NGHIÊN CỨU CÁC ĐẶC ĐIỂM VÂN TAY ỨNG DỤNG VÀO CÔNG TÁC HÌNH SỰ TẠI CÔNG AN TỈNH BÌNH ĐỊNH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN NAM TƯ NGHIÊN CỨU CÁC ĐẶC ĐIỂM VÂN TAY ỨNG DỤNG VÀO CÔNG TÁC HÌNH SỰ TẠI CÔNG AN TỈNH BÌNH ĐỊNH Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số : 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2012 Công trình hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ VĂN SƠN Phản biện : PGS.TS PHAN HUY KHÁNH Phản biện : TS LÊ XUÂN VIỆT Luận văn bảo vệ Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 20 tháng 01 năm 2013 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng; - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng; MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong nhiều năm nay, việc tra cứu truy tìm thông tin đối tượng Công an tỉnh Bình Định vấn đề cần thiết, đòi hỏi phải đem lại xác cao nhằm xác định danh tính người cụ thể, phục vụ cho công tác đấu tranh phòng chống tội phạm giữ gìn trật tự an toàn xã hội; phục vụ cho nhu cầu đáng nhân dân Hàng năm, số lượng người làm chứng minh nhân dân khoảng từ 40 đến 50 ngàn người, số đối tượng phạm tội phải lập cước ngàn người Vì tàng thư Căn cước can phạm tàng thư Căn cước công dân lớn Từ năm 1992 trở trước, việc tra cứu chủ yếu dựa vào phương pháp xếp họ tên đối tượng theo thứ tự A, B, C, sau tra cứu thủ công Vì công tác tra cứu khó khăn, tốn thời gian, tra cứu theo họ tên, không tra cứu theo họ tên cha, mẹ, vợ chồng, nguyên quán… Việc tra cứu đối tượng chưa rõ tung tích (chết giấy tờ tùy thân thân nhân đến nhận) dựa việc phân loại công thức vân tay thủ công theo phương pháp Galton-Henry, sau xếp vào tàng thư để tra cứu Tuy nhiên, công tác phân loại công thức vây tay có khoảng triệu công thức khác nhau, số lượng người có công thức vân tay nhiều, bên cạnh đó, tỉ lệ cán phân loại sai khác không nhỏ, sở liệu ngày lớn dần cách nhanh chóng khiến cho việc nhận dạng tìm kiếm phương pháp thủ công gần thực việc phân loại, xếp tốn nhiều thời gian 2 Xuất phát từ tình hình đó, năm 1993 Bộ Công an xây dựng phần mềm Quản lý đối tượng trang bị cho Công an đơn vị, địa phương nhằm điện tử hóa tàng thư Căn cước can phạm Căn cước công dân, giải nhanh yêu cầu tra cứu, tra cứu nhiều trường thông tin khác nhau, đáp ứng nhu cầu cần thiết phục vụ công tác Ngành Phần mềm Quản lý đối tượng cập nhật nhiều trường liệu khác như: họ tên, tên cha, tên mẹ, tên vợ chồng, nơi đăng ký nhân thường trú, quê quán, nơi sinh, đặc điểm nhận dạng,… hình ảnh, vân tay đối tượng Phần mềm thuận lợi cho việc tra cứu truy tìm đối tượng Tuy nhiên việc tra cứu phần mềm Quản lý đối tượng dễ bị sai sót đối tượng phạm tội thường khai man lý lịch, che dấu họ tên, tráo người làm chứng minh nhân dân (nhờ người khác làm dùm chứng minh nhân dân); đối tượng chưa rõ tung tích dấu vết vân tay để lại trường vụ án truy nguyên Để truy nguyên cá nhân, có nhiều phương pháp để nhận dạng, truy tìm dựa vào đặc trưng sinh lý, hành vi cá nhân (gọi phương pháp sinh trắc) như: giọng nói, gương mặt, chữ ký,… Tuy nhiên phương pháp không hiệu giọng nói dễ dàng bị biến đổi yếu tố sức