Xây dựng phần mềm nhận dạng hộ chiếu và làm thủ tục xuất nhập cảnh tại cửa khẩu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VŨ TUẤN LÂM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Vũ Tuấn Lâm CÔNG NGHỆ THÔNG TIN XÂY DỰNG PHẦN MỀM NHẬN DẠNG HỘ CHIẾU VÀ LÀM THỦ TỤC XUẤT NHẬP CẢNH TẠI CỬA KHẨU LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHÓA 2009 - 2011 Hà Nội - 2011 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Vũ Tuấn Lâm XÂY DỰNG PHẦN MỀM NHẬN DẠNG HỘ CHIẾU VÀ LÀM THỦ TỤC XUẤT NHẬP CẢNH TẠI CỬA KHẨU Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã đề tài: NTT09-50 Người hướng dẫn khoa học: TS Tạ Tuấn Anh Hà Nội - 2011 MỤC LỤC Trang Danh mục từ ngữ tiếng Anh Danh mục hình vẽ, đồ thị MỞ ĐẦU Đặt vấn đề 4 8 Mục đích nghiên cứu luận văn 10 Cơ sở nghiên cứu 11 Cấu trúc luận văn 11 Phương pháp nghiên cứu 12 Chương 1: NHẬN THỨC CHUNG VỀ NHẬN DẠNG HỘ CHIẾU 13 Hộ chiếu gì? 13 Đặc điểm hộ chiếu 14 Quy trình nhận dạng hộ chiếu 17 Chương : MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG KÝ TỰ 20 I- Sử dụng mạng Neural nhân tạo 20 Khái niệm mạng Nueral 20 Mô hình mạng Nueral 22 Xây dựng mạng Nueral 23 Huấn luyện mạng Nueral 24 4.1 Phương pháp học 24 4.2 Học có giám sát 24 4.3 Học không giám sát 25 4.4 Học tăng cường 25 Một số vấn đề mạng Nueral nhận dạng 26 Kiến trúc mạng Nueral MLP hệ thống nhận dạng 26 6.1 Kiến trúc hệ thống mạng 26 6.2 Phương thức hoạt động 27 6.3 Nhận dạng 29 II Sử dụng hệ mờ để nhận dạng ký tự 30 Khái niệm nhận dạng với hệ mờ 30 Mô hình mờ kỹ thuật mô hình hóa mờ 31 2.1 Cấu trúc hoạt động mô hình mờ 31 2.2 Phân loại mô hình mờ 31 - Mô hình mờ Mandani 31 - Mô hình mờ Takagi- Sugeno 32 - Mô hình mờ Tsukamoto 32 III- Phương pháp trích chọn đặc trưng kết hợp với SVM (Support Vector Machine) cho việc nhận dạng 33 Đặc điểm 33 Một số phương pháp tuyển chọn 33 2.1 Trọng số vùng (Zoning) 34 2.2 Biểu đồ chiếu (Projection Histograms) 34 2.3 Trích chọn chu tuyến (Contour Profiles) 35 2.4 Trích chọn đặc trưng Wavalet Haar 35 2.5 Vector đặc trưng hướng (Direction Feature) 37 Nhận dạng sử dụng phương pháp SVM Chương 3: QUY TRÌNH XỬ LÝ ẢNH NHẬN DẠNG, ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT ARAOKAR CHO VIỆC NHẬN DẠNG HỘ CHIẾU I- Quy trình thuật toán xử lý ảnh nhận dạng 37 39 39 Thu nhận ảnh Hộ chiếu 39 Phân tích Văn - Ảnh 39 Xác định góc nghiêng Ảnh 42 Giảm nhiễu cho ảnh 43 Chuyển ảnh ngưỡng xám 44 Chuyển đổi ảnh dạng nhị phân mầu đen trắng 45 Xác định tọa độ dòng liệu cần nhận dạng 45 Xác tọa độ biên ký tự 47 8.1 Xác định tọa độ bên phải, bên trái ký tự 47 8.2 Xác định tọa độ bên trên, bên ký tự 48 Xây dựng ma trận điểm ảnh nhận dạng 49 II Sử dụng giải thuật Araokar nhận dạng hộ chiếu 51 Đặc điểm giải thuật 51 Kích thước liệu đầu vào với giải thuật Araokar 52 Cơ chế học mạng Nueral với thuật toán Araokar 53 Kiến trúc mạng Nueral 56 4.1 Kết tuyển chọn 56 4.2 Trọng số lý tưởng 57 4.3 Yếu tố nhận dạng 57 