Nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin Đỗ Thị Hồng Lĩnh Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 01 04 Người hướng dẫn
Trang 1Nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong
bảo toàn thông tin
Đỗ Thị Hồng Lĩnh
Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 01 04
Người hướng dẫn: PGS.TS Trịnh Nhật Tiến
Năm bảo vệ: 2014
Keywords Công nghệ thông tin; Nhận dạng khuôn mặt người; An toàn thông tin; Tin
học; Hệ thống thông tin
Content
Khi bạn đăng nhập máy tính, sử dụng thẻ ATM, xuất nhập cảnh khi đi máy bay, sử dụng thẻ tín dụng, khi bạn vào các khu vực đòi hỏi an ninh cao, bạn cần phải xác thực nhận dạng Xác thực nhận dạng là để kiểm tra bạn có phải là người mà bạn khai báo hay không
Các phương pháp xác thực truyền thống bao gồm mật khẩu và các loại thẻ định danh như chứng minh thư, thẻ ATM… Điều bất lợi khi bạn sử dụng các phương pháp xác thực truyền thống là bạn có thể quên mật khẩu, bạn có thể đánh mất chứng minh thư, đánh mất thẻ tín dụng,… dẫn đến việc bạn không thể đăng nhập để truy cập vào các tài nguyên cá nhân của bạn
và các kho tài liệu mật của bạn Ngoài ra còn có các nguy cơ nguy hiểm khác nữa là vô tình các thông tin bảo mật của bạn lại rơi vào tay của người khác, họ sử dụng thông tin mật của bạn vào các mục đích bất lợi cho bạn và cho mọi người
Vấn đề cấp bách đứng hàng đầu hiện nay về công nghệ là nâng cao tính bảo mật Hàng ngày, hàng giờ vẫn luôn xảy ra các vấn đề đánh cắp thông tin mật và các tài khoản ngân hàng
… Để hạn chế các vấn đề này, vấn đề bảo mật về sinh trắc học đang được sự quan tâm của nhiều người trong các lĩnh vực cần mức độ bảo mật an toàn cao cũng như tính thuận tiện của nó khi xác thực nhận dạng chủ thể trong đời sống xã hội cũng như trong các lĩnh vực quốc phòng,
an ninh
Với nhu cầu bảo mật ngày càng cao của các ứng dụng truy nhập, kiểm soát vào ra … tôi quyết định chọn đề tài nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin để thực hiện luậnvăn tốt nghiệp của mình
References
[1] Ming-Hsuan Yang, David J Kriegman, Narendra Ahuja, “Detecting Faces in Images: A Survey”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol 24, No
1, pp 34-47, Jan 2002
[2] Stan Z Li, Zhen Qiu Zhang, “FloatBoost Learning and Statistical Face
Detection”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence
(PAMI), Vol 26, No, pp 1-12, Sep 2004
Trang 2[3] Stan Z Li, Juwei Lu, “Face Detection, Alignment and Recognition”, Book
Chapter 9, pp 385-455, Emerging Topics in Computer Vision, Prentice Hall,
ISBN 0-13-101366-1, Jul 2004
[4] P Viola, M Jones, “Robust Real Time Object Detection”, Proc IEEE ICCV Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision, Jul 2001
[5] P Viola, M Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of
simple features”, Proc IEEE Conf Computer Vision and Pattern Recognition
(CVPR’01), pp 511-518, Dec 2001
[6] K K Sung, T Poggio, “Example-based learning for view-based human face detection”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence
(PAMI), Vol 20, No 1, pp 39-51, Jan 1998
[7] H Rowley, S Baluja, T Kanade, “Neural network-based face detection”,
IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol
20, No 1, pp 23-38, Jan 1998
[8] H Schneiderman, T Kanade, “Probabilistic Modeling of Local Appearance and Spatial Relationships for Object Detection”, Proc IEEE Conf Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’98), pp 45-51, 1998
[9] A Rajagopalan, K Kumar, J Karlekar, R Manivasakan, M Patil, U Desai, P Poonacha, S Chaudhuri, “Finding Faces in Photographs”, Proc 6th IEEE Conf Computer Vision (ICCV’98),
pp 640-645, 1998
[10] E Osuna, R Freund, F Girosi, “Training Support Vector Machines: An
Application to Face Detection”, Proc IEEE Conf Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR’97), pp 130-136, 1997
[11] G Yang, T S Huang, “Human Face Detection in Complex Background”,
Pattern Recognition, Vol 27, No 1, pp 53-63, 1994
[12] K C Yow, R Cipolla, “Feature-Based Human Face Detection”, Image and Vision Computing, Vol 15, No 9, pp 713-735, 1997
[13] T K Leung, M.C Burl, P Perona, “Finding Faces in Cluttered Scenes
Using Random Labeled Graph Matching”, Proc 5th IEEE Conf Computer
Vision (ICCV’95), pp 637-644, 1995
[14] C Kotropoulos, I Pitas, “Rule-based Face Detection in Frontal Views”,
Proc Int’l Conf Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol 4, pp 2637-
2540, 1997
[15] A Lanitis, C J Taylor, T F Cootes, “An Automatic Face Identification
System Using Flexible Appearance Models”, Image and Vision Computing, Vol
13, No 5, pp 393-401, 1995
[16] M Turk, A Pentland, “Eigenfaces for Recognition”, Journal of Cognitive
Neuroscience, Vol 3, No 1, pp 71-86, 1991
[17] I Craw, D Tock, A Bennett, “Finding Face Features”, Proc 2nd
European Conf Computer Vision (ECCV’92), Vol 2, pp 92-96, 1992
[18] T Kanade, “Picture Processing Computer Complex and Recognition of
Human Faces”, PhD thesis, Kyoto Univ., 1973
[19] Intel Open Source Computer Vision Library-OpenCV phiên bản 4.0
http://www.intel.com/technology/computing/opencv/
[20] Intel Image Processing Library phiên bản 2.5
http://developer.intel.com/software/products/perflib/ipl/