khỏe, tâm trạng người nói; gương mặt bị biến đổi theo thời gian; chữ ký thay đổi tùy vào sức khỏe tâm trạng người ký chữ ký bị giả cách dễ dàng đặc tính không tồn tàng thư 3 Phương pháp sinh trắc vân tay ứng dụng rộng rãi cách mà người sử dụng để nhận dạng người Sự hình thành phụ thuộc vào điều kiện ban đầu không thay đổi theo thời gian sau lớn lên Người ta ước tính khoảng 64 tỷ người có người có vân tay giống Vân tay phương pháp sinh trắc quan trọng sử dụng từ lâu vấn đề pháp lý điều tra tội phạm Nó trải qua khoảng thời gian dài nghiên cứu phát triển Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn sở nghiên cứu yêu cầu đặt toán, lựa chọn hướng giải "Nghiên cứu đặc điểm vân tay ứng dụng vào công tác hình Công an tỉnh Bình Định" nhằm giải vấn đề tìm kiếm mà phương pháp khác không thực được, lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu - Đối sánh ảnh vân tay: Mở ảnh vân tay đối sánh xem có đồng hay không - Nhận dạng ảnh vân tay: So sánh vân tay có sở liệu hay không in họ tên (nếu tồn sở liệu) Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Các đối tượng phạm tội - Các đối tượng làm chứng minh nhân dân - Phương pháp phân tích thiết kế hệ thống 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Đặc điểm vân tay người 4 - Ứng dụng Công an tỉnh Bình Định Phƣơng pháp nghiên cứu - Các tài liệu đặc điểm vân tay - Các tài liệu ngôn ngữ C# - Các tài liệu phương pháp phân tích thiết kế hệ thống thông tin ngôn ngữ UML Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 5.1 Về mặt lý thuyết: Tài liệu giới thiệu tổng quan, đặc điểm vân tay ứng dụng vào thực tiễn công tác Công an tỉnh Bình Định 5.2 Về mặt thực tiễn: Áp dụng hệ thống nhận dạng vân tay tự động hỗ trợ việc tìm kiếm, truy nguyên cá nhân phục vụ tìm kiếm tội phạm Cấu trúc luận văn Cấu trúc luận văn gồm chương: Chương 1, "Các đặc điểm vân tay người" Trong chương này, luận văn giới thiệu đặc tính, hình dạng đường vân, trình nghiên cứu sử dụng vân tay, chế hình thành đường vân Chương 2, "Nhận dạng vân tay" Trong chương này, luận văn giới thiệu ứng dụng sinh trắc, thuật toán xử lý ảnh vân tay so khớp vân tay Chương 3, "Xây dựng hệ thống chương trình nhận dạng vân tay", luận văn triển khai xây dựng chương trình ứng dụng dựa vào đặc tính khác đường vân, điểm đặc biệt đường vân để đối sánh với 5 Phần kết luận hướng phát triển tổng hợp kết nghiên cứu luận văn, ưu nhược điểm luận văn, qua đưa hướng phát triển đề tài CHƢƠNG CÁC ĐẶC ĐIỂM VÂN TAY CON NGƢỜI 1.1 KIẾN THỨC CHUNG VỀ VÂN TAY 1.1.1 Mấy nét trình nghiên cứu sử dụng vân tay 1.1.2 Những sở khoa học vân tay a Cấu tạo da Da bao bọc thể người lớp vỏ quan thực chức bảo vệ thể, điều chỉnh nhiệt độ, tiết, thoát mồ hôi hô hấp xúc giác Gồm lớp: - Lớp thượng bì: Lớp da gồm nhiều thành phần khác nhau, phần gọi da sừng, da sừng thường bị thay đổi luốn tiếp xúc với vật Những người lao động chân tay lòng bàn tay họ hình thành lớp da cứng hóa chai, có tác dụng tăng cường bảo vệ cho lớp da bên - Lớp đệm: Lớp chủ yếu dây thần kinh cảm giác, tuyến mồ hôi qua thoát bề mặt da thông qua lỗ thoát mồ hôi nhỏ li ti Trong thành phần mồ hôi, nước