Nhận dạng màng mống mắt trong xác thực sinh trắc học

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ THÚY VÂN NHẬN DẠNG MÀNG MỐNG MẮT TRONG XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội – 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ THÚY VÂN NHẬN DẠNG MÀNG MỐNG MẮT TRONG XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC Ngành: Chuyên ngành: Mã số: Công nghệ thông tin Các hệ thống thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Hóa Hà Nội – 2008 L IC M C L C M CHƯƠNG I GI ð U 1.1 ðtvnđ 1.2 Tính c p thi t c a ñ tài 1.3 M c tiêu ca lu n văn 1.4 C u trúc c a lu n văn CHƯƠNG II SINH TR C H 2.1 Gi 2.2 T ng quan v sinh tr c h c 2.2.1 Sinh tr c h c 2.2.2 T i s d ng ñ c tính sinh tr 2.3 Xác th c sinh tr c h c 2.3.1 H th 2.3.2 Các công ngh 2.4 CHƯƠNG III NH N D 3.1 Gi 3.2 Qui trình xácđ nh m ng m t 3.2.1 Xácñ nh v trí m ng m t đ ng t 3.2.2 S dị tìm mí m t đư ng vi n (limbus): thu t tốn lp 3.2.3 Dị tìm lơng mi: phân lo i MAP v 3.2.4 Trích ch n vùng quan tâm 3.2.5 ðánh giá loi b 3.3 Quy trình nh n d ng m ng m t K t lu n 3.3.1 Chu n hoá nh 3.3.2 Trích ch n đ c trưng 3.3.3 So kh 3.5 CHƯƠNG IV MƠ HÌNH 4.1 Mơ hình 4.1.1 Mơ hình h chi u n t có s 4.1.2 Mơ hình xác th c HCðT có đ c trưng m ng m t K t lu n 4.1.3 Mơ hình h th ng HCðT v i đ c trưng m ng m t 48 4.2 Phát trin h th ng th c nghi m 49 4.2.1 Thu nh n nh 49 4.2.2 Làm s ch nh 50 4.2.3 Dị tìm đ ng t 51 4.2.4 Dị tìm c nh Canny 51 4.2.5 Dị tìm m ng m t 54 4.2.6 Tr i ñ c trưng m ng m t – Chu n hóa nh 54 4.2.7 Trích rút ñ c trưng 55 4.2.8 Gi i thu t so kh p 56 4.3 K t qu th c nghi m 57 4.4 ðánh giá 58 CHƯƠNG V: K T LU N CHUNG 60 TÀI LI U THAM KH O 62 M ðU Như ñã bi th k XX s th k XXI th h th ng thơng tin M tin cơng ngh sinh tr c h c đư c mang tính nh t c a ngư i ñ nhân, b o m t h môi tr ng r b o m t thơng tin b ngh ñang ñư c quan tâm nh nh n d ng m ng m t có đ Cơng ngh r t nhi u, t i Vi t Nam v hi u thích đáng T đó, v i mong mu n tìm hi u, khám phá nhng u m i lĩnh v c cơng ngh dung “Nh n d ng màng m ng m t n i dung làm lu n văn c a Cùng v i th thành lu n văn v nghiên cu r t m thi u xót, kính mong nh b n CHƯƠNG I GI I THI U T NG QUAN 1.1 ð t v n ñ Xác th c ngư i dùng m t nh ng v n ñ quan tr ng vi c đ m b o an tồn/an ninh h th ng thông tin M t nh ng phương pháp cho phép xác thc ngư i dùng hi u qu tr c h c (biometrics) g n li n v i ngư i s Cơng ngh Nam Tuy nhiên, thgi d ng r ng rãi ninh, b o m t V n ñ Vi t Nam khơng th nư c b (nhóm nghiên c u t i khoa CNTT, trư ng ðHCN khoa CNTT, tr ng ðHBK Hà N M t th r ng kh p, v tho i di ñ ng, thương m i n t c thơng tin t thơng tin cá nhân ngày g n k t ch t ch T lâu nay, k thu t lưu tr thông tin cá nhân ch yuvnd (th , d u, chìa khố ) mã cá nhân (m t kh u, mã s phương pháp có h n ch c b quên ð vư t qua nh ng h n ch p công ngh c cá nhân m t cách hiu qu , an toàn, d h th hành vi Nh ng d ng r tay, m b nh hư ng b i s có th b hố trang nh hư ng b i ánh sáng,ñ ch nhân c ũng khó có th tay hi n đư c s ph i ti p xúc v i máy, nhanh chóng gây b n lên b m t n máy nhanh 1/63 xu ng c p M t cơng ngh đư c quan tâm nh