hệ thống điểm danh sinh viên nhân viên bằng phƣơng pháp nhận diện dấu vân tay trên thiết bị di động kết hợp gps

TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN THAM GIA XÉT GIẢI THƢỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN CẤP TRƢỜNG HỆ THỐNG ĐIỂM DANH SINH VIÊN / NHÂN VIÊN BẰNG PHƢƠNG PHÁP NHẬN DIỆN DẤU VÂN TAY TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG KẾT HỢP GPS Thuộc nhóm ngành khoa học: Cơng nghệ thơng tin Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN THAM GIA XÉT GIẢI THƢỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN CẤP TRƢỜNG HỆ THỐNG ĐIỂM DANH SINH VIÊN / NHÂN VIÊN BẰNG PHƢƠNG PHÁP NHẬN DIỆN DẤU VÂN TAY TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG KẾT HỢP GPS Thuộc nhóm ngành khoa học: Công nghệ thông tin Sinh viên thực hiện: TRẦN THANH LONG Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Hoa Lớp, khoa: lớp TH10A3, khoa Công Nghệ Thông Tin Năm thứ: /Số năm đào tạo: Ngành học: Khoa học máy tính Ngƣời hƣớng dẫn: TS LÊ XUÂN TRƢỜNG Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 TĨM TẮT Để phát triển kinh tế bền vững nhân tố ngƣời ln đóng vai trị định Vì vậy, khơng Việt Nam mà tất nƣớc giới xem giáo dục quốc sách hàng đầu quốc gia Giáo dục quan trọng vậy, nhiên, bỏ học, trốn tiết từ lâu trở thành thực trạng phổ biến sinh viên, việc đến giảng đƣờng sinh viên không bắt buộc nhƣ cấp trung học sở phổ thơng Do đó, để khắc phục tình trạng trên, hầu hết trƣờng Đại học áp dụng việc điểm danh sinh viên nhƣ hình thức thúc đẩy việc đến giảng đƣờng sinh viên Tuy nhiên, hầu hết trƣờng lại áp dụng hình thức điểm danh truyền thống với hiệu mang lại khơng cao, từ dẫn đến số bất cập khác nhƣ điểm danh hộ, học hộ… Bên cạnh đó, với phát triển kinh tế chun nghiệp hố quản lý nhân hệ thống chấm công phần thiếu đƣợc doanh nghiệp Hiện nay, hệ thống chấm công thẻ đƣợc sử dụng phổ biến doanh nghiệp, công ty để đảm bảo công nhân viên làm đầy đủ, cao hiệu công việc Tuy nhiên, doanh nghiệp đòi hỏi quản lý cách chặt chẽ việc đến công ty làm việc nhân viên hệ thống chấm cơng thẻ chƣa đáp ứng đƣợc hồn tồn Vấn đề quẹt thẻ hộ xảy chế quản lý doanh nghiệp ý thức lao động nhân viên không tốt Mặt khác, hầu hết hệ thống chấm công thẻ sử dụng cho địa điểm cố định, sở liệu đƣợc lƣu trữ cục bộ, khơng thích hợp để chấm cơng cho nhân viên có đặc tính công việc phải làm việc nhiều địa điểm, chi nhánh khác nhau, điều đòi hỏi phƣơng pháp quản lý chấm cơng tối ƣu để quản lý nhân viên này, đồng thời áp dụng cho tất nhân viên khác Ngày nay, công nghệ sinh trắc học phát triển cách rộng rãi, chúng đƣợc sử dụng ngày