1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh

76 634 3

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 76
Dung lượng 4,29 MB

Nội dung

1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TRỊNH VĂN GIÁC XÁC THỰC VÂN TAY VÀ ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÝ ĐIỂM DANH Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN VĂN TẢO NGƢỜI THÁI NGUYÊN – 2013 2 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Để hoàn thành luận văn đúng thời gian quy định và đáp ứng đƣợc yêu cầu đề ra, với sự hƣớng dẫn tận tình của thầy giáo hƣớng dẫn TS. Nguyễn Văn Tảo bản thân tôi đã cố gắng nghiên cứu, học tập và làm việc trong thời gian dài. Tôi đã tham khảo một số tài liệu đã nêu trong phần “Tài liệu tham khảo” và không hề sao chép nội dung từ bất kỳ luận văn nào khác. Toàn bộ luận văn do bản thân tôi tìm hiểu, nghiên cứu dƣới sự hƣớng dẫn của Thầy hƣớng dẫn sau đó viết luận văn. Cho đến nay nội dung luận văn của tôi chƣa từng đƣợc công bố, xuất bản dƣới bất kỳ hình thức nào và cũng không đƣợc sao chép từ bất cứ luận văn của học viên hay một công trình nghiên cứu nào. Tôi xin cam đoan những lời khai trên là đúng, mọi thông tin sai lệch tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trƣớc Hội đồng. Thái Nguyên, ngày 20 tháng 06 năm 2013. Học viên Trịnh Văn Giác 3 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN 1 MỤC LỤC 3 DANH MỤC MỘT SỐ THUẬT NGỮ TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY 5 DANH MỤC HÌNH ẢNH 6 MỞ ĐẦU 7 CHƢƠNG 1: CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 9 1.1 Lịch sử nghiên cứu vân tay 9 1.2 Tình hình ứng dụng nhận dạng vân tay 10 1.3 Giới thiệu hệ thống xác thực và nhận dạng vân tay 11 1.3.1 Hệ thống xác thực 11 1.3.2 Hệ thống nhận dạng vân tay 13 1.4 Một số kỹ thuật phân tích và biểu diễn vân tay 15 1.4.1 Phân tích cấu trúc vân tay 15 1.4.2 Biểu diễn hình ảnh vân tay 16 1.4.3 Các điểm đặc trƣng trên ảnh vân tay 17 1.4.4 Ƣớc lƣợng hƣớng vân cục bộ 18 1.4.5 Ƣớc lƣợng tần suất vân cục bộ 20 1.4.6 Tăng cƣờng ảnh 21 1.4.7 Phát hiện chi tiết 27 1.4.8 Lọc chi tiết 29 1.5 Một số lỗi khi nhận dạng 30 1.5.1 Các lỗi của hệ thống kiểm tra 31 1.5.2 Các loại lỗi của hệ thống nhận dạng 33 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT ÁP DỤNG TRONG XÁC THỰC 35 VÂN TAY 35 2.1 Một số thuật toán áp dụng trong xác thực vân tay 35 2.1.1 Giới thiệu. 35 2.1.2 Thuật toán tính hƣớng vân tay cục bộ 35 2.1.3 Thuật toán chuẩn hóa ảnh 36 2.1.4 Thuật toán tăng cƣờng ảnh 37 2.1.5 Thuật toán tách ngƣỡng tự động. 37 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.1.6 Thuật toán tìm xƣơng 38 2.1.7 Tìm kiếm chi tiết 40 2.1.8 Thuật toán Hough 43 2.1.9 Thuật toán đối sánh vân tay 44 2.2 Đối sánh vân tay 44 2.2.1 Đặt vấn đề 44 2.2.2 Các kĩ thuật dựa vào độ tƣơng quan 47 2.2.3 Các phƣơng pháp dựa chi tiết 48 2.2.4 Các kĩ thuật đối sánh dựa vào đặc trƣng vân 53 2.2.5 So sánh hiệu năng của các thuật toán đối sánh 54 2.4 Bài toán xác thực vân tay ứng dụng trong quản lý điểm danh 55 2.4.1 Giới thiệu bài toán 55 2.4.2 Mô tả bài toán 56 2.4.3 Phân tích bài toán 56 CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT, THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 62 3.1 Giới thiệu chƣơng trình 62 3.2 Một số lƣu đồ giải thuật của chƣơng trình 62 3.2.1 Lƣu đồ tổng quát của chƣơng trình 62 3.2.2 Lƣu đồ giải thuật trích điểm Minutiae 63 3.2.3 Lƣu đồ giải thuật quá trình lấy mẫu vân tay 64 3.2.4 Lƣu đồ giải thuật quá trình quét vân tay 64 3.2.5 Lƣu đồ giải thuật quá trình điểm danh 65 3.3 Một số giao diện của chƣơng trình 65 3.3.1 Giao diện cập nhật thêm sinh viên và lấy mẫu vân tay 65 3.3.2 Giao diện đối sánh hai vân tay 66 3.3.3 Một số giao diện kiểm nghiệm thuật toán 66 3.3.4 Giao diện tìm kiếm vân tay 68 3.3.5 Giao diện điểm danh sinh viên 69 3.4 Thử nghiệm thuật toán 70 3.4.1 Bộ dữ liệu thử nghiệm thuật toán 70 3.4.2 Kết quả thử nghiệm thuật toán 71 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 76 5 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC MỘT SỐ THUẬT NGỮ TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY Thuật ngữ Nội dung Ridge Đƣờng vân tay trên ngón tay ngƣời Vallay Đƣờng rãnh xen kẽ hai đƣờng vân tay Singular Điểm kỳ dị của vân tay trên ngón tay ngƣời, mang đặc điểm phân loại Core Điểm “tâm” của vân tay, là một trong những điểm Singular Minutiae Điểm đặc trƣng của vân tay trên ngón tay ngƣời. Termination Điểm kết thúc của đƣờng vân, một loại Minutiae quan trong. Bifurcation Điểm rẽ ba của đƣờng vân, một loại Minutiae quan trong. Ridge Dot Điểm đỉnh của vân tay Enclosure Điểm rào của vân tay Ridge Ending Điểm đƣờng vân kết thúc của vân tay 6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm đƣợc thời xƣa 9 Hình 1.2: Hệ thống nhận dang vân tay 13 Hình 1.3: Một số hình ảnh đƣợc chụp từ những thiết bị trên 15 Hình 1.4: Bề mặt S của một vùng vân tay 17 Hình 1.5: Các điểm singularity 17 Hình 1.6: Một số loại core thƣờng gặp 18 Hình 1.7:Các điểm Ridge Ending và Bifurcation 18 Hình 1.8: Một ảnh vân hƣớng vân tay đƣợc tính trên một lƣới 16x16. Mỗi phần tử là hƣớng cục bộ của đƣờng vân; chiều dài tƣơng ứng với tính tin cậy 19 Hình 1.9: a) ảnh vân tay chất lƣợng tốt, b) vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có rất nhiều nhiễu 22 Hình 1.10: Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0 = 50 và v 0 = 200 24 Hình 1.11: Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số 90 , 1/5, 3 xy f         25 Hình 1.12: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor 26 Hình 1.13: Các ví dụ của tăng cƣờng ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. Ở bên phải các vùng có khả năng khôi phục đã đƣợc tăng cƣờng 26 Hình 1.14 a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đƣợc khi nhị phân hóa ảnh a),c)ảnh nhận đƣợc khi làm mảnh ảnh b). 28 Hình 1.15: minh họa về phát hiện chi tiết trên xƣơng 29 Hình 1.16: Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi (hàng thứ hai) 30 Hình 1.17: Tiền xử lý chi tiết . Ở ảnh bên phải, hầu hết các chi tiết sai đã bị loại bỏ từ ảnh ảnh vân bên trái 30 Hinh 1.18: Biểu đồ đánh giá độ chính xác của hệ thống nhận dạng 32 Hình 2.1: Minh họa thuật toán tìm xƣơng 39 Thuật toán kiểm tra điều kiện xóa của điểm (x,y) đƣợc thực hiện nhƣ sau: 39 Hình 2.2 Thông số của hai dạng minutiae quan trọng: a) bifurcation; b) ridge ending. 41 Hình 2.3 Phát hiện minutiae: a), b) pixel trên đƣờng vân; c) bifurcation minutiae; d) ridge ending minutiae. 42 7 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỞ ĐẦU Ngày nay, các kỹ thuật sinh trắc học ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi, đây là các kỹ thuật nghiên cứu cách dùng các dấu hiệu của các bộ phận trong cơ thể (nhƣ dấu vân tay, ảnh mặt, ảnh mắt, DNA, …) để nhận ra một cá thể phục vụ cho các hệ thống bảo mật, an ninh Trong đó, nhận dạng vân tay đƣợc xem là một trong những kỹ thuật hoàn thiện và đáng tin cậy nhất để xác nhận một ngƣời. Đa số các hệ thống bảo mật hiện nay đƣợc bảo vệ bằng Password và PIN (Personal Identification Number), nhƣng các phƣơng pháp này đã phát sinh một số điểm yếu nhƣ: password là những con số khó nhớ, dễ quên và dễ bị đánh cắp. Bằng cách sử dụng vân tay và mật mã, việc xác nhận một con ngƣời có thể thực hiện đƣợc bằng một hệ thống nhận dạng vân tay an toàn và thuận tiện. Vì thế tìm hiểu và xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay là điều cần thiết. Nhằm hỗ trợ việc điều tra tội phạm, quản lý nhân viên, quản lý sinh viên, quản lý điểm danh, … Trong vấn đề học và thi, giáo viên khó có thể nhớ mặt từng sinh viên trong lớp, và việc đi học đầy đủ của sinh viên. Nhất là trong tình trạng học tín chỉ ngày nay, mỗi lớp có thể lên đến 100 sinh viên và các sinh viên không học theo một lớp cố định dẫn tới việc điểm danh sinh viên theo hình thức thủ công là rất mất thời gian và tỏ ra kém hiệu quả, cùng với đó việc quản lý, theo dõi học tập, nghiên cứu của sinh viên là rất khó khăn. Chính vì lý do này mà đã có nhiều sinh viên chốn học, nhờ ngƣời khác đi học và thi hộ. Dẫn đến nhiều tiêu cực, chất lƣợng giáo dục và chất lƣợng đầu ra của sinh viên bị ảnh hƣởng rất nhiều. Giải pháp cần thiết để khắc phục tình trạng này là ứng dụng nhận dạng sinh trắc vào việc quản lý học sinh, sinh viên, mà cụ thể là xác thực vân tay trong việc điểm danh sinh viên nhằm tăng tính trung thực và hiệu quả trong công tác quản lý học sinh, sinh viên. Luận văn tìm hiểu, nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng sinh trắc, cụ thể là nhận dạng vân tây tiến tới xây dựng chƣơng trình, giúp giáo viên đỡ mất thời gian, hiệu quả hơn trong việc điểm danh, quản lý sinh viên. Chính vì vậy, việc nghiên 8 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn cứu “Xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh” có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Luận văn gồm ba chƣơng không kể phần mở đầu, phần kết luận và tài liệu tham khảo với các nội dung chính nhƣ sau: Chƣơng 1: Cơ bản về nhận dạng vân tay: nội dung của chƣơng sẽ tập trung giới thiệu các nội dung cơ bản về nhận dạng vân tay nhƣ: lịch sử sử dụng vân tay trong nhận dạng, giới thiệu một số hệ thống nhận dạng vân tay, các phƣơng pháp phân tích và biểu diễn vân tay và một số lỗi thƣờng gặp khi nhận dạng vân tay. Chƣơng 2: Một số kỹ thuật áp dụng trong xác thực vân tay: nội dung của chƣơng sẽ tập trung trình bày một số thuật toán áp dụng trong xác thực vân tay, cơ sở lý thuyết và thuật toán đối sánh vân tay. Cuối chƣơng sẽ đề cập tới một số vấn đề trong quá trình thiết kế hệ thống xác thực vân tay ứng dụng trong quản lý điểm danh nhằm phục vụ cho việc xây dựng hệ thống trong phần sau. Chƣơng 3: Cài đặt, thử nghiệm và đánh giá kết quả: chƣơng này đƣa ra thiết kế cài đặt demo chƣơng trình “Xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh” qua đó đƣa ra thử nghiệm, đánh giá kết quả. 9 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn CHƢƠNG 1: CƠ BẢN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY Chƣơng này giới thiệu các nội dung cơ bản về nhận dạng vân tay nhƣ: lịch sử sử dụng vân tay trong nhận dạng, giới thiệu một số hệ thống nhận dạng vân tay, các phƣơng pháp phân tích và biểu diễn vân tay và một số lỗi thƣờng gặp khi nhận dạng vân tay. 1.1 Lịch sử nghiên cứu vân tay Trên các mẫu khảo cổ học và các mẫu vật lịch sử, ngƣời ta đã tìm thấy nhiều mẫu vân tay. Điều này cung cấp bằng chứng rõ ràng là ngƣời xƣa đã nhận ra tính cá nhân của vân tay, nhƣng không xuất hiện bất kì cơ sở khoa học nào. Mãi đến thế kỉ 16 các kĩ thuật vân tay khoa học hiện đại mới xuất hiện và từ đó các lí thuyết và chƣơng trình mô tả, nhận dạng vân tay mới phát triển nhanh