d ng m ng m t b i k 1.2 Tính c p thi t c M c dù công ngh ti n m i công ngh th c qua gi ng nói, m th b n tho i Hi u qu cư ng ñ trư ng h p song sinh gi nh hư ng b i n u s ánh sáng, dángñ ng, Xu t phát t nh ng d ng sinh tr c tr c h c Nh n d ng m ng m t m m i đư c ngồi n c quan tâm nghiên c u nh m ĩlnh v nh n d ng công c giám sát hot đ ng vào nh phịng thí nghi m, quan ph sinh tr c h c khác, nh n d ng khuôn m d ng m ng m t ñư c xem hình th cơng ngh nghi p c m ng m t xác th c sinh tr c h c” 1.3 M nh ng v n ñ ch c Tìm hi u t ng quan v s nh ng phương pháp nhn d ng màng m th cd m cho h nh m t ngư i sinh tr c h a t c tiêu c a lu n văn T tr c nh n d ng, an ninh ng m t, c th Nghiên cu, phân tích đ c trưng liên q nh ng nhân t a nhân t Nghiên cu, xây d th ng xác thc h chi u ñi n t 2/63 - ðánh giá kt qu thu ñư c ho ch ñ nh nh ng phương hư ng phát tri n th i gian t i H th ng th nghi m s đư c xây d ng thơng qua vi c mơ t q trình vi c xácñ nh ñ c trưng so kh p nh m ng m t Các giaiño n bao g m: phân đo n-xácđ nh v hố- to m t kích thư c phù h trưng- t o m t m u ch ch a cácñ c trưng phân bi t nh t c a m ng m t ð u vào h th ng s m t nh m t, ñ u s m đưa m t s miêu t xác vùng mng m t 1.4 C u trúc c a lu n văn N i dung ñ tài bao g m ph n chính: - Chương I: gi c a lu n văn - Chương II: ñ ngư i dùng thơng qua nh ng đ c trưng sinh tr c - Chương III: t p chung phân tích nh ng v n đ d ng m ng m t, m t ñ c trưng cho phép mang l i đ trình xác th c ngư i dùng Chương đ c p đ n nh • Qui trình trích ch n đ c trưng c a m ng m t Xácđ nh v trí m ng m t đ ng t Dị tìm mí m t Cơ l p lơng mi Trích ch n vùng quan tâm ðánh giá loi b t p nhi u (đ r i sáng ) · Qui trình nh n d ng m ng m t Trích tr n ñ c trưng So kh p ñ c trưng - Chương IV đư c dành đ trình bày nh ng đóng góp c a lu n văn thơng qua vi c ng d ng k t qu nh n d ng m ng m t toán xác thc h chi u ñi n t , m t tốn n hình lĩnh v c xác thc sinh tr c h c N i dung c a chương bao g m: Mơ hình h m ng m t chi u n t có s 3/63 d ng ñ c trưng sinh tr c màng Xây d ng ng d ng th nghi m trìnhđ i sánh nh m ng m t ch p ñư c v i d li u ñ c trưng ñã ñư c lưu h chi u ñi n t - Chương V: t ng k t nh ng k t qu thu ñư c lu n văn nh ng hư ng phát trin k ti p 4/63 CHƯƠNG II SINH TR C H C VÀ XÁC TH C SINH TR C H C 2.1 Gi i thi u Nói đ n sinh tr c h c nói đ n nh n d ng ki m tra s gi ng c a ngư i d a cácñ c ñi m sinh lý v m t ngư i Cácđ c ñi m sinh tr c h c thư ng s d ng bao g m: M ng m t, gi ng nói, vân tay, khn m t, ch vi t tay, hình bàn tay… M ng m t màng tròn m ng, n m gi a giác mc thu tinh th c a m t ngư i M t nh nhìn di n c a m ng m t đư c ch hình 1.a dư i ñây M ng m t b ñ c th ng g n tâm c a b i l trịn g i đ ng t Mí m t Giác mc Hình 1a nh m t c a ngư i nhìn tr Nói m t cách khác, mng m t m t m t Nó ph n màu c a m t v i màu c a m ng m t ñư c xácđ nh ch melatonin có c Ch c c a m ng m t ñi u ch nh kích thư c đ ng t s lư ng ánh sáng vào mt ði u ñư c th c hi n b giãn, chúng ñi u ch nh kích thư c đ ng t m t 12mm kích th c đ ng t có th m ng m t [7] M ng m t g m m t s l p, th p nh t l p bi u mô, chúng ch a t bào sct dày