xác thực sinh trắc học khuôn mặt trên thiết bị di động

XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC KHUÔN MẶT TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN GVHD : PGS.TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH SVTH : MẠCH THỊ KIM HẠNH BÁO CÁO ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP MỤC LỤC 1. TỔNG QUAN 2. NGHIÊN CỨU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH 3. XÂY DỰNG ỨNG DỤNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 1 – CÁC YẾU TỐ XÁC THỰC Xác thực là quá trình xác định một ai hay một sự vật có phải là người hay vật đã được khai báo. Yếu tố Ví dụ Tính chất Sự hiểu biết Mật khẩu, mã Pin … Có thể chia sẻ Có thể bị đoán Quên mật khẩu Sự sở hữu Thẻ thông minh, thẻ từ, … Có thể chia sẻ Bị mất, bị lấy cắp Sinh trắc học Dấu vân tay, khuôn mặt, giọng nói, móng mắt, … Không thể chia sẽ Khó giả mạo Không bị mất, lấy cắp 1 – SINH TRẮC HỌC Bảng so sánh khái quát các tiêu chuẩn đánh giá tương ứng các đặc trưng sinh trắc học Trong đó: H (cao), M (trung bình) và L (thấp). 1 – HỆ XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC 2 – XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC KHUÔN MẶT Đặc trưng khuôn mặt Hình minh họa ƯU ĐIỂM Chống giả mạo CAO Tính chấp nhận CAO Tính dễ thu nhập CAO Tính rộng rãi CAO Chi phí công nghệ THẤP 2 – RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG Xác định khuôn mặt - Dựa trên tri thức - Dựa trên đặc trưng không thay đổi - Dựa trên so khớp mẫu - Dựa trên diện mạo Rút trích vector đặc trưng (Eigenfaces, Fisherfaces, Local Binary Patterns Histograms ) 2 – EIGENFACES Mỗi khuôn mặt huấn luyện đã chuẩn hóa thể hiện bằng một vector cơ sở Nguồn [Face Recognition Using Eigenfaces] 2 – FISHERFACES So sánh PCA và FLD trong bài toán hai lớp, nơi dữ liệu cho mỗi lớp nằm gần một không gian con tuyến tính Nguồn [Face Recognition Using Eigenfaces] 2 – FISHERFACES Hiển thị 4 Fisherfaces đầu tiên từ bộ 100 lớp [...]... thống xác thực sinh trắc học khuôn mặt • Phương pháp rút trích vector đặc trưng • Phương pháp bảo mẫu Secure sketch Sản phẩm • Xác thực vào ứng dụng, kiểm tra và đánh giá kết quả • Xác thực nhưng có bảo vệ tính riêng tư của mẫu sinh trắc 4 – HƯỚNG PHÁT TRIỂN - Tích hợp xác thực vào hệ điều hành Android - Trên các tập dữ liệu thực lớn Từ đó nghiên cứu nâng cao hiệu quả ứng dụng - Sử dụng các đặc trưng sinh. .. điệu mạnh mẽ 2 – LỖ HỔNG HỆ THỐNG SINH TRẮC HỌC Các nguyên nhân khác nhau của hệ thống sinh trắc học bị tổn thương có thể được tóm tắt theo mô hình xương cá sau: Nguồn [Anil K Jain, Karthik Nandakumar và Abhishek Nagar, How to Generate Strong Keys from Biometrics and Other Noisy Data, 2008] Mô hình xương cá để phân loại các lỗ hổng hệ thống sinh trắc học 2 – NHỮNG ĐIỂM BỊ TẤN CÔNG Nguồn [Anil K Jain,... Trên các tập dữ liệu thực lớn Từ đó nghiên cứu nâng cao hiệu quả ứng dụng - Sử dụng các đặc trưng sinh trắc học khác - Kết hợp nhiều đặc trưng cùng một lúc - Sử dụng phương pháp rút trích đặc trưng khác - Hiện thực trên các hệ điều hành khác: IOS, … - Bảo mật mẫu sinh trắc cho dữ liệu trên thiết bị di động hay laptop LỜI CẢM ƠN ... điểm bị tấn công trong một hệ thống sinh trắc học chung 2 – CÁC PHƯƠNG PHÁP BẢO MẬT MẪU Template protection Feature transformation Salting (e.g., biohashing) Noninvertible transform (e.g., robust hashing) Biometric cryptosystem (helper data method) Key binding (e.g., fuzzy vault fuzzy commitment) Key generation (e.g., secure sketch, fuzzy extractor) Phân loại các phương pháp bảo mật mẫu sinh trắc học. .. sinh trắc học 2 – BẢO MẬT MẪU SỬ DỤNG SECURE SKETCH w’  w w SS s s Rec Hình 3: Quá trình làm việc của Secure Sketch Secure Sketch do Dodis và cộng sự đề xuất, với: 1 s là một chuỗi nhị phân {0, 1} * 2 w có thể được phục hồi khi |w - w'| ≤ δ (với δ là một ngưỡng xác định trước) 3 Các thông tin về s không tiết lộ nhiều về w w 3 – XÂY DỰNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Sketch generation Feature extraction Quantization . XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC KHUÔN MẶT TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN GVHD : PGS.TS ĐẶNG TRẦN. đó: H (cao), M (trung bình) và L (thấp). 1 – HỆ XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC 2 – XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC KHUÔN MẶT Đặc trưng khuôn mặt Hình minh họa ƯU ĐIỂM Chống giả mạo CAO Tính chấp nhận. Không bị mất, lấy cắp 1 – SINH TRẮC HỌC Bảng so sánh khái quát các tiêu chuẩn đánh giá tương ứng các đặc trưng sinh trắc học Trong đó: H (cao), M (trung bình) và L (thấp). 1 – HỆ XÁC THỰC SINH