Thiết kế mô hình mở cửa bằng vân tay

TRƢỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ - - ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Ngành: Kỹ thuật Điện - Điện tử THIẾT KẾ MƠ HÌNH MỞ CỬA BẰNG VÂN TAY Giáo viên hƣớng dẫn : ThS LÊ PHƢƠNG HẢO Sinh viên thực : LÊ XUÂN QUÂN Mã sinh viên : 1662030018 Lớp : K19 KTĐ-ĐT Thanh Hóa, năm 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA KỸ THUẬT CƠNG NGHỆ CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên: Lê Xuân Quân M số sinh viên: 1662030018 L p: ĐH K19 KTĐ-ĐT Ngành: Kỹ thuật iện - Điện t Bộ môn: Kỹ thuật iện - Điện t Kho : Kỹ thuật – Cơng nghệ I Đề tài: Thiết kế mơ hình hệ thống c khó vân t y II Nội dung Tổng qu n ề tài nghiên cứu Gi i thiệu linh kiện Phân tích ngun lý hoạt ộng củ mơ hình Thiết kế mơ hình Mơ thực nghiệm Các nội dung liên qu n ến ề tài III Các vẽ A1: Sơ khối mơ hình Sơ nguyên lý mạch iều khiển Các vẽ cần thiết IV Cán hƣớng dẫn: ThS Lê Phương Hảo V Ngày giao nhiệm vụ: ………………………… VI Ngày hoàn thành: …………………………… T n n t n n m 2020 TRƢỞNG BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN TS Trần Hùng Cƣờng ThS Lê Phƣơng Hảo i TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA KỸ THUÂT CÔNG NGHỆ Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN Họ tên sinh viên: Lê Xuân Quân Ngành: Kỹ Thuật Điện - Điện T Tên đề tài: Tên ề tài: Thiết kế mơ hình mở cửa vân tay Nhận xét: a) Về tinh thần, thái độ làm việc sinh viên: …………………… …………………… …………….………….… ……… ……………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………… b) Những kết đạt ĐATN: …………………… …………………… …………….………….… ……… ……………………………………………………………………… ……… ………………………….……………………………………………………… c) Những hạn chế ĐATN: …………………… …………………… …………….………….… ……… ………………………………………………………………………… …… ………………………………………………………………………………… Được bảo vệ Không ược bảo vệ Giảng viên hƣớng dẫn ThS Lê Phƣơng Hảo ii LỜI CAM ĐOAN Tôi Lê Xuân Quân cam o n án tốt nghiệp cơng trình nghiên cứu củ thân tơi dư i hư ng dẫn củ cô Lê Phương Hảo Các kết công bố án tốt nghiệp trung thực không chép từ cơng trình khác Ngƣời thực đề tài (ký ghi rõ họ tên) Lê Xuân Quân iii LỜI CẢM ƠN Quá trình thực án tốt nghiệp gi i oạn qu n trọng qu ng ời sinh viên Đồ án tốt nghiệp tiền ề nhằm tr ng bị cho em kĩ nghiên cứu, kiến thức thực tiễn quý báu trư c lập nghiệp Trư c hết em xin chân thành cảm ơn thầy cô môn KTĐ-ĐT tận tình dạy tr ng bị cho em kiến thức cần thiết suốt thời gi n ngồi giảng ường làm tảng cho việc thực án tốt nghiệp Xin trân trọng cảm ơn Lê Phương Hảo tận tình giúp ỡ, ịnh hư ng cách tư cách làm việc kho học Đây góp ý quý báu khơng suốt q trình thực án mà hành tr ng ể em tiếp bư c trình học tập lập nghiệp t i Và cuối cùng, xin g i lời cảm ơn t i bạn bè thân thiết, tập thể l p K19 KTĐ-ĐT Những người sẵn sàng chi giúp ỡ học tập sống Mong chúng t gắn bó v i nh u Chúc cho iều tốt ẹp ồng hành người T n iv n t n n m MỤC LỤC NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN MỤC LỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vii LỜI NÓI ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Cơ sinh trắc học 1.2 Tổng qu n vân t y 1.2.1 V i nét sơ lược lịc sử k o ọc n ận dạn vân t 1.2.2 Các ứng dụng thực tiễn củ nhận dạng vân t y .5 1.3 Tổng qu n tình hình nghiên cứu 1.3.1 Tình hình nghiên cứu chung 1.3.2 Tình hình nghiên cứu củ sinh viên Việt N m CHƢƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ VÀ XỬ LÍ ẢNH 2.1 Cơ hệ thống x lí ảnh 2.1.1 Quá trình thu nhận ảnh .8 2.1.2 Q trình tiền x lí 2.1.4 Q trình phân tích ảnh 2.1.5 Bài toán x lí ảnh 2.2 Một số khái niệm x lí ảnh 2.2.1 Phần t ảnh (Pixel) 2.2.2 Mức xám 10 2.2.3 Các loại ảnh 11 2.2.4 Biến ổi ảnh 11 2.2.5 Phân tích ảnh .12 2.2.6 Nhận dạng ảnh .12 CHƢƠNG III: ẢNH VÂN TAY 13 3.1 Vân nổi, vân chìm 13 3.2.1 Điểm ặc trưng Singul rity 14 3.2.2 Điểm ặc trưng Minuti e .14 3.3 Các chi tiết gây nhiễu khó khăn nhận dạng vân t y 15 3.4.1 Các phương pháp lấy dấu vân t y thủ công 16 CHƢƠNG 4: CÁC BƢỚC NHẬN DẠNG VÂN TAY .19 4.1 Sơ khối trình nhận dạng 19 4.2.1 Cân xám (Histogr m) 20 v 4.2.2 Phân tích Fourier 23 4.2.3 Làm rõ ảnh s dụng lọc G bor .25 4.3.1 Ư c lượng trường ịnh hư ng 27 4.3.2 Kho nh vùng vân t y 28 4.3.5 Phân tích Minuti e 30 CHƢƠNG : CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ MỘT HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY .37 5.1 Đặt vấn ề .37 5.2 Các lỗi hệ thống nhận dạng vân t y .37 CHƢƠNG : MƠ HÌNH MỞ CỬA TỰ ĐỘNG BẰNG VÂN TAY 41 6.1 Sơ khối củ hệ thống 41 6.2 Thiết bị ọc dấu vân t y .41 6.3 Module nhận dạng vân t y 42 6.3.1 Các thông số 43 6.3.2 Mô tả bảng iều khiển .43 6.4 Chốt iện từ 43 6.5 Sơ khối 44 6.6 Sơ nguyên lý 45 6.7 Mơ hình hồn chỉnnh 45 CHƢƠNG : KẾT LUẬN 46 7.1 Kết ạt ược .46 7.2 Hư ng phát triển củ ề tài 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 vi KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Kí hiệu AFIS EER Tên quốc tế Automatic Fingerprint Indentificaton System Equal Error Rate Tên Tiếng Việt Hệ thống nhận dạng vân t y tự ộng Tỉ lệ cân lỗi FAR False Acceptance Rate Tỉ lệ chấp nhận s i FRR False Reject Rate Tỉ lệ từ chối s i FVC Fingerprint Verification Competition Cuộc thi nhận dạng vân t y vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hinh 1 Cơng nghệ sinh trắc học Hinh Phân loại công nghệ sinh trắc học Hinh Các bư c hệ thống x lí ảnh Hình M trận biểu diễn ảnh số .10 Hình Vân chìm, vân 13 Hình 3.2 Điểm Core Del t củ ảnh vân 16 Hình 3 Các loại iểm Core ảnh vân t y 14 Hình 3.4 Các iểm Minuti e củ ảnh vân t y 15 Hình Sơ trình nhận dạng .19 Hình Lưu thực trình nhận