Các vấn đề hiệu suất nhận dạng 58 Một số lưu ý với giải thuật 59 Chương 4: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHƯƠNG TRÌNH 60 I Phân tích thiết kế hệ thống theo mô hình UML 60 Mô tả chức làm thủ tục XNC 60 Biểu đồ trình tự 61 Biểu đồ trạng thái 62 Biểu đồ hợp tác 62 Phân tích trường hợp sử dụng 63 Biểu đồ lớp 64 Kết đạt 65 II Một số giao diện chương trình 66 Chương trình huấn luyện nhận dạng tự động 66 Tra cứu số liệu XNC 67 Thông kê số liệu XNC 68 Báo cáo số lượng XNC theo cửa 68 KẾT QUẢ CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG 69 ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 DANH MỤC CÁC TỪ NGỮ TIẾNG ANH ORC - Optical Character Recognition ICAO- International Civil Aviation Organization SVM - Support Vecter Machine SDM - sequential decision making MLP- MultiLayer Perceptron PH - Projection Histograms CC- Chain Code WH- wavelet Haar CPU- Control Processing Unit LC- Linear Component PR- Passpord Reader SO- Self Organizing OL- Over Learning RM- Reasoning Mechanism FI- Fuzzification Interface DI- Defuzzification Interface DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ Hình 1: Máy đọc hộ chiếu hãng IBOX Hình : Máy đọc hộ chiếu hãng Keen Sinh Hình 3: Trang nhân thân hộ chiếu Hình 4: Thông tin dòng ICAO hộ chiếu Hình : Hộ chiếu trẻ em số chứng minh nhân dân Hình 6: Một số hộ chiếu quốc gia khác Hình 7: Quy trình nhận dạng hộ chiếu Hình 8: Mô hình neural nhân tạo Hình : Sơ đồ đơn giản mạng neural nhân tạo Hình10 - Sơ đồ đồ thị có hướng đơn giản Hình 11: Mô hình mạng neural nhiều lớp Hình 12: Sơ đồ trình mô hình hoá mờ ba giai đoạn Hình 13 - Cấu trúc mô hình mờ Hình14: Mô hình mờ Mamdani sử dụng tích max cho phép toán AND mờ OR mờ Hình15: Mô hình mờ Sugeno Hình 16: Mô hình mờ Tsukamoto Hình17: Trích chọn đặc trưng trọng số vùng Hình 18: Biểu đồ hình chiếu (Projection histograms) Hình 19: Trích chọn khối bên chữ Hình 20: Trích chọn đặc trưng wavelet Haar Hình 21: Lấy mẫu theo véc tơ đặc trưng hướng Hình 22: Tách vùng ký tự nhận dạng Hình 23: Ảnh bị nghiêng sau đươc quét chụp Hình 24: Xác định giới hạn dòng Hình 25: Quá trình tách kí tự Hình 26: Xác định giới hạn kí tự Hình 27: Quá trình chia lưới Hình 28: Quá trình ánh xạ từ ma trận điểm sang ma trận nhị phân Ảnh 29: Ảnh ma trận I chuyển thành ma trận M Hình 30: Minh họa ký tự ma trận điểm ảnh S Hình 31: Ma trận trọng số sau lần huấn luyện Hình 32: Mô hình mạng nueral nhân tạo cho thuật toán Araokar Hình 33: Mẫu ký tự S huấn luyện P chưa huấn luyện Hình 34 Sơ đồ dòng thông tin hệ thống làm thủ tục XNC Hình 35 : Biểu đồ trình tự Hình 36 : Biểu đồ trạng thái Hình 37 : Biểu đồ hợp tác Hình 38 : Trường hợp sử dụng quản lý XNC Hình 39 : Biểu đồ lớp Hình 40 : Form nhận dạng hộ chiếu Hình 41: Form tra cứu số liệu XNC Hình 42: Thống kê danh khách XNC Hình 43: Báo cáo thống kê theo danh sách cửa LỜI CẢM ƠN Được học tập Trường Đại học Bách khoa Hà nội chuyên ngành Công nghệ thông tin Dưới giảng dạy hướng dẫn nhiệt tình thầy cô giáo Viện Công nghệ Thông tin truyền thông Các học viên Cao học khóa 2009 hoàn thành chương trình khóa học trang bị kỹ năng, phương pháp tiếp cận, nghiên cứu khoa học giải đề thuộc chuyên ngành Thực Quyết định số 1772/ QĐ-ĐHBK-SĐH ngày tháng năm 2010 Hiệu trưởng trường Đại học Bách khoa Hà nội việc giao đề tài luận văn Thạc sỹ cho Học viên Vũ Tuấn Lâm – Số hiệu học viên CB091328 với đề “Xây dựng phần mềm nhận dạng hộ chiếu làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa khẩu”, hướng dẫn TS Tạ Tuấn Anh – Phó Viện trưởng Viện CNTT Truyền thông – Đại học Bách khoa Hà nội Trong trình tiến hành làm luận văn, giúp đỡ định hướng nghiên cứu TS Tạ Tuấn Anh, Tôi nghiên cứu vấn đề Hộ chiếu, ảnh hộ chiếu, phương pháp xử lý ảnh giải thuật, phương pháp liên quan đến việc nhận dạng ký tự hộ chiếu để xây dựng chương trình tự động nhận dạng hộ chiếu làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa Tuy nhiên, thời gian có hạn, cố gắng chắn luận văn nhiều điểm thiếu xót Rất mong nhận ý kiến đóng góp thầy cô giáo bạn đồng nghiệp để luận văn thêm hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn TS Tạ Tuấn Anh, người định hướng nghiên cứu hướng dẫn em nhiệt tình trình hoàn thành Luận văn MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Công nghệ xử lý ảnh nhận dạng ký tự lĩnh vực mới, có tính ứng dụng thực tế cao, đem lại hiệu rõ rệt Ở Việt Nam xử lý ảnh nhận dạng ngành khoa học nghiên cứu phát triển muộn so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, đời tạo kỹ thuật quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến lĩnh vực đời sống, xã hội Trong thực tế, công viêc, toán thực theo phương thức cũ không phù hợp Ngày trước yêu cầu hội nhập quốc tế đòi hỏi phải ứng dụng, tiếp cận công nghệ để thay đổi phương thức thực công việc đạt hiệu cao Kỹ thuật xử lý hình ảnh nhận dạng ký tự không nằm quy luật Ở Việt Nam hàng năm số lượng người xuất nhập cảnh qua cửa lớn, khoảng triệu người năm Cả nước có 30 cửa quốc tế (trong có cửa quốc tế hàng không) 50 cửa Việc làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa công việc thường xuyên liên quan đến thông tin lưu hộ chiếu Việc kiểm soát làm thủ tục xuất nhập cảnh thực theo quy trình Các thông tin nhập vào máy tính để lưu trữ, theo dõi trình xuất nhập cảnh hành khánh Việc làm hoàn toàn theo lối thủ công, tay nhiều thời gian mà hiệu không cao Hiện cửa Việt Nam trang bị số loại thiết bị nhận dạng hộ chiếu nước nhằm bán tự động trình làm thủ tục XNC cho hành khách, loại máy đọc kể đến 1.1 Máy đọc hộ chiếu IBOX Đây thiết bị Hungary lắp giáp Việt Nam Tích hợp với hệ thống máy tính Dòng máy đọc kiểm tra hộ chiếu đa IBOX Passport Multi Reader dòng máy chuyên dùng với thuật toán xử lý chặt chẽ thông minh Máy tích hợp phần cứng tiên tiến với phần mềm nhận dạng OCR, 2D Barcode có độ Chương PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHƯƠNG