Nhận diện dấu vân tay

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN II

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA CƠNG NGHỆ THÔNG TIN II 🕮 BÀI BÁO CÁO Tên chủ đề: NHẬN DIỆN DẤU VÂN TAY Môn: Xử lý ảnh Họ tên: Nguyễn Quốc Thắng MỤC LỤC Đề tài: NHẬN DIỆN DẤU VÂN TAY I) Tóm tắt chủ đề II) Cảm nghĩ nhận diện dấu vân tay III) Các bước áp dụng 1) Trích xuất đặc trưng 1.1) Hướng đường cục 1.2) Phân đoạn 1.3) Nhận diện điểm kỳ dị 1.4) Cải thiện nhị phân hóa 1.5) Trích xuất Minutiae (chi tiết quan trọng) ) Đối xứng 2.1) Đối xứng dựa tển tương quan 2.2) Phương pháp dựa Minutiae 2.3) Kỹ thuật dựa đặc trưng đường lối 3) Đánh giá hiệu 4) Kết luận IV) Ứng dụng 1) Sinh trắc vân tay điều tra tội phạm 2) Sinh trắc vân tay giáo dục 3) Sinh trắc vân tay quản lý tài 4) Sinh trắc vân tay quản lý thời gian chấm công V) Nghiên cứu liên quan 1) Phát ngón tay giả cách phân tích biến dạng gia (Fake Finger Detection by Skin Distortion Analysis) 2) Phân đoạn hình ảnh dấu vân tay (Segmentation of Fingerprint Images) 3) Các phương pháp có hệ thống để tính tốn trường hướng điểm kỳ dị dấu vân tay (Systematic methods for the computation of the directional fields and singular points of fingerprints) Đề tài: NHẬN DIỆN DẤU VÂN TAY I) Tóm tắt chủ đề Chủ đề cho ta biếc bước để thực nhân diện dấu vân tay Các phương pháp tính tốn để thực việc rút trích đắc trưng, phân tích dấu vân tay mước độ tồn cục, hình mẫu dấu vân tay cho thấy nhiều vùng có hình dạng đặc biệt Biết hướng đường cục tần số (mật độ), việc phân đoạn bào gồm việc Nhận diện điểm kỳ dị vân tay, Cải thiện tính hiệu thuật tốn rút trích đặc trưng Cách trích xuất Minutiae (Chi tiết quan trọng), Sử dụng phương pháp đối xứng vân tân với hình ảnh chất lượng cao, đối xứng dựa điểm tương quan, Kỹ thuật dựa đặc trưng đường lối Đánh giá tính hiệu sinh trắc học dấu vân tay cao khơng có thuật tốn nhận diện hoàn hảo dấu vân tay Đáng giá hiệu hệ thống nhận diện dấu vân tay phụ thuộc vào liệu II) Cảm nghĩ nhận diện dấu 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 bôi 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 điện tử Nhận diện dấu Vân tay phương pháp sinh trắc học bảo mật tốt dấu vân tay có tính đặc trưng riêng Để biết tính đặc trưng vân tay viết sử dụng phương rút trích đặc trưng Nhận Diện dấu vân tay phương pháp rút trích cách phân lớp trích xuất minutiae (trích xuất chi tiết quan trọng) bước tiến dàu ngành khoa học đại, nhờ vào phương pháp rút trích xử lý nhanh mà ngày dấu vân tay sử dụng rộng rãi lĩnh vực bảo mật an toàn hệ thống thông tin, hệ thống thương mại dịch vụ … III) Các bước áp dụng 1) 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 (vùng kì dị) phân thành loại: delta core Điểm lõi điểm kì dị loại vịng nằm Hình ảnh điểm core delta Điểm core thường có số dạng như: Khi dị theo đường vân ta thấy có điểm đường vân kết thúc (Ridge Ending) rẽ nhánh (Bifurcation), điểm gọi chung Minutiae Hỉnh ảnh: Các điểm Minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc) Bifurcation (điểm rẽ nhánh) 1.1) Hướng đường cục 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 1.2) 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 cô lập vùng vân tay hiệu Các vùng vân tay sau phân đoạn chia thành phần: • 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 không cho phép chúng xây dựng lại 1.3) 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 1.4) 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 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: 