến đổi ảnh xám ban đầu thành ảnh binary (có giá trị 1) tương ứng Sau đó, điểm minutiae trích sau: giả sử (x,y) điểm đường vân làm mảnh No, N1, …, N7 điểm xung quanh thì: c Nâng cao chất lượng ảnh Hiệu sử dụng thuật tốn trích chọn điểm đặc trưng kĩ thuật nhận dạng vân tay khác phụ thuộc lớn vào chất lượng ảnh vân tay đầu vào Trong trường hợp ảnh vân tay có chất lượng tốt, vân lồi vân lõm thay hướng theo hướng cố định, vân dễ dàng phát chi tiết xác định cách xác ảnh Nhưng thực tế, điều kiện da (như khô hay ướt, bị cắt…), nhiễu cảm biến, ấn vân tay không đúng, ngón tay chất lượng thấp, phần khơng nhỏ ảnh vân tay (khoảng 10%) có chất lượng thấp Một số ảnh vân tay Trong nhiều trường hợp, ảnh vân tay chứa nhiều vùng gồm có chất lượng tốt, trung bình xấu Các dạng giá trị liên hệ với vân tay bao gồm: vân khơng liên tục, có vài nếp đứt; vân song song không tách biệt rõ ràng tồn nhiễu liên kết vân song song, khiến chúng tách biệt kém; bị cắt, có nếp gấp, hay thâm sẹo Ba dạng khiến vân giá trị làm cho việc trích chọn điểm đặc trưng khó khăn nảy sinh vấn đề sau: trích chọn chi tiết sai lệch; bỏ qua chi tiết đúng; gây lỗi hướng vị trí chi tiết Vì vậy, để bảo đảm hiệu tốt thuật tốn trích chọn chi tiết ảnh vân tay chất lượng kém, cần thuật toán tăng cường để nâng cao rõ ràng cấu trúc vân Nói chung, với ảnh vân tay cho trước, vùng vân tay phân đoạn chia vào ba loại: • Vùng định nghĩa tốt: vân phân biệt rõ ràng với vân khác • Vùng có khả phục hồi: vân bị hư hỏng đường đứt gãy nhỏ, thâm sẹo… chúng có khả nhìn vùng xung quanh cung cấp thông tin đủ để khơi phục cấu trúc ban đầu chúng • Vùng phục hồi: nơi vân bị hư hại nhiễu nghiêm trọng, khơng có vân nhìn thấy vùng xung quanh khơng cho phép chúng xây dựng lại Các vùng chất lượng tốt, phục hồi khơng thể phục hồi nhận dạng qua vài tiêu chuẩn: độ tương phản, tính đầy đủ hướng, tần suất vân, đặc tính cục khác kết hợp để định nghĩa số chất lượng Mục đích thuật toán tăng cường để cải thiện tính rõ ràng cấu trúc vân vùng có khả khơi phục đánh dấu vùng khơng thể khơi phục q nhiễu cho xử lý Có nhiều phương pháp để nâng cao chất lượng vân có phương pháp sử dụng đạt hiệu tốt sử dụng lọc Gabor, Hong, Wan Jain (1998) đưa Bộ lọc Gabor có thuộc tính chọn tần suất chọn hướng có độ phân giải tùy chọn miền không gian miền tần số (Daugman (1995), Jain Farrokhnia (1991)) Như hình 6, lọc Gabor định nghĩa sóng phẳng hình sin Một lọc đối xứng hai chiều Gabor có dạng sau: Trong đó: + θ hướng lọc + [xθ, yθ] ảnh [x,y] sau quay quanh trục Cartesian góc (90o – θ) + f tần suất sóng phẳng hình sin + σx, σy độ lệch chuẩn Gauss tương ứng dọc theo trục x trục y Biểu diễn đồ họa lọc Gabor xác định tham số θ = 90, f = 1/ 5, σx = σy = Để áp dụng lọc Gabor tới ảnh, cần xác định bốn tham số (θ, f, σx, σy) Tần suất lọc hoàn toàn định tần suất vân cục hướng lọc định hướng vân cục Tuy nhiên, việc tính tốn tần suất vân tay cục điểm ảnh phức tạp nên ước lượng giá trị f phù hợp (1/5, 1/7, 1/9,…) Việc chọn giá trị σx σy hốn đổi cho Nếu chọn giá trị lớn lọc chịu nhiễu nhiều hơn, lại tạo nhầm lẫn vân lồi vân lõm Ngược lại chọn giá trị nhỏ, lọc nhầm lần vân lồi vân lõm sau chúng hiệu việc loại bỏ nhiễu Dựa liệu kinh nghiệm, Hong, Wan Jain đặt σx = σy = *Thuật toán tăng cường chất lượng ảnh lọc Gabor: + Chuẩn hóa mức xám: Đặt I(x,y) mức xám điểm (x,y) ảnh I Đầu tiên tính kỳ vọng ảnh theo cơng thức: Sau tính giá trị phương sai ảnh theo cơng thức: Cuối tính giá trị mức xám theo cơng thức: Trong đó: mo, vo kỳ vọng phương sai mong muốn, thường chọn 100 Nếu mức xám vùng khác