TRÌNH I Phân tích thiết kế hệ thống chương trình theo mô hình UML Mô tả quy trình làm thủ tục XNC cửa Việc làm thủ tục xuất nhập cảnh thực với khách qua lại cửa mang hộ chiếu Hành khách phải xuất trình hộ chiếu mình, cán làm thủ tục vào thông tin hộ chiếu, kiểm tra nghiệp vụ, hành khánh đủ điều kiện xuất, nhập cảnh tiến hành làm thủ tục, thông tin hành khách nhập vào máy sau đóng dấu kiểm chứng xuất nhập cảnh lên hộ chiếu cho hành khách qua cửa Trên sở khảo sát giai đoạn công việc cần thực ta có sơ đồ biểu diễn luân chuyển dòng thông tin hệ thống xuất nhập cảnh sau: Hành khách xnc Đăng ký XNC Cơ quan quản lý XNC Thông báo KQ Hướng dẫn QTNV Bộ phận kiểm tra Quy định Thông báo Bộ phận làm thủ tục Chỉ đạo, điều hành Kết làm TT Báo cáo kết Trạm Cửa Hình 34 : Sơ đồ dòng thông tin hệ thống làm thủ tục XNC - Giai đoạn đầu: Hành khánh có nhu cầu XNC qua lại cửa phải mang đủ giấy tờ XNC đăng ký làm thủ tục XNC cửa Bộ phận kiểm tra tiến hành công tác kiểm tra hộ chiếu xác nhận thông tin cá nhân, thông tin hộ chiếu giá trị, kiểm tra hộ chiếu, thông tin phép công dân đủ điều kiện qua lại cửa 60 Sau trình kiểm tra, hợp lệ thông báo cho Bộ phận làm thủ tục tiến hành làm thủ tục XNC cho hành khánh - Giai đoạn cuối: Bộ phận làm thủ tục tiếp nhận hộ chiếu, đóng dấu kiểm chứng vào hộ chiếu lưu trữ thông tin xuất nhập cảnh báo cáo kết xuất nhập cảnh Trạm cửa Trạm cửa trực tiếp đạo, điều hành công tác XNC Hàng ngày trạm cửa tổng hợp kết XNC báo cáo quan quản lý XNC nhận thông tin hướng dẫn quy trình nghiệp vụ cửa tới trạm cửa khẩu, thông báo thông tin hộ chiếu hết hạn, hủy hộ chiếu, hộ chiếu bị mất, thông tin đối tượng, văn hệ thống hướng dẫn công tác XNC Biểu đồ trình tự Trong phần trình bày bước toán làm thủ tục XNC Trình tự thực công việc tương tác qua lại đối tượng mô tả biểu đồ trình tự sau đây: Hệ thống kiểm soát XNC Hành khách XNC Kiểm soát Chỉ đạo Đăng ký XNC Kiểm tra hồ sơ Xác nhận thông tin hợp lệ Làm thủ tục XNC/Báo cáo Chỉ đạo quy trình NV Thông báo KQ XNC Hình 35 : Biểu đồ trình tự 61 Hành khách XNC bắt đầu làm thủ tục XNC, qua hệ thống kiểm soát XNC, tiến hành kiểm tra hồ sơ đạo quan quản lý xnc thực phận kiểm soát XNC Quá trình kiềm tra kiếm soát xác nhận thông tin hợp lệ, thông báo lại cho phận làm thủ tục tiến hành làm thủ tục cho hành khách sau báo cáo kết quả, ghi nhận số liệu thống báo cho hành khánh XNC Khi đủ thủ tục hành khách XNC xuất cảnh sang nước đối diện nhập cảnh vào Việt Nam Biểu đồ trạng thái HK Đăng ký Hồ sơ Kiêm tra làm thủ tục HC Nhận KQ XNC Hình 36 : Biểu đồ trạng thái - Từ biểu đồ trình tự biểu diễn ta xây dựng biểu đồ chuyển trạng thái có trình tự sau: - Từ trạng thái bai đầu, hành khách đăng ký làm thủ tục XNC qua công tác kiểm tra, làm thủ tục, hành khách nhận lại hộ chiếu tiến hành công tác XNC Biểu đồ hợp tác Biểu đồ hợp tác cách khác để thể thủ tục Khác với biểu đồ trình tự tập trung thể tương tác đối tượng theo trình tự thời