chiếm tỷ lệ 98%, lại chất hữu cơ, vô khác NaCl, a xít béo… - Lớp hạ bì: Lớp chủ yếu tế bào mỡ tạo thành mạng lưới gồm sợi mô liên kết Mô liên kết làm cho toàn cấu tạo da có đàn hồi cần thiết b Sự hình thành đường vân c Đặc tính vân tay - Tính riêng biệt: Không có giống tuyệt đối vân tay người so với vân tay người khác - Tính bền vững: Từ sinh ra, lớn lên trưởng thành lúc chết vân tay không thay đổi so với trạng thái hình dạng ban đầu - Để lại dấu vết: Do có mồ hôi thoát nhờ lỗ chân lông, nên bàn tay cầm nắm sờ vào vật để lại dấu vết vân tay vật 1.2 HÌNH DẠNG CỦA ĐƢỜNG VÂN 1.2.1 Khái niệm chế hình thành dấu vết đƣờng vân - Khái niệm: Dấu vết đường vân dấu vết phản ánh cấu trúc đường vân người (đối tượng gây vết) vật mang dấu vết - Cơ chế hình thành Trong mồ hôi có nước, chất hữu chất vô Khi chân tay tiếp xúc vào vật để lại dấu vết nước bay thành phần khác dính vật mang vết tạo dấu vết đường vân 1.2.2 Các dạng đƣờng vân a Vân tách nhánh b Vân đứt đoạn c Đoạn vân ngắn d Đường vân cụt e Vân hình hồ f Vân hình đảo g Vân nối ngang h Vân đối diện i Vân móc j Vân chấm k Vân hội tụ l Vân vòng khúc m Vân giới hạn 1.2.3 Hình chung điểm a Khái niệm điểm b Giới hạn điểm 1.2.4 Các dạng điểm điều kiện a Điểm hình cung (chiếm tỷ lệ 5%) b Điểm hình quai (chiếm tỷ lệ 60%) c Điểm hình xoáy (chiếm tỷ lệ 35%) 1.3 TÂM ĐIỂM 1.3.1 Khái niệm 1.3.2 Tâm điểm dạng vân hình quai 1.3.3 Tâm điểm vân xoáy 1.4 TAM PHÂN ĐIỂM 1.4.1 Khái niệm 1.4.2 Các dạng tam phân điểm 1.4.3 Phƣơng pháp xác định tam phân điểm 1.4.4 Một số ý xác định tam phân điểm 1.5 KẾT CHƢƠNG CHƢƠNG NHẬN DẠNG VÂN TAY 2.1 GIỚI THIỆU 2.1.1 Ứng dụng sinh trắc 2.1.2 Các phƣơng pháp sinh trắc 2.2 VÀI NÉT VỀ LỊCH SỬ NHẬN DẠNG VÂN TAY 2.3 NHẬN DẠNG VÂN TAY TỰ ĐỘNG 2.3.1 Thu nhận ảnh vân tay 2.3.2 Nâng cao chất lƣợng ảnh a Đặt vấn đề Mục đích thuật toán nâng cao chất lượng ảnh vân tay làm tăng độ rõ nét đường vân ảnh vân tay giảm bớt yếu tố nhiễu tồn ảnh Các thuật toán thực ảnh mức xám ảnh hưởng vân nhị phân Do đường vân rãnh vân ảnh vân tay có đặc tính xen kẻ chạy song song vùng cục bộ, số heurristic đơn giản sử dụng để phân biệt cấu trúc đường vân thật cấu trúc đường vân giả ảnh đường vân nhị phân Còn ảnh vân tay mức xám, đường vân rãnh vân vùng cục tạo thành nên mặt phẳng uốn theo dạng hình sin có tần số hướng xác định Nên có nhiều phương pháp thuật toán nâng cao chất lượng thực dựa vào yếu tố Đáng ý phương pháp sử dụng tập lọc cố định b Thuật toán phương pháp sử dụng lọc cố định  Giới thiệu  Lọc ảnh vân tay  Trích chọn đường vân  Nâng cao chất lượng ảnh  Đánh giá kết thuật toán Phương pháp sử dụng lọc để lọc nhiễu nâng cao độ rõ nét đường vân, phương pháp tiếp cận khác Bằng cách sử dụng tập lọc Gabor có số hướng tần số đường vân cố định tập gồm phân mảnh đường vân nhóm theo giá trị hướng cục Các phân mảnh đường vân sau tổng hợp lại để xây dựng lại ảnh đường vân c Tóm tắt Thuật toán thực dựa pand-pass nhằm thực thao tác xoá nhiễu nâng cao độ rõ nét đường vân Phương pháp sử dụng tập lọc với hướng cố định để thu tập đoạn đường vân có hướng tương ứng, sau thực việc tái tạo lại đường vân hoàn chỉnh từ nội dung tập ảnh đường vân phân mảng Thuật toán mang lại hiệu rõ rệt việc nâng cao chất lượng ảnh vân tay, ảnh vân tay đầu vào có chất lượng trung bình thấp, từ làm nâng cao hiệu thao tác trích chọn đặc trưng 2.3.3 Trích chọn đặc trƣng a Đặt vấn đề Trích chọn đặc trưng trình rút trích đặc trưng đại diện cho ảnh vân tay, gọi chi tiết đặc trưng từ ảnh vân tay Các đặc trưng đại diện yêu cầu phải có thuộc tính khả bảo toàn tính đặc thù để phân biệt có ảnh vân tay, đồng thời phải có tính cô đọng, hỗ trợ chặt chẽ trình đối sánh bị tác động nhiễu sai lệch ảnh vân tay, yêu cầu phải dễ tính toán b Trích chọn đặc trưng từ ảnh đường vân nhị phân  Giới thiệu  Thuật toán  Mã hóa điểm ảnh  Tiền lọc  Nâng cao chất lượng đường nét  Loại bỏ điểm chi tiết đặc trưng giả  Loại bỏ điểm chi tiết đặc trưng gần  Kiểm định sơ đồ hình học  Loại bỏ ốc đảo 10  Kiểm định điểm phân nhánh  Kiểm định điểm cuối  Các đường vân hội tụ  Đánh giá kết thuật toán Thuật toán nâng cao đáng kể tính đắn tập chi tiết đặc trưng sau trích chọn Bằng phương pháp kiểm định thuộc tính quan hệ tương đối chi tiết đặc trưng, thuật toán cho phép nhận diện xác điểm chi tiết đặc trưng giả Hiệu mà thuật toán mang lại lớn giúp cho trình đối sánh tập chi tiết đặc trưng sau xác Thuật toán kiểm định với tập ảnh vân tay làm mảnh Thuật toán giảm số lượng điểm ngừng nhiều bước kiểm định điểm cuối thực vùng biên ảnh Còn điểm phân nhánh bước xóa bỏ cầu nối đường gai, xóa bỏ chi tiết đặc trưng gần mang lại hiệu cao nhất, điều gây chủ yếu vùng ảnh chất lượng thấp mà mật độ điểm chi tiết đặc trưng tăng cao c Tóm tắt Thuật toán thực trích chọn đặc trưng mang tính toàn cục ảnh vân tay Bằng cách sử dụng tập lọc có hướng cố định, thuật toán cho phép nắm bắt thông tin mang tính toàn cục đường vân khu vực chia ảnh vân tay Thuật toán chủ yếu tập trung việc kiểm tra tính hợp lệ điểm chi tiết đặc trưng sau phát Vì chi tiết đặc trưng giả không phát loại bỏ làm giảm đáng kể hiệu giai đoạn đối sánh sau 11 2.3.4 Phân lớp ảnh vân tay a Đặt vấn đề Phân lớp ảnh vân tay kỹ thuật cho phép gán ảnh vân vào nhiều phân lớp ảnh định nghĩa trước Mục đích nhiệm vụ nhằm tạo chế lập mục cho ảnh vân tay để giảm thiểu không gian tìm kiếm trình nhận dạng ảnh vân tay Đây xem chế đối sánh sơ lược trước thực đối sánh chi tiết không gian nhỏ Thông thường, người ta sử dụng sáu lớp ảnh vân tay bao gồm: đồng tâm (whorl), xoáy phải (right loop), xoáy trái (left loop), cung (arch), xoáy đôi (twin loop) cung nhọn (tented arch) Các thuật toán phân lớp ảnh vân tay tự động thường dựa vào đặc trưng mang tính toàn cục ảnh vân tay loại đặc trưng mang tính cục Đã có nhiều phương pháp phát triển, chẳng hạn dựa mô hình (model-based), dựa kiến trúc (structure-based), dựa tần số (frequency-based) theo cú pháp (syntatic) b Thuật toán phân lớp dựa đặc tính đường vân  Giới thiệu  Thuật toán  Kiểm định đường vân  Xác định điểm đặc biệt  Các đường vân quy hồi  Phân lớp ảnh vân tay  Đánh giá kết thuật toán c Tóm tắt Phân lớp ảnh vân tay yêu cầu cần thực hệ thống nhận dạng ảnh vân tay sở liệu lớn, nhằm làm 12 giảm không gian tìm kiếm trình nhận dạng thông qua