ñ c L p ch t n n n m lp bi u mô ch bào s c t hai c m ng m t M t ñ m ng m t B rõ ràng b thư ng có màu s c khác Mt vùng mi ngồi m hai vùng đư c phân b (zíc z c) (Xem hình 1a, 1b) 5/63 4.2.2 Làm s M t lo t b l c khác nhaư c s qua đư c tìm bư c dị tìm c m r ng t t c v trí g n v th ng l n Theo cách cnh hoàn toàn b dị c nh có t o thành M cao chu c a đ ng t Như bi t r ng ñ ng t l c có th mà khơng s đ t gi đư ng bao ngồi c a đ ng t vùng c ph n c a cácñi m nh ñư c k t n i v ph n khơng đư c k t n Các kiu lo i b vi n nh nh có th M tb l c trung v th am tb a ñ ng t t p nhi u r i rác v n gi ñư c cácñư ng c n tăng ñ tương ph n sau s d ng b l c trung n Hình 30: nh g c sau thc hi n qua m t b l c trung v c hi n b ng vi c gán mt ñi m nh giá tr trung bình c a hàng xóm c a nó[2] Bây gi nh chu n b dị tìm c nh có th đư c th c hi n M ng m t có th đư c mơ t s thay đ i đ sáng theo vùng quan tâm Vì v y vùng c a nh s 50/63 tương ng v i thành ph n có giá tr cao nh t c a đ u t m ng m t khơng đ ng tâm v i ñ ng t kho ng cách t khơng t ương ng v i bán kính mng m t Cu i b t kỳ m t lõm nh ñ ng t ho c bin d ng khác có th đư c l p ñ y, b ng vi c tìm ki m phn c a cácñi m nh tr ng v i vùng dư i ngư ng Sau trình thuñư c m t nh mà làm n 4.2.3 Dị tìm đ ng t Q trình trư c có b t đ u B ng vi c tính tốn khong cáchƠclit t giá tr g n nh t M t ph đư ng trịn T ph đ đ ng t Trong đư ng trịn đ ng t , tâm xác có giá tr cao nh t ði u d ñ n th c tr ng ñơn gi n tâm m cnh đư ng trịn Vì v y giá tr l n nh t ph i tương n g n g n nh t) ph i b ng bán kínhđ ng t 4.2.4 Dị tìm c T rõ r t ð ng t M vi c gi qua cnh ñ ñư ng c nh m t thu nh n ñư c th y ñ ts dị tìm c i h n ngư ng s dị tìm c V i thơng tin đ ng t m t có th màng c m t Các ranh gii s d ng b c theo chi u ngang chi th ct b đ u th ng đ ng t dị tìm c a ñ ng t ñ ng t 51/63 B dị tìm c nh Canny ch s nén l i khơng t i đa s gi i h n cho mí mt có th trịn ranh gi v trí ranh gi tốn nhanh cácđi m ranh gi i đ tính tốn S d ng gradient nh, cácđ nh đư c i đa Nó th nh, đưa hư ng theta(x,y), a ði m t i (x,y) l không t gradient thơng c giá tr i hai giao m Bư c ti p theo, gi i h n hysterisis, lo i cnh (không ch c ch n) tm cg it th p m ñư c k t n chu i cácñi m ñi m nh cao gi i h n T1 ñư c tách riêng Saó, m đư c đánh d u cácñi m c nh ch t t c cácñi m nh ph c n c a l n gi i h n khác T2 Các giágitr i h n đư c tìm th y b i v t l i thu ñư c 0.2 0.19 a Hình 31: a b nh c nh Canny [12], b nh c nh Canny chương trình th c hi n dị tìm c nh đư c sinh nh vi c tìm ranh gi i c a m ng m t ñ ng t Daugman ñã ñ xu t s d ng phép tốn vi phân … đ tìm ranh gi i bán kính Nó đư c đưa b i: S 52/63 max ( r , x0 , y0 ) ði u th c hi n b d c theo cácđư ng trịn ranh gi cácđư ng trịn, t ng l bán kínhđư ng trịn X p x bán kính mng m t Bư c đ u tiên vic tìm bán kính m ng m t th bán kính mng m t S m ng m t th c s ð ñư c tìm th y Như bi mí m t lơng mi, s th ng ngang qua tâm đ ng t ð làm vi c nh th ñư c s b t kỳ trư c th c hi n thu t toán, làm m cácñư ng biên ca c nh, ho c làm r ñ c bi t b nh g c S quy t ñ nh ch n nơi mà c d ng V i b t kỳ s t nh ti n m ng m t X p x bán