gian, biểu đồ hợp tác tập trung thể quan hệ đối tượng 2: Xử lý số liệu 1: HK đăng ký XNC Hành khách XNC 4: Hành khách XNC Hệ thống XNC 3: Thông tin hành khách 5: Kết kiểm tra Hình 37 : Biểu đồ hợp tác Kiểm soát 62 -Hành khách làm thủ tục XNC qua cửa khẩu, qua hệ thống XNC xử lý số liệu, thông tin hành khách chuyển sang phận kiểm soát XNC, sau trình kiểm soát thông báo kết hoàn chỉnh thủ tục cho hành khách XNC Phân tích trường hợp sử dụng Hành khách XNC Quản lý Hồ sơ Chuyển KS Thêm Sửa Xóa Tìm kiếm CB Sử dụng Hình 38 : Trường hợp sử dụng quản lý XNC Các trường hợp sử dụng cách sử dụng hệ thống, trình tự hoạt động thực điều mang lại kết giá trị nhìn thấy tác nhân Đối với tác nhân Hành khách XNC họ có nhu cầu XNC nộp hộ chiếu để kiểm tra theo quy định để kiểm tra thông tin cá nhân Đối với cán máy tính hệ thống giúp họ lưu trữ hồ sơ hành khách XNC tiến hành XNC qua cửa Tác nhân quản trị hệ thống sử dụng hệ thống để quản lý người dùng hệ thống, để thêm, xóa sửa đổi thông tin người dùng 63 Biểu đồ lớp Các lớp thực thể để mô tả đối tượng lưu trữ hệ thống Ta tìm lớp từ danh từ liên quan đến lĩnh vực toán mô tả uses Hệ thống tuyển sinh ta có lớp đối tượng sau: hồ sơ thí sinh, địa điểm thi, tỉnh, huyện, trường, ngành, môn thi, phách, điểm thi, kết thi Tương tự ta xác định quan hệ thực thể khác hệ thống biểu diễn qua biểu đồ lớp thực thể sau: DM Mục đích XNC Mã số Mục đích 1-n Số liệu chung DM Quốc tịch Mã quốc tịch Tên QT Nội dung Miễn TT DM Loại giấy tờ 1-n 1-n Số giấy tờ Họ tên English Họ tên Việt Giới tính Ngày sinh Mã quốc tịch Ngày cấp Ngày hết hạn Mã loại giấy tờ Cơ quan cấp Nghề nghiệp Ghi Số liệu XNC 1-n Số giấy tờ Họ tên English Ngày XNC Giờ XNC Mục đích XNC DM công ty 1-n Mã số Tên Công ty Số người Công ty đón Mã CB làm TT Cửa XNC 1-n DM Cửa Mã CK Tên CK Tên CK đối diện Mã loại giấy tờ Tên loại giấy tờ 1-n DM nghề nghiệp Mã nghề nghiệp Tên nghề nghiệp 1-n DM Cơ quan cấp 1-n Mã số Tên quan Hình 39 : Biểu đồ lớp 64 DM Cán làm TT Mã số Tên cán Thông tin khác Kết đặt Từ kết phân tích, thiết kế hệ thống nêu trên, tiến hành xây dựng phần mềm phục vụ công tác quản lý XNC máy tính cửa Hệ thống đưa vào sử dụng đáp ứng yêu cầu đặt như: - Độ tin cậy: Hệ thống tự động đọc hộ chiếu cho phép tự động thực số kiểm tra đối chiếu liệu checksum, thông báo số liệu nhập sai, sai thông số, cảnh báo hộ chiếu giả - Tính bảo mật: Hệ thống sử dụng phương pháp mã hoá liệu bảo mật để người nhiệm vụ sử dụng chương trình đọc số liệu - Dễ sử dụng: Chương trình thiết kế giao diện đồ họa với cửa sổ, hộp thoại hướng dẫn sử dụng hợp lý - Tính mở: Hệ thống dễ dàng phát triển để sửa đổi, bổ sung chức phù hợp với công tác đặc thù BĐBP 65 II- Một số Giao diện chương trình nhận dạng Form huấn luyện nhận dạng hộ chiếu tự động Hình 40 : Form nhận dạng hộ chiếu - Dữ liệu ảnh load vào máy tự động nhận dạng theo thuật toán Araokar huấn luyện - Quá trình huấn luyện thực lệnh training Network Chú ý