nhiều ứng dụng thực tế phát huy hiệu cao Công nghệ sinh trắc học dựa vào đặc điểm sinh học riêng cá nhân nhƣ vân tay, mống mắt, khuôn mặt,… để nhận diện ngƣời Trong đó, vân tay đặc trƣng sinh trắc đƣợc sử dụng phổ biến hệ thống bảo mật tính ổn định dễ sử dụng Nhận dạng vân tay đƣợc xem kỹ thuật nhận dạng hoàn thiện đáng tin cậy Nhằm giải khó khăn việc điểm danh sinh viên – chấm cơng nhân viên nay, nhóm nghiên cứu đề giải pháp xây dựng hệ thống phần mềm điểm danh sinh viên dựa phƣơng pháp nhận diện vân tay Hệ thống đƣợc xây dựng dựa chức cụ thể điểm danh sinh viên, việc chấm cơng nhân viên, ta triển khai hệ thống tƣơng tự Hệ thống bao gồm gói phần mềm máy chủ (Server) có chức truy xuất sở liệu thực xử lý điểm danh sinh viên dựa lớp đƣợc xây dựng sẵn để xử lý đối sánh ảnh vân tay; gói phần mềm máy (Client) gồm ứng dụng điện thoại di động sinh viên, giúp sinh viên chủ động điểm danh đến lớp, website quản trị thông tin sở liệu Ứng dụng điện thoại di động đƣợc tích hợp lớp hỗ trợ xử lý ảnh vân tay, thực điểm danh, ứng dụng xác định vị trí sinh viên hệ thống định vị toàn cầu gọi server cung cấp thông tin lớp học sở tƣơng ứng với vị trí Sau sinh viên chọn lớp học, server tiếp tục cung cấp danh sách sinh viên có đăng kí học lớp học để sinh viên chọn mã sinh viên tƣơng ứng Sau xác định đƣợc sinh viên cần điểm danh lớp học nào, ứng dụng yêu cầu sinh viên cung cấp dấu vân tay để thực điểm danh Khi dấu vân tay đƣợc cung cấp, ứng dụng tự động xử lý trích xuất đặc trƣng vân tay gửi danh sách đặc trƣng với mã sinh viên nhƣ mã lớp học ngày thực điểm danh cho server Server sau nhận đƣợc thông tin từ client thực đối sánh vân tay dựa danh sách đặc trƣng nhận đƣợc với danh sách đặc trƣng đƣợc lƣu trữ sở liệu Nếu kết trùng khớp, server ghi nhận thông tin điểm danh sinh viên Website quản trị thông tin liệu cho phép ngƣời truy cập tham khảo danh sách sinh viên, giảng viên, lớp học nhƣ thơng kê tình hình điểm danh sinh viên, đồng thời cung cấp chức thêm mới, chỉnh sửa xóa sinh viên Tuy nhiên, website yêu cầu ngƣời truy cập phải đƣợc cấp quyền định thực chức tƣơng ứng với quyền đƣợc cấp Ứng dụng điện thoại di động dành cho ngƣời dùng đƣợc viết hệ điều hành Windows Phone, hệ điều hành với nhiều ƣu điểm hiệu xử lý Phần giao diện đƣợc thiết kế Expression Blend dễ sử dụng, sinh động, thân thiện với ngƣời dùng Nhóm tác giả nghiên cứu đề tài thành công việc ứng dụng thuật toán xử lý ảnh vân tay vào thực tế, đồng thời nhóm tác giả cải tiến thành cơng cơng thức tính trƣờng định hƣớng làm tăng tốc độ thực thi chƣơng trình; phát triển kỹ thuật dò theo ảnh làm mảnh vân tay để loại