dạng vân t y 19 Hình 4.4 Sơ khối cho giải thuật cân Histogram 21 Hình Histogr m tương ứng v i bốn loại ảnh 22 Hình 4 Biểu chư cần xám 22 Hình Biểu s u cân xám 23 Hình So sánh ảnh vân t y trư c s u cân xám .23 Hình So sánh ảnh vân t y trư c s u phân tích Fourier 25 Hình Ảnh vân t y trư c s u nhị phân hó 26 Hình Ảnh vân t y trư c s u c lượng trường ịnh hư ng 27 Hình 10 Ảnh vân t y s u ược kho nh vùng vân t y .28 Hình 11 Thuật tốn xác ịnh giá trị Pixel 29 Hình 12 Ảnh vân t y trư c s u làm mảnh ường vân 29 Hình 13 Các kiểu Minuti e sai 30 Hình 14 Loại bỏ hiệu chỉnh Minuti e s i .30 Hình 15 Các loại iểm rẽ nhánh s u phân tích 32 Hình 16 Loại iểm kết thúc .32 Hình 17 Chọn cặp iểm minuti e 34 Hình 18 Xo y iểm ặc trưng theo iểm minuti e th m chiếu ược chọn bư c 34 Hình 19 Đối sánh iểm minuti e s u xo y 35 Hình 20 Các iểm minuti e củ h i vân t y T I trư c xo y 35 Hình 21 Quá trình xo y dịch chuyển iểm minuti e củ h i vân t y T 36 viii Hình 22 Các iểm minuti e giống nh u s u xo y .36 Hình FMR FNMR c tính từ CSDL 39 Hình H i lỗi ánh giá tính ứng dụng củ hệ thống nhận dạng vân t y 40 Hình Sơ khối hệ thống mở c tự ộng nhận dạng vân t y 41 Hình R503 Cảm biến vân t y 42 Hình Mơ Đun Nhận Diện Vân T y K202 Dc12V 42 Hình Khó chốt iện từ 44 Hình 6.5 Sơ khối .44 Hình 6.6 Sơ nguyên lý 45 Hình 6.7 Mơ hình hồn chỉnh .45 ix Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo - Đối sánh dự ặc trưng vân (Ridge Fe ture – based matching) - Đối sánh dự ặc trưng minutiae (Minutiae – based matching) Hư ng tiếp cận dự ặc trưng Minuti e hư ng tiếp cận ược s dụng rộng r i n y Đây hư ng tiếp cận mà nhóm s dụng V i hư ng tiếp cận ảnh vân t y ược biểu diễn vector ặc trưng gồm ặc trưng minuti e.Từng ặc trưng minuti e ược biểu diễn vị trí củ ặc trưng, hư ng củ ường vân vị trí ó, loại ặc trưng Tuy nhiên, hầu hết phương pháp so kh p dự minuti e s dụng cách biểu diễn minuti e vị trí ặc trưng, hư ng vân vị trí ặc trưng: m = {x,y, } Trong ó (x,y) vị trí củ ặc trưng, (∅) hư ng vân vị trí ặc trưng T có h i biễu diễn củ ảnh vân t y mẫu (template) T ảnh vân t y ầu vào (Input) I sau: T = {m1,m2,…,mm}, mi={xi,yi, ∅𝑖}, i = 1…m I = {m1’,m2’,…,m’n}, m’j= {xj,yj, ∅𝑗}, j = 1…n V i m n số ặc trưng minutiae T I Độ kh p củ h i ảnh vân t y ược tính dự số cặp ặc trưng minutiae giữ T I kh p nh u Giải thuật ối sánh Minuti e – b sed m tching ược thực qu h i bư c: c nh chuẩn h i vân t y ối sánh minuti e chọn Bư c 1:  Chọn cặp iểm minuti e củ Input Template (Hình 4.19)  Xo y iểm Input theo Template  Tính mức ộ phù hợp S, S l n ngưỡng ặt trư c qu bư c hai ngược lại t chọn lại cặp iểm minuti e cho ến có ược cặp iểm thỏ m n  Trong ó: L – Khoảng cách nhỏ giữ h i ường vân; Di, di – Khoảng cách từ iểm i ường vân d D ến trục x 0≤𝑆 ≤1 SVTH: Lê Xuân Quân 33 