chóng: Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa Năm 1964: Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất bản những trang sách đầu tiên các nghiên cứu có tính hệ thống của Ông về vân tay Năm 1788: Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc tính hóa, nhận dạng các đặc tính vân tay 10 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Năm 1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình nhƣ là biểu tƣợng đăng kí thƣơng mại – đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa học về nhận dạng vân tay. Năm 1880: Henrry Fauld đã đƣa ra giả thuyết khoa học khẳng định tính cá nhân của vân tay dựa vào các nhận thức kinh nghiệm Năm 1888, Ngài Francis Galton giới thiệu các đặc trƣng chi tiết phục vụ cho đối sánh vân tay Đầu thế kỉ 20, cấu trúc của vân tay mới đƣợc mô tả một cách khá đầy đủ. Các nguyên lý sinh học của vân tay đƣợc tổng kết nhƣ sau:  Biểu bì vân có các đặc tính khác nhau trên các vân tay khác nhau.  Cấu hình vân tay có sự thay đổi trên từng cá nhân, nhƣng sự thay đổi nhỏ này vẫn cho phép phân loại một cách có hệ thống các vân tay.  Các chi tiết và cấu hình của mỗi đƣờng vân là ổn định và không thay đổi Nguyên lý 1. Là cơ sở cho nhận dạng vân tay 2. Là cơ sở để tiến hành phân loại vân tay. Cũng từ đầu thế kỉ 20, nhận dạng vân tay chính thức đƣợc chấp nhận nhƣ một phƣơng pháp nhận dạng cá nhân có giá trị và trở thành chuẩn trong pháp luật. Ví dụ, năm 1924 FBI đã thiết lập một cơ sở dữ liệu có 810000 thẻ vân tay. 1.2 Tình hình ứng dụng nhận dạng vân tay Hơn 100 năm qua so sánh dấu vân tay vốn đƣợc coi là một phƣơng tiện hữu hiệu hỗ trợ cho các nhà điều tra trong quá trình phá án và xét xử. Ngƣời ta có thể tìm ra tung tích tội phạm cũng nhƣ nạn nhân thông qua dấu vân tay ở trên hiện trƣờng. Tuy nhiên phƣơng pháp này vẫn bộc lộ một một số khuyết điểm do tác động của các yếu tố khách quan nhƣ môi trƣờng thời tiết, hiện trƣờng sau khi khảo sát,…và các yếu tố chủ quan gây nhiễu. Nếu chỉ đơn thuần dựa vào yếu tố kỹ thuật mà bỏ qua một loạt các biện pháp nghiệp vụ khác, sai số này có thể lên tới 10%. Mặc dù vậy, phƣơng pháp nhận dạng vân tay hiện vẫn còn phổ biến ở nhiều nơi và nhiều quốc gia, mặc nhiên phƣơng pháp nhận dạng vân tay vẫn đƣợc sử dụng trong [...]... áp dụng trong xác thực vân tay, cơ sở lý thuyết và thuật toán đối sánh vân tay Cuối chƣơng sẽ đề cập tới một số vấn đề trong quá trình thiết kế hệ thống xác thực vân tay ứng dụng trong quản lý điểm danh nhằm phục vụ cho việc xây dựng hệ thống trong phần sau 2.1 Một số thuật toán áp dụng trong xác thực vân tay 2.1.1 Giới thiệu Phần này sẽ tập trung vào việc mô tả chi tiết các thuật toán đã đuợc sử dụng. .. AES4000 1.4 Một số kỹ thuật phân tích và biểu diễn vân tay 1.4.1 Phân tích cấu trúc vân tay Khi ấn ngón tay vào một bề mặt trơn, một vân tay đƣợc sao chép lại từ lớp biểu bì da Cấu trúc dễ nhận thấy nhất của vân tay là các vân lồi và vân lõm, trong ảnh vân tay, vân lồi có màu tối trong khi vân lõm có màu sáng Vân lồi có độ rộng từ 100  m đến 300  m Độ rộng của một cặp vân lồi, lõm cạnh nhau là 500  m... thể xác định một cách chính xác trên ảnh Nhƣng trong thực tế, do điều kiện da (nhƣ khô hay ƣớt, bị cắt…), nhiễu cảm biến, ấn vân tay không đúng, và các ngón tay chất lƣợng thấp, một phần không nhỏ các ảnh vân tay (khoảng 10%) là có chất lƣợng thấp nhƣ trong mẫu (c) : Hình 1.9: a) ảnh vân tay chất lượng tốt, b) vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có rất nhiều nhiễu Trong nhiều trƣờng hợp, một ảnh vân. .. còn ứng dụng đóng phải sử dụng các mẫu