đặc tính lớp ảnh vân tay Dựa vào vị trí số lượng điểm đặc biệt, hình dáng đường vân, thuật toán giúp xác định phần thông tin lớp ảnh vân tay Điều hữu ích tất ảnh vân tay xác định dễ dàng xác vị trí số lượng điểm đặc biệt 2.3.5 Đối sánh ảnh vân tay a Đặt vấn đề Giai đoạn thực đối sánh hệ thống nhận dạng vân tay đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến định cuối hệ thống việc xác định hai tập liệu chi tiết đặc trưng (một mẫu lưu sở liệu mẫu đầu vào) đại diện cho hai ảnh vân tay khác có phải xuất phát từ vân tay hay không Trong trường hợp lý tưởng, có điều kiện: đối ứng cặp chi tiết đặc trưng hai ảnh biết trước; sai lệch dịch chuyển, quay tỷ lệ chi tiết đặc trưng định vị cách xác việc đối sánh ảnh đơn giản việc đếm số lượng cặp chi tiết đặc trưng đối ứng Tuy nhiên thực tế, điều kiện nên thuật toán đối sánh có nhiều khó khăn cần giải Các khó khăn bắt nguồn từ hai nguyên nhân chính: thứ hai ảnh vân tay thực xuất phát từ vân tay nhất, đối ứng chi tiết đặc trưng biết trước Thứ hai thuật toán đối sánh ảnh phải ứng phó với sai lệch tạo từ giai đoạn thu thập ảnh dịch chuyển, xoay nhiều loại sai lệch phi tuyến khác xuất phát từ yếu tố độ ẩm ngón tay, lực ấn thu nhận ảnh… nhiễu không xử lý 13 triệt để giai đoạn trước tạo thành điểm chi tiết đặc trưng giả số chi tiết đặc trưng thật bị trình thu ảnh, xử lý trích chọn đặc trưng… b.Thuật toán đối sánh dựa phép biến đổi Hough tổng quát  Giới thiệu Việc đối sánh ảnh vân tay nhập với mẫu vân tay lưu sở liệu thật xem tương đương với việc đối sánh tập chi tiết đặc trưng chúng Mỗi chi tiết đặc trưng mẫu vân tay nhập kiểm tra xem có tương ứng với chi tiết đặc trưng mẫu vân tay lưu sở liệu hay không Tiến trình đối sánh chia thành ba bước sau: canh chỉnh, liên kết cặp chi tiết đặc trưng đối ứng tính độ tương hợp  Canh chỉnh  Đối sánh tập chi tiết đặc trưng c Tóm tắt Nội dung chương trình bày thuật toán đối sánh tập mẫu chi tiết đặc trưng, phù hợp với ứng dụng nhận dạng vân tay tự động trực tuyến, dựa phương pháp đối sánh chuỗi có tính co giãn nhằm thích ứng với sai lệch thực tế điểm chi tiết đặc trưng, sử dụng phép biến đổi tương đương tổng quát để xác định thông số biến đổi phù hợp 2.4 PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ 2.5 KẾT CHƢƠNG Chương trình bày thuật toán nâng cao chất lượng ánh, trích chọn điểm đặc trưng, phân lớp ảnh vân tay đối sánh ảnh vân tay Dựa vào thuật toán xây dựng hệ thống 14 chương trình nhận dạng vân tay tự động Chương trình bày phương pháp để thực CHƢƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHƢƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG VÂN TAY 3.1 CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ DỮ LIỆU ĐẦU VÀO 3.1.1 Mã hoá ảnh vân tay liệu chƣơng trình a Dữ liệu đầu vào - Ảnh đầu vào chương trình ta đưa vào ảnh 24bit RGB Vì ta phải chuyển ảnh ảnh xám - Ảnh máy tính mã hóa dạng ma trận điểm (2 chiều) điểm ảnh - Một điểm ảnh máy tính (24bit) đặc trưng màu: Red, Green, Blue b Chuyển điểm ảnh ảnh xám c Lưu trữ liệu cho bước xử lý chương trình Sử dụng mảng chiều để lưu mức xám tương ứng điểm ảnh Trong báo cáo này, liệu mức