kính mng m t thu nh s m t Hơn n s có ph a, nl tr i theo to Num đư ng th ng hồn h ngồi th t tồn b tâm bán kính m ng m t Do đó, thu diđ đư c s qua mơ 53/63 ng m chí m t đư ng th ng s kho ng cách ti t xácđ nh v trí xác c a đư ng th ng Hơn n d ng Tuy nhiên trư c s ts x cho phép s t o ngư ng cao s dị tìm c nh ñ lo d li u không liên quan 4.2.5 Dị tìm m ng m t Theo phép ngo i suy tâm bán kính c a m ng m t, hai cung c a m ng th c t qua đ ng t thơng tin đư c ñ c p bư c trư c B ng cách kim tra cácñi m v giá trx khong d i c a ñ m t ñư c th c hi n qua tâm ñ ng t cungđó c kơng mi, mí m t có th Tâm c a m ng m t đư c tính tốn bng vi c ki m tra s véctơ c a cung Bng vi c xem xét c hai m t c a cung so sánh cácñ dài c a chúng m t ñ l ch đư c tính tốn Nu tâm đư c d ch b b ng hai thành ph n c cung hai véc ơt ñ chuy n tâm qua c bù đ p đ véctơ khơng tr véctơ th nh t, thành ph n ðư ng kính c tính trung bình hai đư ng kính c đannhs giá hoàn h o, mà s yêu cu m t cung ñơn qua tâm m x p x t t nh t a b b c Hình 32: a nh v i cácñư ng ranh gi i[12], nh v i cácñư ng ranh gi i m ng m t chương trình th 4.2.6 Tr i đ c trưng m ng m t – Chu n hóa nh a T i c n ph i tr i r ng vùng ñ c trưng m ng m t ? 54/63 Q trình x lý c c hi n vào vùng quan tâm vùng u c u c n s l i ð th c hi n cácñi u d thành m cho phép thu t tốn gii mã m d ng đơn gi n (hàng, c b Tính khơng đ i x ng c M c dù cácđư ng trịn đ ng tâm, hi m ñ ng tâm Trên th c t , vùngđ ng t m vùng có s riêng bit ði u có ngh ĩa r ng vùng đư c tr i gi m ng m t không hồn tồn v m t lư ng giác nh xácđ nh v c Thu t toán tri r ng m ng m t Chương trình th tr i r ng – bi n đ i c chwơng trình th c hi n q trình đư c ch Hình 33: th nh v i ph n chu n hóa – tr i r ng m ng m t chương trình c hi n theo phương pháp bin ñ i c c c a Daugman 4.2.7 Trích rútđ c trưng Vi c trích rút đ c trưng m ng m t t k t qu m t s ñư c ti n hành v i b mi n hình nh (x,y) ñư c s G(x, y) = e 55/63 t Trong ñó (x 0,y0) ch ñ nh v ñ dài, (u 0,v0) bi u th trí hình nh, (α,β) ch ñ nh ñ r ng th c s u bi n, chúng có t n s khơng gian ω0 = u02 + v02 4.2.8 Gi i thu t so kh p ñ i sánh, khong cách Hamming ñư c ch n cho s nh n d ng, phương pháp th c hi n so sánh t ng bít Thu t tốn khong cách Hamming t n d ng tính h p nh t s che d u t p nhi u ñ ch bít quan trng đư c s d ng vi c tính tốn khong cách Hamming gi a hai m u m ng m t Khi ñưa kho ng cách Hamming, ch bít mu m ng m t mà t ương ng bít t i che du t p nhi u c a c hai m u m ng m t s ñư c s d ng s bít đư c sinh t Hamming ñư c s a ñ i ñưa sau: ð HD = d u t p nhi u tương ng cho Xj có kho ng cách Hamming 0.0, th Bình thư ng khơng hồn h v y m t s bi n thiên s l tính tốn cho s quay khơng nh t quán (trái nhau), khong cách ca hai m u đư c tính tốn, mt m u đư c d ch chuy n t ng bít sang trái ph i m t s giá trkho ng cách Hammingđư c tính t s d ch chuy n liên tc S d ch chuy n t ng bít theo chi u ngang tương đương s ln phiên vùng m ng m t ban ñ u (g c) b ð góc N vịng quay đ Daugman, hi khác nh T giá tr th p nh t đư c ch p nh n, t t ương m u m ng m t S lns 56/63 m t ñi m nh c a vùng chu n hoá S lư ng th c t c a