𝑔(𝑥, 𝑦: 𝜃, 𝑓) = exp {− 𝑥𝜃2 𝑦𝜃2 [ + ]} cos(2𝜋𝑓𝑥𝜃 ) Ϭ2𝜃 Ϭ2𝜃 𝑥𝜃 cos(90° − 𝜃) sin( 90° − 𝜃) 𝑥𝜃 sin( 𝜃) cos(𝜃) 𝑥𝜃 (𝑦 ) = ( ) (𝑦 ) = ( )( ) ° ° − cos(𝜃) sin( 𝜃) 𝑦𝜃 𝜃 𝜃 − sin( 90 − 𝜃) cos(90 − 𝜃) Trong đó: + θ hướng lọc + [𝑥𝜃 , 𝑦𝜃 ] ảnh [𝑥, 𝑦] quay quanh trục Cartesian gốc (90° − 𝜃) + f tần số sóng phẳng hình sin + 𝜎𝑥 , 𝜎𝑦 độ lệch chuẩn Gauss tương ứng dọc theo trục x trục y 1.5) Trích xuất Minutiae (chi tiết quan trọng) Hầu hết phương pháp trích xuất yêu 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 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 Lưu đồ giải thuật minutiae: Ảnh vào Nâng cao chất lượng ảnh Loại bỏ điểm Minutiae giả tạo Nhị phân hóa Tìm tất điểm Minutiae Phân vùng ảnh Làm mỏng vân tay 2) 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 2.1) Đối xứng dựa tển tương quan Gọi 𝐈 ∆x,∆y,θ đại diện cho hình ảnh đầu vào I xoay góc θ quanh gốc tọa độ (thường tâm ảnh) dịch đoạn pixels ∆x ∆y theo x,y Sự tương đồng hai ảnh T I đo bằng: S(𝐓, 𝐈) = max 𝐶𝐶(𝐓, 𝐈 (∆𝑥,∆𝑦,𝜃) ), ∆𝑥,∆𝑦,𝜃 CC(𝐓, 𝐈) = 𝐓 𝑇 𝐈 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 2.2) 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 không gian hai chiều 𝑚 = {𝑥, 𝑦, 𝜃} (𝑥, 𝑦) tọa độ minutiae θ góc minutiae, thuật tốn đối xứng thực khơng 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 toàn cục trước Đối xứng vân tay dựa xếp minutiae cục giảm quan hệ khơng gian tồn cục từ giảm lượng thông 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 tồn cục cho độ phân biệt cao Những kỹ thuật đối xứng thường kết hợp lợi đối xứng toàn cục cục Đối chiếu Minutiae 2.3) 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 3) Đánh giá hiệu Mặc dù độ xác mặt sinh trắc học đấu vân tay cao khơng có thuật tốn nhận diện hoàn 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 thơng 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) 4) 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 IV) Ứng dụng 1) Sinh trắc vân tay điều tra tội phạm Dấu vân tay tội phạm để lại trường vụ án sở để quan điều tra đưa kết luận Tiến sĩ Jickells (Đại học Kings, London) cho biết, chạm vào vật dấu vân tay in lại vật Bởi dấu vân tay xuất dày đặc phân tử chất béo lipid, phân tử dính lại vật mà ta chạm vào 2) Sinh trắc vân tay giáo dục Sinh trắc vân tay phân tích xác đặc điểm tính cách, điểm mạnh, điểm yếu, phong cách học tập, phân tích trí thơng minh, … cá nhân dựa mối liên hệ vân tay não Từ đó, giúp cha mẹ, nhà trường tìm phương pháp nuôi dạy giáo dục phù hợp 3) Sinh trắc vân tay quản lý tài Hiện nay, sinh trắc vân tay áp dụng việc bảo mật giao dịch tài ngân hàng Bằng cách giúp người dùng nhanh chóng truy cập tài khoản thực giao dịch mà không cần nhớ đến dãy số mật Việc toán di động trực tuyến sinh trắc vân tay tiện lợi nhiều cho người dùng 4) Sinh trắc vân tay quản lý thời gian chấm công Những ưu điểm sinh trắc vân tay khả lưu trữ rà soát liệu nhanh nên nhiều công ty áp dụng trog việc kiểm sốt thời gian chấm cơng dành cho nhân viên Quản lý thời gian nhân viên sinh trắc vân tay tiện lợi, nhanh chóng, xác, khách quan so với cách làm thủ công Với phát triển khoa học công nghệ, ứng dụng sinh trắc vân tay sống ngày nhân rộng, mang đến nhiều lợi ích thiết thực cho người Nếu bạn quan tâm đến dịch vụ sinh trắc vân tay, liên hệ với NewGen để tư vấn hỗ trợ V) Nghiên cứu liên quan 1) Phát ngón tay giả cách phân tích biến dạng gia (Fake Finger Detection by Skin Distortion Analysis) Tấn công hệ thống sinh trắc học dựa dấu vân tay cách đưa