sinh trắc thích hợp dành riêng 1.3.2 Hệ thống nhận dạng vân tay Hình 1.2 mô tả cấu trúc cơ bản của hệ thống nhận dạng vân tay Đầu tiên, dấu vân tay của ngƣời cần đƣợc lấy mẫu (bằng một thiết bị có thể chụp đƣợc vân tay – Biometric sensor) và lƣu vào trong cơ sở dữ liệu (Registration Module) Sau đó, khi cần xác nhận ngƣời đó cung cấp lại một dấu vân tay, dấu vân tay. .. quả sử dụng của các thuật toán trích chọn đặc tính và các kĩ thuật nhận dạng vân tay khác phụ thuộc rất lớn vào chất lƣợng của ảnh vân tay đầu vào[5] Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 22 Trong trƣờng hợp ảnh vân tay, vân lồi và vân lõm thay thế nhau và hƣớng theo một hƣớng cố định Trong những tình huống thế này, các vân có thể dễ dàng đƣợc phát hiện và các... delta và whorl và đƣợc kí hiệu tƣơng ứng là  ,  ,  Vùng whorl có thể đƣợc mô tả bởi hai vùng loop đối diện nhau Một số thuật toán đối sánh vân tay căn lề ảnh vân tay theo một điểm trung tâm gọi là điểm nhân (điểm nằm về phía bắc nhất của đƣờng vân nằm trong cùng nhất) Thực tế, điểm nhân là điểm trung tâm của vùng loop nằm về phía bắc nhất Nếu vân tay không chứa các vùng loop hay whorl thì điểm nhân... bốn loại gồm: điểm kết thúc, điểm rẽ hai, điểm rẽ ba, và điểm không xác định Trong khi đó mô hình chi tiết của cục điều tra liên bang Mỹ chỉ có hai loại chi tiết là điểm kết thúc và điểm rẽ hai Mỗi chi tiết đƣợc đặc trƣng bởi phân lớp, hệ tọa độ xy, góc tạo bởi tiếp tuyến của đƣờng vân tại chi tiết và trục ngang Trong ảnh vân tay, các điểm kết thúc và rẽ hai có thể tráo đổi cho nhau và ở cùng vị trí,... động trong môi trƣờng đƣợc điều khiển (các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm…) Ƣng dụng công cộng hay ứng dụng kín: nếu là ứng dụng kín thì ngƣời sử dụng hệ thống sinh trắc là khách hang, nhân viên của tổ chức triển khai hệ thống Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 13 Ứng dụng mở và ứng dụng đóng: Ứng dụng mở sử dụng chung các mẫu sinh trắc của một ngƣời với các ứng dụng. .. http://www.lrc-tnu.edu.vn 31 vân tay đều của cùng một ngón tay càng cao, ngƣợc lại điểm này càng có giá trị gần 0 thì khả năng hai vân tay là của hai ngón tay khác nhau càng lớn Quyết định của hệ thống đƣợc điều khiển bởi ngƣỡng t Với điểm s của hai vân tay:  Nếu s  t: kết luận là cặp so khớp (nghĩa là hai vân tay của cùng một ngón tay)  Nếu s < t: kết luận là cặp không so khớp (nghĩa là hai vân tay đến từ hai ngón tay. .. Một chuyên gia vân tay thƣờng có thể nhận dạng chính xác các chi tiết bằng cách sử dụng nhiều manh mối nhìn đƣợc nhƣ hƣớng vân tay, tính liên tục của vân, xu hƣớng vân Trong lý thuyết, có thể phát triển một thuật toán tăng cƣờng sử dụng các manh mối nhìn đƣợc này để cải thiện chất lƣợng hình ảnh Nói chung, với một ảnh vân tay cho trƣớc, các vùng vân tay đã đƣợc phân đoạn có thể chia vào ba hạng mục: . dụng trong xác thực vân tay, cơ sở lý thuyết và thuật toán đối sánh vân tay. Cuối chƣơng sẽ đề cập tới một số vấn đề trong quá trình thiết kế hệ thống xác thực vân tay ứng dụng trong quản lý. là ứng dụng nhận dạng sinh trắc vào việc quản lý học sinh, sinh viên, mà cụ thể là xác thực vân tay trong việc điểm danh sinh viên nhằm tăng tính trung thực và hiệu quả trong công tác quản lý. http://www.lrc-tnu.edu.vn cứu Xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Luận văn gồm ba chƣơng không kể phần mở đầu, phần kết luận và tài liệu tham khảo

Ngày đăng: 22/11/2014, 20:52

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn, Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội
[2] Lương Mạnh Bá, Nhập môn Xử lý ảnh số, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nhập môn Xử lý ảnh số
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội
[3] Hoàng Văn Gia, Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng và phân lớp ảnh vân tay xây dựng ứng dụng phục vụ điều khiển cổng ra vào, Luận văn thạc sỹ khoa học, 2002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng và phân lớp ảnh vân tay xây dựng ứng dụng phục vụ điều khiển cổng ra vào
[4] Nguyễn Kim Sách, Xử lý ảnh và video số, NXB Khoa học kỹ thuật, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh và video số
Nhà XB: NXB Khoa học kỹ thuật
[5] Ngô Quốc Tạo, Nâng cao hiệu quả của một số thuật toán nhận dạng, Luận án Phó Tiến Sĩ, 1996.TÀI LIỆU TIẾNG ANH Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nâng cao hiệu quả của một số thuật toán nhận dạng
[7] Karthik Nandakumar, Anil K. Jain, Local Correlation-based Fingerprint Matching, Proceedings of The Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image processing, Kolkata, December 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Local Correlation-based Fingerprint Matching
[8] D.Maltoni, D.Maio, A.K.Jain, S.Prabhakar, ”Minutiae-based Methods” Extract from “Handbook of Fingerprint Recognition”, Springer, New York, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Handbook of Fingerprint Recognition
[9] Sen Wang, Wei Wei Zhang, and Yang Sheng Wang, Fingerprint Classification by Directional Fields, The Fourth IEEE International Conference on Multimodal Interfaces, 2002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fingerprint Classification by Directional Fields
[6] Gonzale R C., Woods R. E., Digital image processing, 2 nd edition, Prentice Hall 2002 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.1 Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa (Trang 9)
Hình  1.2  mô  tả  cấu  trúc  cơ  bản  của  hệ  thống  nhận  dạng  vân  tay.  Đầu  tiên,  dấu vân tay  của người cần được lấy  mẫu (bằng  một thiết bị có thể  chụp được vân  tay – Biometric sensor) và lưu vào trong cơ sở dữ liệu (Registration Module) - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
nh 1.2 mô tả cấu trúc cơ bản của hệ thống nhận dạng vân tay. Đầu tiên, dấu vân tay của người cần được lấy mẫu (bằng một thiết bị có thể chụp được vân tay – Biometric sensor) và lưu vào trong cơ sở dữ liệu (Registration Module) (Trang 13)
Hình 1.3: Một số hình ảnh được chụp từ những thiết bị trên  a)  Biometrika FX2000 - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.3 Một số hình ảnh được chụp từ những thiết bị trên a) Biometrika FX2000 (Trang 15)
Hình 1.4: Bề mặt S của một vùng vân tay  1.4.3 Các điểm đặc trưng trên ảnh vân tay - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.4 Bề mặt S của một vùng vân tay 1.4.3 Các điểm đặc trưng trên ảnh vân tay (Trang 17)
Hình 1.5: Các điểm singularity - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.5 Các điểm singularity (Trang 17)
Hình 1.7:Các điểm Ridge Ending và Bifurcation  1.4.4 Ước lượng hướng vân cục bộ - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.7 Các điểm Ridge Ending và Bifurcation 1.4.4 Ước lượng hướng vân cục bộ (Trang 18)
Hình 1.6: Một số loại core thường gặp - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.6 Một số loại core thường gặp (Trang 18)
Hình 1.8: Một ảnh vân hướng vân tay được tính trên một lưới 16x16. Mỗi phần  tử là hướng cục bộ của đường vân; chiều dài tương ứng với tính tin cậy - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.8 Một ảnh vân hướng vân tay được tính trên một lưới 16x16. Mỗi phần tử là hướng cục bộ của đường vân; chiều dài tương ứng với tính tin cậy (Trang 19)