bỏ đƣờng vân thừa; phát triển kỹ thuật phát biên ảnh vân tay; cải tiến thuật toán đối sánh dựa việc xây dựng phƣơng trình đƣờng thẳng kết hợp việc xác định góc đƣợc tạo thành đƣờng thẳng qua điểm đặc trƣng Pointcare Minutiae với trục hoành hệ tọa độ Oxy ảnh MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI THÔNG TIN VỀ SINH VIÊN MỞ ĐẦU 11 TỔNG QUAN 11 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI: 13 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 13 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 14 ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI 15 a) Đóng góp mặt kinh tế - xã hội 15 b) Đóng góp mặt khoa học 15 CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 17 1.1 GIỚI THIỆU VỀ NỀN TẢNG LẬP TRÌNH WINDOWS PHONE 17 a Giới thiệu hệ điều hành Windows Phone 17 b Những yếu tố Windows Phone 17 1.2 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THEO MƠ HÌNH LỚP 18 1.2.1 Lớp giao tiếp 18 1.2.1 Lớp xử lý 19 1.2.2 Lớp liệu 19 1.3 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 19 1.4 TỔNG QUAN VỀ VÂN TAY 20 1.4.1 Vân tay gì? 20 1.4.2 Lịch sử nhận dạng vân tay 20 1.4.3 Các phƣơng pháp phân loại vân tay 22 1.4.3.1 Các điểm đặc trƣng ảnh vân tay 22 a Singularity 22 b Minutiae 23 1.4.3.2 Trích xuất điểm đặc trƣng 23 a Trích xuất điểm Singularity 23 b Trích xuất điểm Minutiae 25 1.5 MƠ HÌNH CLIENT – SERVER 28 1.6 NGÔN NGỮ TRUY VẤN DỮ LIỆU LINQ 31 CHƢƠNG 2: XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHẦN MỀM 32 2.1 THIẾT KẾ HOẠT ĐỘNG 32 2.2 PHÂN TÍCH THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUẢN LÝ THÔNG TIN 33 2.2.1 Mơ hình ý niệm truyền thơng 33 2.2.1.1 Quy trình tra cứu thông tin 33 2.2.1.2 Quy trình cập nhật thơng tin 34 2.2.1.3 Quy trình thêm sinh viên 35 2.2.1.4 Quy trình thêm giảng viên 35 2.2.1.5 Quy trình điểm danh sinh viên 36 2.2.2 Mơ hình vật lý liệu 37 2.3 XÂY DỰNG CHỨC NĂNG QUẢN TRỊ TRÊN WEBSITE 41 2.3.1 Chức đăng nhập 41 2.3.2 Chức đăng ký 41 2.3.3 Chức tra cứu thông tin sinh viên 42 2.3.4 Chức cập nhật thông tin sinh viên 42 2.3.5 Chức thêm sinh viên 43 2.3.6 Chức tra cứu thông tin giảng viên 44 2.3.7 Chức cập nhật thông tin giảng viên 44 2.3.8 Chức thêm giảng viên 45 2.3.9 Chức tra cứu lịch giảng dạy giảng viên 45 2.3.10 Chức tra cứu thời khóa biểu sinh viên 45 2.3.11 Chức tra cứu thông tin điểm danh sinh viên 46 2.3.12 Chức xem thông tin tài khoản 46 2.3.13 Chức cập nhật quyền truy cập tài khoản 46 2.4 XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN CÁC THUẬT TOÁN XỬ LÝ, ĐỐI SÁNH ẢNH VÂN TAY 47 2.4.1 XỬ LÝ ẢNH ĐẦU VÀO 47 2.4.1.1 Chuyển ảnh màu sang ảnh mức