xám ảnh đưa vào xử lý ký hiệu image[,] image[i,j] mức xám ảnh điểm ảnh dòng thứ i, cột thứ j 3.1.2 Xác định ma trận định hƣớng a Mục tiêu Tạo ma trận định hướng, tập hợp hướng pixel ảnh b Tư tuởng - Tìm hướng điểm, sau tập hợp lại thành ma trận định hướng 15 - Tính hướng điểm phụ thuộc vào miền lân cận (ma trận W*W điểm với i j điểm khối) c Phương pháp - Chia ảnh thành khối nhỏ kích thước WxW - Tính Gradient theo hướng x,y Gx, Gy điểm pixel khối d Cách tính 3.1.3 Kỹ thuật chuẩn hóa mức xám a Mục tiêu Trước dùng thuật toán xử lý ảnh ta phải cải thiện chất lượng ảnh nhằm gia tăng hiệu xử lý Chuẩn hóa ảnh mức xám làm đồng cường độ xám thân ảnh b Tư tưởng Xét điểm ảnh ảnh, tìm độ xám điểm ảnh, sau rút độ xám trung bình ảnh Sau chuyển mức xám điểm ảnh ảnh mức xám trung bình c Các hàm sử dụng : - Đầu tiên ta dùng hàm GetM() để tìm độ xám trung bình ảnh - Tiếp theo sử dụng hàm GetV() để tìm sai số tương đối điểm ảnh - Sau ta xét điểm ảnh ảnh đưa chúng mức xám trung bình 3.1.4 Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh vân tay a Mục tiêu Các ảnh vân tay thường lấy hai phương pháp: từ mực từ sensor (cảm biến ) Các ảnh vân tay lấy từ mực 16 thường có chất lượng thấp không đồng Mục tiêu phương pháp Gabor để cải thiện chất lượng ảnh vân tay b Tư tưởng Sử dụng hàm lọc Gabor: công cụ hữu dụng cho việc xừ lý ảnh Nó có đặc tính chọn lọc miền không gian lẫn tần số c Giải thuật tăng cường ảnh + Xác định trường định hướng điểm (x,y) + Sử dụng hàm lọc gabor cho ảnh chuẩn hóa miền tần số - Chia ảnh cần lọc thành khối nhỏ kích thước WxW - Xác định hướng khối ( dựa theo trường định hướng) - Hướng φ hướng khối Tính G (i,j) theo hướng φ (i,j) Sau độ xám (x,y) bẳng tổng G(i,j) nhân với độ xám (i,j) - Nếu kết > 255 độ xám (x,y) =255 trả màu trắng - Nếu kết < độ xám (x,y) = trả màu đen d Các hàm tăng cường ảnh + Hàm GetMaskFilter : hàm tính Gabor Áp dụng công thức Gabor ta tính G (x,y) + Hàm ToFiltring : Tăng cường mức sang điểm (x, y) Trong hàm ToFiltring cho biến i, j chạy từ -> 2widthSquare +1 để tính G(i, j) Sau ta tính G(i,j) * image(i+x,j+y).Kết tính so sánh với đoạn [0;255] - Nếu = kết >= 255 chuyển điểm (x, y) thành màu trắng - Nếu = kết Từ dựa vào tỷ lệ kết luận giống/khác vân tay 3.2.2 Giải thuật khớp mẫu đối sánh vân tay a Khớp mẫu vân tay - Sử dụng phép biến đổi Hough để tìm góc lệch α đoạn lệch (x1, y1) tối ưu - Cho phép độ lệch góc vân tay tối đa 60o : Ta chia khoảng lệch thành 20 + phần lưu giá trị góc lệch tương ứng angelSet[] = {-30, -27, -24, …, 24, 27, 30} - Chia độ lệch vị trí ảnh vân tay thành n đoạn (n = chiều cao n = độ rộng ảnh vân tay) Mỗi đoạn đơn vị Và lưu giá trị tương ứng vào mảng deltaXSet[] deltaYSet[] Với vân tay đem đối sánh: Ta tìm tập chi tiết tương ứng Duyệt cặp chi tiết tìm vân tay: (gọi chi tiết mx, my - Thực phép biến đổi vân tay cần đối sánh: + Tịnh tiến đoạn giới hạn cho phép + Quay góc giới hạn cho phép Trong đó, giá trị vân tay tịnh tiến đến tọa độ (deltaXSet[i], deltaYSet[j]) quay góc angelSet[k] với i, j, k số mảng tương ứng - Tìm giới hạn lưu vào mảng chiều A[][][] cho với giới hạn nhỏ cho chi tiết