ảnh I khơng đồng chia I thành khối nhỏ chuẩn hóa theo khối Ảnh vân tay ban đầu (a), ảnh chuẩn hóa (b), ảnh sau lọc Gabor (c) + Xác định trường định hướng vân theo phương pháp trình bày + Sử dụng hàm lọc Gabor cho ảnh chuẩn hóa miền tần số - Chia ảnh cấn lọc thành khối nhỏ kích thước W x W - Xác định hướng khối (dựa vào trường định hướng) - Hướng θ lọc hướng khối - Sử dụng phép biến đổi Furier FFT Furier ngược IFFT cho khối ảnh hàm Gabor d Phát điểm đặc trưng Hầu hết hệ thống tự động so sánh vân tay dựa đối sánh điểm đặc trưng; việc trích chọn điểm đặc trưng đáng tin cậy nhiệm vụ quan trọng, nhiều nghiên cứu tiến hành theo hướng Dù phương pháp khác hầu hết chúng yêu cầu ảnh cấp xám vân tay chuyển vào ảnh nhị phân Trong bước chuẩn hóa chuẩn bị số giai đoạn để làm thuận tiện trình nhị phân hóa sau Một vài thuật tốn chuẩn hóa cung cấp đầu ảnh nhị phân, phân biệt chuẩn hóa nhị phân hóa đơi bị xóa nhịa Ảnh nhị phân nhận q trình nhị phân hóa thường qua giai đoạn làm mảnh làm cho độ dày đường vân giảm xuống điểm ảnh Cuối qua trình quét ảnh cho phép phát điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng Ảnh xám ban đầu (a); Ảnh sau nhị phân hóa (b); Ảnh sau làm mảnh (c) Một số người đưa phương pháp trích chọn điểm đặc trưng làm việc trực tiếp ảnh cấp xám mà không cần nhị phân hóa làm mảnh Lựa chọn đưa điều kiện sau: tập tin quan trọng bị q trình nhị phân hóa, nhị phân hóa làm mảnh thời gian, làm mảnh đưa lượng lớn chi tiết sai lệch, thiếu bước chuẩn hóa, hầu hết kĩ thuật nhị phân hóa khơng cung cấp kết tốt áp dụng với ảnh chất lượng thấp * Phương pháp nhị phân hóa ảnh vân tay Vấn đề chung nhị phân hóa nghiên cứu rộng rãi xử lý ảnh nhận dạng mẫu Phương pháp dễ dàng sử dụng ngưỡng toàn cục t thực cách thiết lập điểm ảnh có cấp xám nhỏ t điểm ảnh lại Nói chung, phần khác ảnh đặc tính hóa độ tương phản cường độ khác nhau, ngưỡng đơn khơng đủ để nhị phân hóa xác Vì lí này, kĩ thuật ngưỡng cục thay đổi t cách tự động, cách điều chỉnh giá trị theo cường độ cục trung bình Trong trường hợp ảnh vân tay chất lượng thấp, phương pháp ngưỡng cục lúc bảo đảm kết chấp nhận được, giải pháp đặc biệt cần thiết Thuật toán thay ngưỡng tự động: Gọi t(g) số điểm ảnh có giá trị ≤ g, m(g) giá trị trung bình điểm ảnh có giá trị ≤ g: Gọi G số cấp xám xét, P số điểm ảnh xét: Giá trị ngưỡng cần tìm θ, cho ƒ(θ) = max ƒ(g) Rồi tách ngưỡng Một ảnh xương nhận được, bước quét ảnh đơn giản cho phép phát điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng: thực tế điểm ảnh tương ứng với điểm đặc trưng đặc tính hóa số điểm qua Số điểm qua cn(p) điểm ảnh p ảnh nhị phân xác định phần hai tổng sai khác cặp điểm ảnh lân cận p Trong đó: po, p1,…,p7 điểm ảnh láng giềng lân cận điểm ảnh p val(p) thuộc {0, 1} giá trị điểm ảnh Điểm p là: - điểm vân trung gian cn(p) = - điểm kết thúc cn(p) = - điểm đặc trưng phức tạp (điểm rẽ nhánh, điểm giao cắt, ) cn(p) >=3 Hình thể hai ví dụ q trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân Các vòng tròn màu trắng hộp trắng tương ứng điểm kết thúc điểm rẽ hai Các vòng tròn màu đen hộp màu đen tương ứng điểm đặc trưng lọc e Lọc điểm đặc trưng bị lỗi Để phát điểm đặc trưng sai làm ảnh hưởng đến ảnh vân tay nhị phân làm mảnh, sử dụng vài luật cấu trúc đơn giản + Các cầu bị loại bỏ nhìn nhận chúng điểm chẻ hai sai, có hai nhánh chỉnh, cịn nhánh thứ ba thường vng góc với hai nhánh lại + Các vân ngắn loại bỏ dựa vào so sánh chiều dài vân với khoảng cách trung bình vân + Các điểm kết thúc rẽ hai kiểm tra: chúng loại bỏ khơng thỏa mãn tính hình học topo