xám 47 2.4.1.2 Cân lƣợc đồ xám 48 2.4.1.3 Phân ngƣỡng Threshold 50 2.4.1.4 Chuẩn hóa kích thƣớc ảnh 51 2.4.1.5 Phát biên 51 a Phát biên trực tiếp 51 b Phát biên gián tiếp 52 c Phát biên ảnh vân tay 53 2.4.1.6 Nhị phân hóa ảnh 54 2.4.1.7 Xác định Trƣờng định hƣớng 54 2.4.1.8 Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh 57 2.4.1.9 Tìm xƣơng ảnh 59 2.4.1.10 Trích xuất đặc trƣng ảnh vân tay 65 a Trích xuất đặc trƣng Minutiae 65 b Trích xuất đặc trƣng Pointcare 67 2.4.2 ĐỐI SÁNH VÂN TAY 68 2.4.2.1 Đối sánh đặc trƣng Minutiae có độ tƣơng đồng hƣớng 69 2.4.2.2 Vị trí tƣơng đối đặc trƣng Minutiae 70 2.4.2.3 Tìm cặp đặc trƣng Pointcare có độ tƣơng đồng hƣớng khoảng cách 71 2.4.2.4 Khoảng cách từ Pointcare đến Minutiae 71 2.4.2.5 Góc hợp đƣờng thẳng qua Pointcare Minutiae với trục Ox 72 2.4.2.6 Rút trích cặp Minutiae trùng ảnh 74 2.4.2.7 Tổng hợp kết 74 2.4.3 XÂY DỰNG CÁC LỚP XỬ LÝ ẢNH 76 2.4.3.1 Lớp xử lý trung tâm – MyImage 76 2.4.3.2 Lớp hỗ trợ xử lý kỹ thuật phát biên 77 2.4.3.3 Lớp hỗ trợ xử lý tăng cƣờng chất lƣợng ảnh 78 2.4.3.4 Lớp hỗ trợ trích xuất đặc trƣng Minutiae Pointcare 79 2.4.3.5 Lớp đối sánh vân tay 80 2.4.3.6 Lớp phƣơng trình đƣờng thẳng hỗ trợ đối sánh vân tay 82 2.4.3.7 Lớp giá trị số 83 2.5 XÂY DỰNG SERVER - WCF SERVICE 85 2.5.1 Ƣu điểm WCF 86 2.5.2 WCF Service Contract - Interface 86 2.5.3 Lớp Service 87 2.5.4 Kết nối sở liệu LinQ 88 2.6 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG CLIENT CHẠY TRÊN SMARTPHONE 91 2.6.1 Xây dựng giao diện hình 91 2.6.2 Xây dựng chức điểm danh sinh viên 92 2.6.3 Xây dựng chức định vị vị trí hiển thị đồ 94 2.6.4 Xây dựng chức Kiểm nghiệm thuật toán 96 CHƢƠNG : KẾT QUẢ THỰC HIỆN 99 3.1 WEBSITE DÀNH CHO NGƢỜI QUẢN TRỊ 99 3.2 ỨNG DỤNG DI ĐỘNG DÀNH CHO SINH VIÊN 106 3.3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM CỦA HỆ THỐNG 127 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN 129 TÀI LIỆU THAM KHẢO 131 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Kiến trúc mơ hình ba lớp 18 Hình 1.2: Giao dịch kinh doanh sử dụng dấu vân tay làm tín .20 Hình 1.3: Tiến sĩ Henry Faulds 21 Hình 1.4: Vân tay đƣợc sử dụng chứng minh thƣ 22 Hình 1.5: Core Delta vân tay 22 Hình 1.6: Các loại Core vân tay 22 Hình 1.7: Cấu trúc Minutiae 23 Hình 1.8: Ảnh vân tay trƣờng định hƣớng 23 Hình 1.9: Cách tính số poincare điểm (i,j) với n = 25 Hình 1.10: Sơ đồ thuật tốn trích điểm Minutiae từ ảnh xám 25 Hình 1.11: Phân loại đặc trƣng Minutiae 26 Hình 1.12: Thiết diện đƣờngng vân (is , js) 26 Hình 1.13: Điểm cực đại (ic , jc) gần (is , js) 27 Hình 1.14: Dịch chuyển theo đƣờng vân đoạn μ 27 Hình 1.15: Mơ hình Client – Server với loại Client .28 Hình 1.16: Mơ hình Client – Server với nhiều loại Client 28 Hình 1.17: Kiến trúc WCF 30 Hình 1.18: Các kênh trao đổi tin WCF 30 Hình 1.19: Mơ hình kiến trúc LINQ .31 Hình 2.1: Mơ hình hoạt động hệ thống .33 Hình 2.2: Quy trình tra cứu thơng tin 34 Hình 2.3: Quy trình cập nhật thơng tin .34 Hình 2.4: Quy trình thêm sinh viên .35 Hình 2.5: Quy trình thêm giảng viên 35 Hình 2.6: Quy trình điểm danh sinh viên 36 Hình 2.7: Mơ hình vật lý liệu 37 Hình 2.8: Lƣu đồ tổ chức website 41 Hình 2.9: Chức đăng nhập 41 Hình 2.10: Chức đăng kí .42 Hình 2.11: Điều kiện tra cứu thông tin sinh viên 42 Hình 2.12: Hiển thị thơng tin sinh viên 42 Hình 2.13: Cập nhật thơng tin sinh viên .43 Hình 2.14: Chức thêm sinh viên 44 Hình 2.15: Điều kiện tra cứu thông tin 44 Hình 2.16: Cập nhật thơng tin giảng viên .45 Hình 2.17: Thêm giảng viên 45 Hình 2.18: Tra cứu lịch giảng dạy 45 Hình 2.19: Tra cứu thời khóa biểu sinh viên 46 Hình 2.20: Tra cứu thơng tin điểm danh sinh viên 46 Hình 2.21: Thơng tin tài khoản đăng nhập 46 Hình 2.22: Cấp quyền truy cập cho tài khoản .47 Hình 2.23: Ảnh vân tay ảnh mức xám .48 Trang Hình 2.24: Lƣợc đồ xám ảnh 48 Hình 2.25: Lƣợc đồ xám trƣớc sau cân .49 Hình 2.26: Ảnh vân tay trƣớc sau cân lƣợc đồ xám 49 Hình 2.27: Ảnh vân tay trƣớc sau chuẩn hóa kích thƣớc 51 Hình 2.28: Ảnh vân tay biên 53 Hình 2.29: Xác định hƣớng điểm ảnh (x, y) 55 Hình 2.30: Xác định Trƣờng định hƣớng điểm ảnh kế cận 56 Hình 2.31: Hình vân tay trƣớc sau tăng cƣờng .59 Hình 2.32: Xác định điểm biên 60 Hình 2.33: Một số trƣờng hợp điểm xét cần xóa trắng 60 Hình 2.34: Lƣu đồ trình tìm xƣơng ảnh 61 Hình 2.35: Ảnh vân tay trƣớc sau tìm xƣơng .61 Hình 2.36: Hình ảnh thể phần cấu trúc xƣơng vân tay 62 Hình 2.37: Lƣu đồ giải thuật xóa chi tiết thừa xƣơng .63 Hình 2.38: Ảnh xƣơng vân tay (chƣa hiệu chỉnh) 63 Hình 2.39: Ảnh xƣơng vân tay sau xóa chi tiết thừa 63 Hình 2.40: Ảnh xƣơng vân tay trƣớc sau xóa xƣơng thừa kỹ thuật dò theo đƣờng vân 65 Hình 2.41: Phân loại đặc trƣng Minutiae vân tay 66 Hình 2.42: Loại bỏ Minutiae nằm biên .66 Hình 2.43: Loại bỏ Minutie nhầm lẫn điểm kết thúc .67 Hình 2.44: Loại bỏ Minutie nhầm lẫn điểm rẽ nhánh .67 Hình 2.45: Cách tính số poincare điểm (i , j) với n = 68 Hình 2.46: Hƣớng đặc trƣng Minutiae .69 Hình 2.47a: Vị trí tƣơng đối đặc trƣng Minutiae 70 Hình 2.47b: Vị trí tƣơng đối đặc trƣng Pointcare 71 Hình 2.48: Khoảng cách từ Pointcare đến Minutiae .72 Hình 2.49: Góc đƣờng thẳng qua Pointcare Minutiae với trục Ox 73 Hình 2.50: Lƣu đồ giải thuật đối sánh vân tay 75 Hình 2.51: Lớp xử lý ảnh trung tâm .76 