mx, my - Tìm nhỏ mảng số A[][][] 22 - Ta gọi cặp ngưỡng biến đổi chi tiết vân tay phù hợp cho việc đối sánh b Đối sánh vân tay Với vân tay đem đối sánh: Ta tìm tập chi tiết tương ứng 3.3 THỬ NGHIỆM VÀ RÚT RA KẾT LUẬN 3.3.1 Các chức Chương trình viết ngôn ngữ Visual C++, chạy hệ điều hành Window Vista Chương trình có chức sau: - Cho phép người sử dụng thao tác lên ảnh số phép toán bản: Chuẩn hoá ảnh, Tăng cường ảnh, Nhị phân hoá, Làm mảnh đường vân, Hiển thị điểm đặc trưng - Đối sánh hai ảnh vân tay với - Trích liệu từ ảnh vân tay - Hiển thị kết 3.3.2 Giao diện chƣơng trình 3.3.3 Một số kết thực nghiệm Chương trình thực sở liệu bao gồm 50 ảnh vân tay Kết sau: - Các mẫu vân tay trùng khớp từ ảnh vân tay chưa mã hoá thời gian thực từ 11s đến 15s - Các mẫu vân tay trùng khớp từ ảnh vân tay mã hoá thời gian thực 5s đến 8s - Đối với ảnh vân tay mờ, nhoè, không rõ nét, vị trí chụp sai lệch so với mẫu đối sánh không hiển thị kết 23 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Với mục đích nghiên cứu đánh giá thuật toán nhận dạng vân tay để từ xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay trực tuyến hoàn chỉnh phục vụ cho nhu cầu ứng dụng thực tế Nội dung để tài thực tìm hiểu nghiên cứu số thuật toán tiêu biểu giai đoạn xử lý trình nhận dạng vân tay, đặt trọng tâm nghiên cứu vào thuật toán có khả ứng dụng phù hợp vào hệ thống xác minh vân tay trực tuyến hiệu thời gian xử lý Về nội dung xây dựng ứng dụng, xây dựng thành công hệ thống chương trình nhận dạng vân tay tự động có khả truy nguyên đối tượng hệ sở liệu nhỏ Tuy nhiên, hệ thống sở liệu lớn, đòi hỏi thời gian để chương trình thực lâu liệu đầu vào cần phải nhập tốn nhiều thời gian, yếu tố nhân lực toán cần phải giải Trong tương lai, đề tài triển khai mở rộng nâng cao theo hướng phát triển thành hệ thống tìm kiếm tra cứu vân tay với sở liệu lớn Có thể cập nhật lúc 10 ảnh vân tay người vào sở liệu kiểm tra tính đắn vân tay nhập vào dựa vào việc đối sánh ngón tay với điểm ngón chụm [...]... Kiểm định đường vân  Xác định các điểm đặc biệt  Các đường vân quy hồi  Phân lớp ảnh vân tay  Đánh giá kết quả thuật toán c Tóm tắt Phân lớp ảnh vân tay là một trong những yêu cầu cần thực hiện trong các hệ thống nhận dạng ảnh vân tay cơ sở dữ liệu lớn, nhằm làm 12 giảm không gian tìm kiếm trong quá trình nhận dạng thông qua đặc tính về lớp của ảnh vân tay Dựa vào vị trí và số lượng các điểm đặc. .. nhất là trong các ảnh vân tay đầu vào có chất lượng trung bình hoặc thấp, từ đó làm nâng cao hiệu quả của thao tác trích chọn đặc trưng 2.3.3 Trích chọn đặc trƣng a Đặt vấn đề Trích chọn đặc trưng là quá trình rút trích các đặc trưng đại diện cho ảnh vân tay, được gọi là các chi tiết đặc trưng từ ảnh vân tay Các đặc trưng đại diện này yêu cầu phải có thuộc tính là khả năng bảo toàn tính đặc thù để phân... bật các đường vân để cải thiện chất lượng ảnh vân tay - Nhị phân hóa ảnh: Đưa ảnh về ảnh đen/trắng với 2 giá trị độ xám xác định (0/255) để phục vụ cho việc làm mảnh và tìm chi tiết của vân tay - Tìm xương ảnh (làm mảnh đường vân) : Làm mảnh đường vân về dạng 1 điểm ảnh phục vụ cho việc tìm