Các cấu trúc sai (hàng đầu tiên) cấu trúc sau sửa lỗi (hàng thứ hai) Hậu xử lý chi tiết Ảnh vân tay trƣớc xử lý (a); ảnh vân tay sau xử ly (b) f Đối sánh vân tay Đối sánh vân tay công việc cuối trình nhận dạng vân tay, trả lời câu hỏi “Vân tay số người đó” Bài tốn nhận dạng vân tay (tìm kiếm vân tay đầu vào sở liệu có N vân tay) thực thực đối sánh - cặp vân tay Sự phân loại vân tay kĩ thuật đánh số thường sử dụng để tăng tốc độ tìm kiếm tốn nhận dạng vân tay Một lượng lớn thuật toán đối sánh vân tự động đề nghị tài liệu nhận dạng mẫu Hầu hết thuật tốn khơng gặp khó khăn đối sánh ảnh vân tay chất lượng tốt Nhưng đối sánh vân tay tồn thách thức ảnh chất lượng thấp vấn đề đối sánh vùng vân tay Trong trường hợp hệ thống trợ giúp người AFIS, thuật toán kiểm tra chất lượng sử dụng để lấy chèn vào sở liệu ảnh vân tay tốt Hơn nữa, trình xử lý mẫu vân khó quản lý Dù sao, can thiệp hệ thống nhận dạng trực tuyến tự động - hệ thống có nhu cầu ngày tăng ứng dụng thương mại Các phương pháp đối sánh vân tay phân loại thành ba họ: + Đối sánh dựa độ tương quan: Hai ảnh vân tay đặt chồng lên độ tương quan điểm ảnh tương ứng tính với chỉnh khác (ví dụ với vị trí độ quay khác nhau) + Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng: Đây kĩ thuật phổ biến sử dụng rộng rãi nhất, chuyên gia pháp lý so sánh vân tay chấp nhận phương pháp chứng định danh phiên tòa hầu hết quốc gia Điểm đặc trưng trích chọn từ hai vân tay lưu giữ tập điểm bề mặt hai chiều Đối sánh dựa vào điểm đặc trưng bao gồm tìm kiếm chỉnh tập điểm đặc trưng mẫu tập điểm đặc trưng đầu vào dẫn tới so khớp lớn cặp điểm đặc trưng + Đối sánh dựa đặc tính vân: Trong ảnh vân tay chất lượng thấp, việc trích chọn chi tiết khó khăn Khi đặc trưng khác mẫu vân tay (ví dụ: hướng tần suất cục bộ, hình dạng vân, thơng tin kết cấu) trích chọn cách tin cậy chi tiết, khác biệt chúng không cao Các phương pháp thuộc họ so sánh vân tay với đặc trưng trích chọn từ mẫu vân Về nguyên lý, đối sánh dựa độ tương quan đối sánh dựa vào chi tiết xem phần đối sánh dựa đặc trưng vân, theo cách hiểu mật độ điểm ảnh, vị trí chi tiết đặc trưng mẫu vân ngón tay Nhiều kĩ thuật khác đề nghị thức, nguyên lý, xếp vào loại theo đặc trưng sử dụng, đề cập để phân loại chúng tách biệt sở kĩ thuật đối sánh Chúng bao gồm phương pháp dựa mạng thần kinh cố gắng thực đối sánh vân sử dụng xử lý song song với kiến trúc dành riêng khác 4.Kết luận Đề tài “Nhận dạng vân tay” kết sau: Hiểu sơ lược lịch sử công nghệ nhận dạng vân tay Nêu khái niệm nhận dạng vân tay Nghiên cứu đặc điểm số thuật toán xử lý ảnh vân tay chuẩn hoá, tăng cường ảnh vân tay số thuật toán việc trích chọn đặc trưng vân tay tìm ảnh định hướng, tìm ảnh nhị phân, trích chọn điểm đặc trưng Singularity Minutiae Nghiên cứu số kỹ thuật đối sánh vân tay kỹ thuật dựa độ tương quan, kỹ thuật dựa điểm đặc trưng, kỹ thuật dựa đặc trưng vân Trong chủ yếu phương pháp đối sánh vân tay dựa điểm đặc trưng ... lỗi chấp nhận nhầm (False Accept Rate: FAR) Cơ sở nhận dạng phân loại vân tay a Cơ sở nhận dạng vân tay Như nói trên, sở nhận dạng vân tay đặc điểm riêng biệt cấu tạo vân tay khác Dấu vân tay cá... Ảnh vân tay trƣớc xử lý (a); ảnh vân tay sau xử ly (b) f Đối sánh vân tay Đối sánh vân tay công việc cuối q trình nhận dạng vân tay, trả lời câu hỏi ? ?Vân tay số người đó” Bài tốn nhận dạng vân tay. .. sánh vân sử dụng xử lý song song với kiến trúc dành riêng khác 4.Kết luận Đề tài ? ?Nhận dạng vân tay? ?? kết sau: Hiểu sơ lược lịch sử công nghệ nhận dạng vân tay Nêu khái niệm nhận dạng vân tay Nghiên