Hình 1.9: a) ảnh vân tay chất lượng tốt, b) vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay  có rất nhiều nhiễu - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.9 a) ảnh vân tay chất lượng tốt, b) vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có rất nhiều nhiễu (Trang 22)
Hình 1.10: Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0  = 50 và v 0  = 200 - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.10 Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0 = 50 và v 0 = 200 (Trang 24)
Hình 1.11: Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.11 Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số (Trang 25)
Hình 1.12: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor  (n 0 =8 và n 1 =5) với   x   y =4 - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.12 Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n 0 =8 và n 1 =5) với  x   y =4 (Trang 26)
Hình 1.13: Các ví dụ của tăng cường ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. Ở bên phải  các vùng có khả năng khôi phục đã được tăng cường - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.13 Các ví dụ của tăng cường ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. Ở bên phải các vùng có khả năng khôi phục đã được tăng cường (Trang 26)
Hình 1.14 a) ảnh cấp xám của một vân tay,  b) ảnh nhận được khi nhị phân hóa  ảnh a),c)ảnh nhận được khi làm mảnh ảnh b) - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.14 a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận được khi nhị phân hóa ảnh a),c)ảnh nhận được khi làm mảnh ảnh b) (Trang 28)
Hình 1.15 thể hiện hai quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân, các vòng  tròn màu trắng và các hộp trắng tương ứng là điểm kết thúc và điểm rẽ hai, các vòng  tròn màu đen và các hộp màu đen tương ứng là các chi tiết đã được lọc - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.15 thể hiện hai quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân, các vòng tròn màu trắng và các hộp trắng tương ứng là điểm kết thúc và điểm rẽ hai, các vòng tròn màu đen và các hộp màu đen tương ứng là các chi tiết đã được lọc (Trang 29)
Hình 1.16: Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi  (hàng thứ hai) - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.16 Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi (hàng thứ hai) (Trang 30)
Hình 1.17: Tiền xử lý chi tiết . Ở ảnh bên phải, hầu hết các chi tiết sai đã bị loại  bỏ từ ảnh  ảnh vân bên trái - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 1.17 Tiền xử lý chi tiết . Ở ảnh bên phải, hầu hết các chi tiết sai đã bị loại bỏ từ ảnh ảnh vân bên trái (Trang 30)
Hình 2.1: Minh họa thuật toán tìm xương - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 2.1 Minh họa thuật toán tìm xương (Trang 39)
Hình 2.3 Phát hiện minutiae: a), b) pixel trên đường vân; c) bifurcation  minutiae; d) ridge ending minutiae - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 2.3 Phát hiện minutiae: a), b) pixel trên đường vân; c) bifurcation minutiae; d) ridge ending minutiae (Trang 42)
Hình 2.2 thể hiện tính thay đổi cao có thể đặc tính hóa hai vết hằn khác nhau  của cùng một ngón tay - xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh
Hình 2.2 thể hiện tính thay đổi cao có thể đặc tính hóa hai vết hằn khác nhau của cùng một ngón tay (Trang 46)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w