các chi tiết - Tìm các chi tiết: Tìm ra các điểm cuối của mỗi đường vân, các điểm tách nhánh trên các đường vân. .. đường vân để đưa vào khâu xử lý đối sánh b Các trường hợp gây nhiễu cho việc đối sánh - Ảnh vân tay không liền nét hoặc xuất vùng bị nhòe, hoặc các đường vân chụp bị mờ - Ảnh chụp vân tay có vị trí sai lệch so với mẫu đối sánh c Các bước để đối sánh 2 vân tay - Tìm ra các chi tiết trên 2 vân tay Mỗi chi tiết đặc trưng bởi 3 thông số (xi, yi, α) - Hai vân tay phải được khớp mẫu: Các mẫu vân tay cần đối sánh... thị các điểm đặc trưng - Đối sánh giữa hai ảnh vân tay với nhau - Trích dữ liệu từ một ảnh vân tay - Hiển thị kết quả 3.3.2 Giao diện chƣơng trình 3.3.3 Một số kết quả thực nghiệm Chương trình được thực hiện trên một cơ sở dữ liệu bao gồm 50 ảnh vân tay Kết quả như sau: - Các mẫu vân tay trùng khớp từ ảnh vân tay chưa mã hoá thời gian thực hiện từ 11s đến 15s - Các mẫu vân tay trùng khớp từ ảnh vân tay. .. dung để tài đã thực hiện tìm hiểu và nghiên cứu một số thuật toán tiêu biểu tại từng giai đoạn xử lý của quá trình nhận dạng vân tay, đặt trọng tâm nghiên cứu vào các thuật toán có khả năng ứng dụng phù hợp vào hệ thống xác minh vân tay trực tuyến về hiệu quả và thời gian xử lý Về nội dung xây dựng ứng dụng, đã xây dựng thành công hệ thống chương trình nhận dạng vân tay tự động có khả năng truy nguyên... gai, xóa bỏ các chi tiết đặc trưng gần nhau là mang lại hiệu quả cao nhất, điều này được gây ra chủ yếu do các vùng ảnh chất lượng thấp mà tại đó mật độ của các điểm chi tiết đặc trưng tăng cao c Tóm tắt Thuật toán này thực hiện trích chọn các đặc trưng mang tính toàn cục hơn của ảnh vân tay Bằng cách sử dụng một tập các bộ lọc có hướng cố định, thuật toán cho phép nắm bắt các thông tin mang tính toàn... Kiểm định sơ đồ hình học  Loại bỏ các ốc đảo 10  Kiểm định các điểm phân nhánh  Kiểm định điểm cuối  Các đường vân hội tụ  Đánh giá kết quả thuật toán Thuật toán đã nâng cao đáng kể tính đúng đắn của tập các chi tiết đặc trưng sau khi được trích chọn Bằng phương pháp kiểm định các thuộc tính cùng quan hệ tương đối giữa các chi tiết đặc trưng, thuật toán đã cho phép nhận diện khá chính xác các điểm. .. chọn các điểm đặc trưng, phân lớp ảnh vân tay và đối sánh ảnh vân tay Dựa vào các thuật toán này chúng ta sẽ xây dựng hệ thống 14 chương trình nhận dạng vân tay tự động Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp để thực hiện CHƢƠNG 3 XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHƢƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG VÂN TAY 3.1 CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ DỮ LIỆU ĐẦU VÀO 3.1.1 Mã hoá ảnh vân tay về dữ liệu chƣơng trình a Dữ liệu đầu vào - Ảnh đầu vào của... chi tiết trên 1 vân tay => Từ đó dựa vào tỷ lệ đó và kết luận sự giống/khác nhau giữa các vân tay 3.2.2 Giải thuật khớp mẫu và đối sánh vân tay a Khớp mẫu vân tay - Sử dụng phép biến đổi Hough để tìm ra 1 góc lệch α và đoạn lệch (x1, y1) tối ưu nhất - Cho phép độ lệch góc giữa 2 vân tay tối đa là 60o : Ta chia khoảng lệch thành 20 + 1 phần và lưu các giá trị của góc lệch tương ứng angelSet[] = {-30,