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo ìn 17 C ọn cặp điểm minuti e Bư c : Đối sánh Các bư c củ trình ối sánh ược minh họ theo hình s u : ìn 18 Xo c c điểm đặc trưn t eo điểm minuti e t m c iếu c ọn bước M trận xo y iểm Minuti e: S u xo y gốc tọ ộ iểm F ( iểm minuti e th m chiếu) hư ng củ trục s u xo y có trục x trùng v i chiều hư ng vân iểm F SVTH: Lê Xuân Quân 34 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo ìn 19 Đối s n c c điểm minuti e s u k i xo Quá trình ối sánh chi tiết ảnh vân t y : ìn 20 C c điểm minuti e củ SVTH: Lê Xuân Quân i vân t 35 T v I trước k i xo MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp ìn 21 Qu trìn xo GVHD: Lê P ươn T ảo v dịc c u ển c c điểm minuti e củ i vân t T ìn 22 C c điểm minuti e iốn n u s u k i xo Kết luận : Qu c c bước t ực iện b i to n n ận dạn vân t qu ết N t iết lập m trận xo trận xo n nên k i đặt t SVTH: Lê Xuân Quân v đối s n i mẫu vân t iải dự v o m v o Fin erprint Re der c t ể để vị trí 36 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo CHƢƠNG : CÁC TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ MỘT HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY 5.1 Đặt vấn đề Cách ánh giá hệ thống nhận dạng vân t y tương tự cách ánh giá cuả hệ thống sinh trắc Nhóm tác giả Phillips ịnh nghi b kiểu ánh giá cuả hệ thống sinh trắc • Đánh giá cơng nghệ (Technology ev lu tion): ánh giá nhằm mục ích so sánh thuật toán v i nh u Việc kiểm tr thuật tốn ược thực nhiều CSDL • Đánh giá toàn cảnh (scen rio ev lu tion): ánh giá nhằm mục ích xác ịnh tồn hiệu hệ thốngnhận dạng ứng dụng giả lập dùng ể kiểm tr • Đánh giá hoạt ộng (oper tion l ev lu tion): ánh giá n ỳ nhằm mục ích xác ịnh hiệu cuả hệ thống sinh trắc hồn thiện mơi trường ứng dụng cụ thể v i liệu ược thu thập trực tiếp từ thiết bị ể kiểm tr ; ó, kết kiểm tr cuả lần khác nh u Trong ánh giá toàn cảnh ánh giá hoạt ộng, ộ xác cuả hệ thống sinh trắc phụ thuộc nhiều vào yếu tố như: liệu kiểm tr , môi truờng th nghiệm, chế ộ hoạt ộng củ hệ thống, ràng buộc củ ứng dụng dùng hệ thống sinh trắc… 5.2 Các lỗi hệ thống nhận dạng vân tay Để ánh giá ộ xác cuả hệ thống sinh trắc, t vào iểm ối sánh giữ h i mẫu, gọi iềm ối sánh s Điểm ối sánh , có giá trị nằm [0,1], ược dùng ể lượng hoá ộ tương tự giữ mẫu ặc trưng ầu vào mẫu ặc trưng ược lưu CSDL Nếu h i mẫu ặc trưng giống nh u iểm ối sánh s gần giá trị 1, ngược lại h i mẫu không giống nh u iểm ối sánh gần giá trị Quyết ịnh cuả hệ thống ược iều khiển ngưỡng t V i iểm ối sánh s, t có: • Nếu s ≥ t: Cặp ối sánh (nghi h i mẫu cuả người) SVTH: Lê Xuân Quân 37 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo • Nếu s ≤ t: Cặp không ối sánh (Nghi h i mẫu không cuả người) • Thơng thường hệ thống xác thực sinh trắc xem xét h i lỗi s u: o Kiểm