ngón tay giả vào cảm biến mối đe dọa nghiêm trọng ứng dụng khơng giám sát Cơng trình nghiên cứu giới thiệu cách tiếp cận để phân biệt ngón tay giả với ngón tay thật, dựa việc phân tích biến dạng da Người dùng phải di chuyển ngón tay ấn vào bề mặt máy quét, ta phóng đại biến dạng da Các kỹ thuật để trích xuất, mã hóa so sánh thơng tin biến dạng da xác định thức đánh giá cách có hệ thống qua thử nghiệm ngón tay thật giả Cách tiếp cận đề xuất thân thiện với quyền riêng tư không yêu cầu thêm phần cứng đắt tiền bên cạnh máy quét dấu vân tay có khả chụp phân phối khung hình tốc độ thích hợp Kết thử nghiệm cho thấy cách tiếp cận kỹ thuật hứa hẹn để làm cho hệ thống nhận dạng dấu vân tay mạnh mẽ chống lại nỗ lực giả mạo dựa ngón tay giả Tính hiệu quả: Hiểu rõ mối quan hệ lỗi phát giả lỗi xác minh danh tính Tác giả: A Antonelli, R Cappelli, D Maio, and D Maltoni 2) Phân đoạn hình ảnh dấu vân tay (Segmentation of Fingerprint Images) Một bước quan trọng hệ thống nhận dạng dấu vân tay tự động phân đoạn hình ảnh dấu vân tay Nhiệm vụ thuật toán phân đoạn dấu vân tay định phần hình ảnh thuộc trước, bắt nguồn từ tiếp xúc đầu ngón tay với cảm biến phần nền, vùng nhiễu đường viền hình ảnh Trong báo này, thuật tốn để phân đoạn dấu vết vây trình bày Phương pháp sử dụng ba pixel fea-tures, tính quán, giá trị trung bình phương sai Một phân loại tuyến tính tối ưu đào tạo để phân loại pixel, hình thái học áp dụng trình hậu xử lý để thu cụm nhỏ gọn giảm số lỗi phân loại Kiểm tra thủ công cho thấy phương pháp đề xuất cung cấp kết phân đoạn có độ phân giải cao xác Chỉ có 6,8% pixel bị phân loại sai trình xử lý sau làm giảm tỷ lệ Các thử nghiệm cho thấy phương pháp phân đoạn đề xuất phân đoạn thủ công hoạt động tốt việc loại bỏ đặc điểm dấu vân tay giả từ nhiễu Tính hiệu quả: Giảm số lượng lỗi phân loại (hiệu quả) Tác giả: A M Bazen and S H Gerez 3) Các phương pháp có hệ thống để tính tốn trường hướng điểm kỳ dị dấu vân tay (Systematic methods for the computation of the directional fields and singular points of fingerprints) Chủ đề báo ước tính trường định hướng có độ phân giải cao dấu vân tay Các phương pháp truyền thống thảo luận phương pháp, dựa phân tích thành phần đề xuất Phương pháp khơng tính tốn hướng vị trí pixel nào, mà cịn tính qn Nó chứng minh phương pháp cung cấp kết xác giống "phương pháp gradient bình phương trung bình" biết đến tài liệu Khơng nghi ngờ nữa, tồn giải pháp tương đương hoàn toàn khác làm tăng nhìn sâu sắc chất vấn đề Chủ đề thứ hai báo phát điểm kỳ dị Một thuật toán hiệu đề xuất để trích xuất điểm kỳ dị từ trường định hướng có độ phân giải cao Thuật tốn dựa số Poincare đưa định nhị phân quán không dựa bước xử lý sau áp dụng ngưỡng cho phép đo tương tự liên tục cho điểm kỳ dị Hơn nữa, phương pháp trình bày để ước tính hướng điểm kỳ dị trích xuất Độ xác phương pháp minh họa thí nghiệm sở liệu dấu vân tay quét trực tiếp Tính hiệu Quả: phương pháp cung cấp tăng nhìn sâu sắc vấn đề ước tính gradient ªa trung bìnhº Tác giả: A M Bazen and S H Gerez ... hiệu sinh trắc học dấu vân tay cao khơng có thuật tốn nhận diện hồn hảo dấu vân tay Đáng giá hiệu hệ thống nhận diện dấu vân tay phụ thuộc vào liệu II) Cảm nghĩ nhận diện dấu vân tay Trong ứng dụng... học đấu vân tay cao khơng có thuật tốn nhận diện hoàn hảo dấu vân tay Hiện nhận diện vân tay cộng đồng giới đặt biệt quan tâm thể qua việc nhận diện danh tính công dân thông qua vân tay nên việc... (FpVTE) 4) 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