huấn luyện phải có số lượng mẫu chuẩn bị sẵn - Sau trình nhận dạng, liệu phân tích, lấy thông tin cá nhân, thông tin lưu trữ vào hệ thống phục vụ công tác thống kê, báo cáo, tra cứu kết Đây module chương trình kết hợp với việc nhận dạng để tạo thành hệ chương trình nhận dạng làm thủ tục hoàn chỉnh cửa 66 Tra cứu số liệu xuất nhập cảnh: - Tra cứu thống kê liệu xuất nhập cảnh: Gồm tra cứu khách xuất cảnh, tra cứu khách nhập cảnh, theo tiêu chí khác thời gian, thông tin cá nhân, thông tin xuất nhập cảnh - Thống kê số lượng khách xuất nhập cảnh: Theo khoảng thời gian, mục đích, quốc tịch - Báo cáo số lượng khách xuất nhập cảnh theo ngày, tháng, quý, năm phục vụ công tác chuyên môn Hình 41: Form tra cứu số liệu XNC 67 Thống kê số lượng khách xuất nhập cảnh: - Thống kê danh sách XNC theo khoảng thời gian Hình 42: Thống kê danh khách XNC Chương trình cho phép thống kê danh sách khách xuất nhập cảnh theo khoảng thời gian Báo cáo thống kê khách xnc theo cửa Hình 43: Báo cáo thống kê theo danh sách cửa 68 KẾT QUẢ CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG Chương trình hoạt động ổn định, có khả ứng dụng cao, khả nhận dạng với độ xác >86% Kết thử nghiệm Các công đoạn Tách vùng biên ICAO Trích ký tự Nhận dạng Số mẫu xác 128/144 135/144 127/144 Tỉ lệ mẫu xác 88.89% 93.75% 88.19% Bảng kết thử nghiệm hệ thống Bảng hiển thị kết thử nghiệm hệ thống ba công đoạn chính: tách vùng ICAO, trích ký tự nhận dạng Số lượng mẫu thử: 144 mẫu thu thập điều kiện ánh sáng khác Tỉ lệ mẫu xác công đoạn 88.89%, 93.75% 88.19% Với việc nhận dạng, kết thử nghiệm cho thấy, tùy thuộc vào kích thước ma trận điểm ảnh, số lần huấn luyện loại hộ chiếu quốc gia, kết nhận dạng xác thông tin hệ thống có thay đổi cụ thể sau: Kết thử nghiệm thay đổi kích thước ma trận điểm ảnh Việc thay đổi kích thước ma trận điểm ảnh quan trọng Nó định đến tỉ lệ nhận dạng xác ký tự Với số lần huấn luyện 20, việc nhận dạng ký tự mô tả bảng Kích thước ma trận 4x6 x 12 10 x 15 15 x 20 20 x 30 Số lần huấn luyện 20 20 20 20 20 69 Tỉ lệ nhận dạng xác ký tự 58% 77% 81% 85% 88% – 93,7 % Kết thử nghiệm với hộ chiếu quốc gia khác Với hộ chiếu quốc gia khác nhau, kích thước, mầu sắc yếu tố an ninh trộn vào mực in hộ chiếu khác nên việc thử nghiệm nhận dạng thu kết kết với tỉ lệ nhận dạng xác theo bảng thống kê sau: Nước sản xuất hộ chiếu Việt Nam Mỹ Australia Trung Quốc Nhật Bản Campuchia Thái Lan Số lượng hộ chiếu huấn luyện 21 12 17 32 15 Tỉ lệ nhận dạng xác thông tin 91,1% 88% 88,3% 86% 86% 71,2% 85,6% Kết cài đặt Chương trình cài đặt chạy thử nghiệm hệ thống máy tính cấu hình trung bình (Dual core 1.8, Ram GB, HDD 160GB, không hỗ trợ Card hình) kết hợp với máy quét cho thấy chương trình hoạt động ổn định, khả nhận dạng tốt Tốc độ nhận dạng cải thiện đáng kể tốc độ máy tính cao tăng nhớ Ram Các chức lưu trữ, thống kê số liệu hoạt động ổn định 70 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn nghiên cứu