tr ộ o sinh trắc từ h i mẫu hoàn toàn khác nh u kết xác thực lại cho chúng mẫu (t gọi ối sánh s i) o Kiểm tr ộ o sinh trắc từ h i mẫu giống nh u kết xác thực lại cho chúng hoàn toàn khác nh u (t gọi không- ối sánh s i) Trong môi trường thuơng mại, h i lỗi tương ứng ược dùng tỷ lệ chấp nhận s i (f lse ccept nce r te (FAR)) tỷ lệ từ chối s i (f lse rejection r te (FRR)) (Hình 5.2) Trong mơi trường học thuật, FAR cịn ược hiểu thông qu FMR (f lse m tch r te), FRR cịn uợc hiểu thơng qu FNMR (f lse non-m tch r te) Cả FMR FNMR thực r hàm cuả ngưỡng hệ thống theo t; ó, chúg ược viết tương ứng FMR(t) FNMR(t) Nếu t giảm hệ thống bỏ qu nhiều lỗi FMR(t) tăng, ngược lại tăng t hệ thống n toàn FNMR(t) tăng tương ứng (hình 5.1) SVTH: Lê Xuân Quân 38 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo ìn FMR v FNMR đước tín từ CSDL Bên cạnh h i thông số trên, ể ánh giá hệ thống nhận dạng vân t y, người t cịn r tiêu chí s u: • Tỉ lệ lỗi trung bình EER: tỉ lệ lỗi ngưỡng t mà FMR(t)=FNMR(t) Trong thực tế, người t dùng ERR làm ngưỡng hoạt ộng cuả hệ thống mà dùng ngưỡng nghiêm ngặt s o cho FMR thấp, chấp nhận FNMR c o tí • ZeroFNMR giá trị FNMR nhỏ mà ó khơng xảy r • ZeroFMR giá trị FNMR nhỏ mà ó không xày r ối sánh s i ối sánh sai • Tỉ lệ thất bại việc lấy mẫu sinh trắc FTC tỉ lệ phần trăm mà thiết bị ầu ọc vân t y tự ộng lấy mẫu từ người dùng • Tỉ lệ thất bại lúc ăng kí (FTE): Là tỷ lệ phần trăm mà người dùng khơng ăng kí v i hệ thống Có mối liên hệ giữ FTE ộ xác (FMR FNRM) củ hệ thống Nếu việc ăng kí lấy mẫu cho hệ thống có chất lượng tốt ộ xác củ hệ thống (FMR FNMR) tăng lên • Tỉ lệ thất bại ối sánh (FTM): Là tỷ lệ phần trăm mẫu ầu vào ược x lí h y ối sánh v i mẫu sinh trắc ược lưu trư c ó không ủ chất lượng SVTH: Lê Xuân Quân 39 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp ìn i lỗi đ n GVHD: Lê P ươn T ảo i tín ứn dụn củ ệ t ốn n ận dạn vân t Kết luận : Việc tối ưu t uật to n để c c c ỉ số lỗi c to n n ận dạn vân t i trị bé n ất l b i ướn tới C c c ỉ số củ luận v n trìn b SVTH: Lê Xuân Quân 40 MSSV: 1662030018 Đồ n tốt n iệp GVHD: Lê P ươn T ảo CHƢƠNG : MƠ HÌNH MỞ CỬA TỰ ĐỘNG BẰNG VÂN TAY 6.1 Sơ đồ khối hệ thống Thiết bị ọc vân tay Module nhận dạng vân t y Khó từ ìn Sơ đồ k ối ệ t ốn mở cử tự độn bằn n ận dạn vân t 6.2 Thiết bị đọc dấu vân tay Trong án chúng em s dụng thiết bị ọc dấu vân t y R503 Cảm biến vân t y a Thông số thiết bị nhƣ sau  Điện áp cung cấp: 3.3VDC  Dòng iện hoạt ộng: 30 mA  Dòng iện cực ại: 40 mA  Thời gi n x lý hình ảnh vân t y: < 0.3 giây  Đường kính cảm biến: 15mm  Pixel x lý hình ảnh: 192 x 192 pixel  Độ phân giải hình ảnh: 508 dpi b Phƣơng pháp kết hợp o Phương pháp so sánh (1:1) o Phương pháp tìm kiếm (1:N)  Số lượng vân t y lưu trữ: 200 vân t y  Tỷ lệ nhận dạng s i (FAR):