ln d ch chuy n ph thu c vào s quay khơng nh t qn s đư c xácđ nh s khác góc l n nh t gi a hai nh c a m t m t, m t l n d ch chuy n ñư c xácñ nh m t l n d ch sang chuy n trái, tip theo d ch chuy n sang ph i Quá trình d ch chuy n cho m i chuy n d ch ñư c minh ho hình dư i Hình 34 M t minh ho c a trình dch chuy n M t l n d ch chuy n ñư c xácñ nh m t l n d ch chuy n sang trái m t l n d ch chuy n sang ph i c a m t m u khác Trong ví d m t b l c đư c s d ng đ mã hố mu, v y ch bít đư c d ch chuy n m t l n d ch chuy n Kho ng cách Hamming nh nh t, tr ng h p 0.0, sau ñư c s d ng, tương ng v i kh ñ i sánh (trùng khp) t t nh t gi a m u [7] 4.3 K t qu th c nghi m Quá trình nhn d ng m ng m t s ñư c minh ho c th thơng qua cơng c đư c xây d ng trình th c hi n lu n văn Hình d i mơ ph ng bư c giai đo n k t n p c a h th ng 57/63 Hình 35: Giao di n c a cơng c minh ho bư c q trình nh n d ng m ng m t 4.4 ðánh giá Các thut toán dị tìm m ng m t hi n đ i nh t dùng cácđư ng trịn ng u nhiênđ xácđ nh tham bin m ng m t Có m b t ñ u t i ñ ng t Các thu t tốn d đốn kh tâm m ng m t bán kính Sau tích phân đư ng trịn đ xácđ nh n u n m trênđư ng vi n m ng m t V i thu t toán l a ch n s thơng qua bư c nh n d ng m ng m t, t cho vi c nh n d ng Vi c khơng có h ký nh m u v i ph n m m giao di n nh n d ng làm cho ng i s thao tác, ngư i qu n lý d lưu tr gi li u 58/63 Sau x m u vào h thông qua vi qua thit b ñư c Tuy nhiên h th chu n hóa kích th c nh, lo i 59/63 CHƯƠNG V: K T LU N CHUNG Lu n văn t p trung nghiên cu, tìm hi u nh ng v n ñ liên quanñ n toán nh n d ng nh m ng m t, t ng d ng lĩnh v c xác th c ngư i dung d a nh ng nhân t sinh tr c, c th v i tốn xác thc HCðT Q trình nhn d ng m ng m t đư c mơ t chi ti t theo t ng qui trình Trư c h t quy trình trích ch n đ c trưng c a m ng m t Phân mô t thu t tốnđ xácđ nh vùng m ng m t đ ng t , xácđ nh lơng mi, mí m t, lo i b t p nhi u trích ch đư c phân đo n cao su c a Daugman, ðăng ký tính Trên q trình phân tích ươphng phápđ phù h p cho h th c hi n chu n hóa hình hóa nh t m cao su d o mà đư c tr i thành kh i ch nh t v kích thư c c c c Ti p theo cácñ c trưng c a m ng m t ñư c trích rút thơng qua vi d ng b l c mã hóa d ng sóng, b phương pháp tng lũy tích… Cu i th ch n ñ th c hi n ñ i sánh Phương phá trùng kh p c a bít gi a hai m u kê gi a hai m u k sinh t m t m u m ng m t n u kho ng cách Hammingñư c sinh nh m t t p kho ng cách Hamming Ph n th c nghi m ñã ñư c ti n hành thông qua vi c xây d ng cơng c minh ho bư c c a trình so kh p nh m ng m t Do h n ch chưa có thi t b thu nh n nh m ng m t, công c ch d ng vi c s d ng nh m u s n có ch ưa có đư c nh ng ñánh giá xácñáng v t c ñ th c hi n, đ xác ca k t qu so kh p… Hư ng phát trin ti p theo t lu n văn t ương ñ i m ñ i v i tác gi Vi c hoàn ch nh q trìnhđánh giá hiu q trình nhn d ng m ng m t s ñư c quan tâm th i gian trư c m t d a b d li u m u c a CASIA Ngoài ra, vi c ph i h p tìm hi u, nghiên c u v i nh ng ñơn v nghiên c u v 1Tham kh o thêm ti ñ a ch : Center for Biometrics and Security Research http://www.cbsr.ia.ac.cn/IrisDatabase.htm 60/63 xác th c HCðT s ñư c tr ng đ t có th d ng m ng m t vào toán th c t 61/63 ng d ng k t qu nh n TÀI LI U THAM KH O Ti ng Anh Azuyuki Miyazawa,KoichiIto, Takafumi Aok,KojiKobayashi, and Hiroshi Nakajima, Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Sendai 980–8579, Japan " A phase_base Iris regnition Algorithm" pp 356-365, 2005 [1] Bryan Lipinski, David Carr, Dmitry Khabashesku, Paul Robichaux "Iris Recognition", http://cnx.org/content/col10256/latest/, 2004 [2] Dr Martin Herman (DOC), Ms Usha Karne (SSA), Dr Michael King (IC),Mr Chris Miles (DOJ),Mr David Temoshok (GSA) ,Mr Brad Wing (DHS) ,Mr Jim Zok (DOT) , "Iris Recognition", 31 March 2006, pp 1-9 [3] Ehsan M Arvacheh "A Study of Segmentation and Normalization for Iris Recognition Systems", Waterloo, Ontario, Canada, 2006 [4] John Daugman, PhD, OBE "How Iris RecognitionWorks", PP1-10, University of Cambridge, The Computer Laboratory, Cambridge CB2 3QG, U.K [5] Jong-Gook Ko, Youn-Hee Gil, Jang-Hee Yoo, and Kyo-IL Chung "A novel anh efficient feature Extraction Method for Iris recognition", ETRI Journal Volume 29, Number 3, June 2007, pp 399-401 [6] Libor Masek, “ Recognition of Human Iris Patterns for Biometric Identification” , http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/studentprojects/libor/, The University of Western Australia, Master thesis 2003 [7] Mei-Jane Chan (Jenny),"Biometric Technology-Iris Recognition", www.npu.edu/seminars/files, 2007 [8] Sammer Al-Mashaqbeh, “ Iris Recognition For Biometric Identification”, http://www.samer2.8m.com/, University Of Jordan [9] Shrikanth Mohan, Intelligent Systems, Electrical Engineering, Clemson University, “Iris Recognition for Personal Identification”, http://www.ces.clemson.edu, 2004 [10] Xiaomei Liu, Kevin W Bowyer, Patrick J Flynn Department of Computer Science and Engineering University of Notre Dame Notre Dame, IN 46556, U.S.A, “ Experiments with an improved Iris segmentation algorithm ”, Fourth IEEE Workshop on Automatic Identification Adv anced Technologies (AutoID), October 2005, New York [11] Xiaoyan Yuan and Pengfei Shi "Efficient iris recognition system based on iris anatiomica structure" IEIECE Electronic Express, Vol.4, No17, pp 555-560, 2007 [12] 62/63 [13] about http://www.state.gov/r/pa/prs/ps/2006/61538.htm [14] Information the US e-Passport, Doc 9303, Ninth Draft: Machine Readable Travel Documents, July 2005 Diego Alejandro Ortiz-Yepes, Eindhoven University of Technology: ePassports: Authentication and Access Control Mechanisms, June, 2007 [15] 63/63 ...ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ THÚY VÂN NHẬN DẠNG MÀNG MỐNG MẮT TRONG XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC Ngành: Chuyên ngành: Mã số: Công nghệ... trúc c a lu n văn CHƯƠNG II SINH TR C H 2.1 Gi 2.2 T ng quan v sinh tr c h c 2.2.1 Sinh tr c h c 2.2.2 T i s d ng đ c tính sinh tr 2.3 Xác th c sinh tr c h c 2.3.1 H th... 4/63 CHƯƠNG II SINH TR C H C VÀ XÁC TH C SINH TR C H C 2.1 Gi i thi u Nói ñ n sinh tr c h c nói ñ n nh n d ng ki m tra s gi ng c a ngư i d a cácđ c m sinh lý v m t ngư i Cácñ c ñi m sinh tr c h