vấn đề có tính ứng dụng thực tế xử lý ảnh nhận dạng thông tin hộ chiếu từ xây dựng phần mềm làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa Phương pháp tiếp cận từ tìm hiểu hộ chiếu, đặc điểm cách thức mã hóa thông tin dòng ICAO hộ chiếu, phương pháp xử lý ảnh, quy trình nhận dạng ký tự Những vấn đề Luận văn đạt là: Nghiên cứu phương pháp xử lý ảnh giảm nhiễu, xoay, tách dòng liệu cần nhận dạng, cân xám, chuyển ảnh ma trận nhị phân, phương pháp lấy mẫu để xây dựng ma trận điểm ảnh Phân tích số phương pháp nhận dạng ký tự sử dụng phương pháp nhận dạng mạng nueral nhân tạo, phương pháp máy học, sử dụng hệ mờ, từ rút ưu, nhược điểm phương pháp, có nhìn tổng quan nhận dạng ký tự Đi sâu nghiên cứu giải thuật Araokar xây dựng thành công chương trình nhận dạng thông tin hộ chiếu, Thử nghiệm kích thước ma trận trọng số cho phù hợp, cách thức cập nhật, lưu trữ ma trận trọng số Tính toán trọng số lý tưởng, yếu tố làm sở trình nhận dạng Các thuật toán xử lý ảnh để xác định tọa độ dòng, tọa độ ký tự, phương pháp trích mẫu, biến đổi ma trận điểm ảnh sang ma trận nhị phân, ứng dụng cụ thể vào thuật toán Araokar để xây dựng chương trình nhận dạng Phân tích thiết kế, xây dựng hệ thống chương trình theo mô hình UML miêu tả chi tiết chức làm thủ tục xuất nhập cảnh, biểu đồ trạng thái, trình tự, biểu đồ hợp tác, biểu đồ lớp, xây dựng hệ sở liệu chương trình môi trường SQL Server Tiến hành xây dựng chương trình làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa Quá trình thử nghiệm ứng dụng giải thuật Araokar để xây dựng phần mềm 71 nhận dạng hộ chiếu cho thấy giải thuật hay, dễ hiểu, phương pháp huấn luyện đơn giản khả nhận dạng có độ xác cao Kết thực nghiệm cho thấy độ xác việc nhận dạng tùy theo kích thước ma trận điểm ảnh loại hộ chiếu, thông thường kết nhận dạng xác 86% đến 93% Tuy nhiên số trường hợp hay bị nhận dạng nhầm ký tự F E Các trường hợp phải huấn luyện lại Đề xuất kiến nghị: Các nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng với nhận dạng hộ chiếu, song phát triển giải thuật Araokar để nhận dạng văn bản, chữ viết tay Một vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện hệ thống tối ưu hóa mặt thời gian nhận dạng, tích hợp hệ thống chụp ảnh hộ chiếu nhận dạng thành thiết bị để triển khai cửa thay thiết bị phải nhập ngoại, yêu cầu thực cần thiết lực lượng làm công tác xuất nhập cảnh giai đoạn 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Thanh Thủy: “Giáo trình xử lý ảnh” [2] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình: “Giáo trình xử lý ảnh” [ Tiếng Anh [1] D Rus and K Summers, “Using White Space for Automated Document Structuring”, Technical Report TR 94-1452, Department of Computer Science, Cornell University, 1994 [2] D X Le, G R Thoma, and H.Wechsler “Classification of binary document images into textual or nontextual data blocks using neural network models” Machine Vision and Applications, 8:289_304, 1995 [3] D.N Ying, E.J Wang, L Ye, W Li, and Y Wang, “A Study on Automatic Input and Recognition of Engineering Drawing,” Proc CAD/GRAPHICS, pp 478-481, Hangzhou, China, 23-26 Sept 1991 [4] Fletcher A, Kasturi R 1988 A robust algorithm for text string separation from mixed text /graphics images IEEE Trans Pattern nal Machine Intell PAMI-10: 910–918 [5] H Luo and I Dinstein “Using Directional Mathematical Morphology for Separation of Character Strings from Text/Graphics Image” In Shape, Structure and Pattern Recognition (Postproceedings of IAPR Workshop on Syntactic and Structural Pattern Recognition, Nahariya, Israel), pages 372_381 World Scientific, 1994 [6] H Yamada et al., “MAP: Multi-Angled Parallelism for Feature Extraction From Topographical Maps,” Pattern Recognition, vol 24, no 6, pp 479-488, 1991 [7] K Y Wong, R G Casey, and F M Wahl “Document Analysis System” IBM Journal of Research and Development, 26(6):647_656, 1982 [8] Kasturi, O‟Gorman, Govindaraju: “Document image analysis: A primer”, 2002 [9] Nartker T A, Rice S V, Kanai J 1994 OCR Accuracy UNLV‟s Second Annual Test Technical Journal INFORM, University of Nevada, Las Vegas [10] O‟Gorman L 1993 The document spectrum for structural page layout 73 analysis IEEE Trans Pattern Anal Machine Intelli AMI-15: 1162– 73 [11] Pavlidis T, Zhou J 1991 Page segmentation by white streams Proc 1st Int Conf on Document Analysis and Recognition ICDAR), St Malo, France, pp 945–953 [12] Q Yuan, C L Tan: “Text Extraction from Gray Scale Document Images Using Edge Information” In Proceedings of the Sixth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR‟01) 2001, IEEE [13] S, Baumann, M Malburg, H.-G Hein, R Hoch, T Kieninger, and N Kuhn, “Document analysis at DFKI, part 2: Information extraction,” DFKI Research Report RR-95-03, German Research Center for Artificial Interligence (DFKI), Kaiserlautern, March 1995 [14] T Kaneko “Line Structure Extraction from Line-Drawing Images” Pattern Recognition, 25(9):963_973, 1992 [15] T Pavlidis and J Zhou “Page Segmentation and Classification” CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 54(6):484_496, November 1992 [16] Z Lu, “Detection of Text Regions from Digital Engineering Drawings”, IEEE Transactions on PAMI, 20(4):431:439, April 1998 74 ... nhận dạng đưa ảnh đen trắng qua trình tiền xử lý Việc nhận dạng Hộ chiếu làm thủ tục xuất nhập cảnh diễn cửa quốc gia, quốc tế Mỗi cá nhân làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa phải xuất trình hộ chiếu, ... dụng mạng nueral nhân tạo, thuật toán nhận dạng Araokar để nhận dạng thông tin hộ chiếu, xây dựng chương trình nhận dạng hộ chiếu làm thủ tục xuất nhập cảnh cửa khẩu, phát triển thành ứng dụng có... xuất nhập cảnh cửa phải xuất trình hộ chiếu, bị phải báo cho quan công an để tiến hành hủy hộ chiếu bị Quy trình phương pháp nhận dạng hộ chiếu Nhận dạng hộ chiếu quy trình nhận dạng từ ảnh hộ chiếu