Hình 2.52: Lớp hỗ trợ xử lý kỹ thuật phát biên .77 Hình 2.53: Lớp hỗ trợ xử lý tăng cƣờng chất lƣợng ảnh .78 Hình 2.54: Lớp hỗ trợ trích xuất đặc trƣng Minutiae PointCare .79 Hình 2.55: Lớp đối sánh vân tay 80 Hình 2.56: Lớp phƣơng trình đƣờng thẳng hỗ trợ đối sánh vân tay 82 Hình 2.57: Lớp giá trị số .83 Hình 2.58: Sơ đồ giao tiếp Client Server 85 Hình 2.59: WCF Service Contract .87 Hình 2.60: Lớp Service 88 Hình 2.61: Cơ sở liệu Server đƣợc kết nối thơng qua LinQ 89 Hình 2.62: Các lớp xử lý đƣợc hình thành từ LinQ 90 Hình 2.63: Lƣu đồ tổ chức ứng dụng client smartphone 91 Hình 2.64: Giao diện chƣơng trình Client 92 Hình 2.65: ListBox chứa danh sách lớp học 93 Trang Hình 2.66: ListBox chứa danh sách sinh viên 93 Hình 2.67: Lƣu đồ trình điểm danh sinh viên 94 Hình 2.68: Bản đồ Google map 96 Hình 2.69: Hiển thị địa vị trí 96 Hình 2.70: Quá trình xử lý ảnh vân tay 97 Hình 2.71: Lƣu đồ kiểm nghiệm kết đối sánh vân tay 98 Hình 3.1: Trang đăng nhập .99 Hình 3.2: Trang đăng kí .99 Hình 3.3: Trang thơng tin sinh viên 100 Hình 3.4: Trang cập nhật thông tin sinh viên 100 Hình 3.5: Trang thêm sinh viên 101 Hình 3.6: Trang thơng tin giảng viên 101 Hình 3.7: Trang cập nhật thông tin giảng viên 102 Hình 3.8: Trang thêm giảng viên 102 Hình 3.9: Trang tra cứu lịch giảng dạy 103 Hình 3.10: Trang tra cứu thời khóa biểu giảng viên 103 Hình 3.11: Trang tra cứu thông tin điểm danh sinh viên 104 Hình 3.12: Trang tạo tài khoản ngƣời dùng 104 Hình 3.13: Trang thơng tin tài khoản 105 Hình 3.14: Trang thay đổi quyền truy cập tài khoản 105 Hình 3.15: Xuất danh sách file Excel 106 Hình 3.16: Giao diện chƣơng trình 107 Hình 3.17: Vị trí sinh viên không sở học, không hiển thị danh sách lớp 108 Hình 3.18: Vị trí sinh viên sở học, hiển thị danh sách lớp học 119 Hình 3.19: Danh sách sinh viên thuộc lớp học chọn 110 Hình 3.20: Bản đồ hiển thị vị trí sinh viên 111 Hình 3.21: Giao diện điểm danh 112 Hình 3.22: Chọn ảnh từ album 113 Hình 3.23: Chọn vân tay thành công 114 Hình 3.24: Thơng báo điểm danh thất bại 115 Hình 3.25: Đối sánh vân tay trùng khớp Điểm danh sinh viên thành công 116 Hình 3.26: Giao diện trang kiểm nghiệm thuật tốn 117 Hình 3.27: Kiểm nghiệm thuật toán xử lý ảnh 118 Hình 3.28: Chuẩn hóa mức xám 119 Hình 3.29: Tăng cƣờng ảnh lọc Gabor 120 Hình 3.30: Nhị phân hóa ảnh 121 Hình 3.31: Tìm xƣơng ảnh 122 Hình 3.32: Xác định đặc trƣng Pointcare Minutiae 123 Hinh 3.33: Kiểm nghiệm thuật toán đối sánh vân tay 124 Hình 3.34: Kết đối sánh vân tay 124 Hình 3.35: Các điểm đặc trƣng vân tay 125 Hình 3.36: Các điểm đặc trƣng trùng ảnh vân tay 125 Hình 3.37: Thơng tin đề tài tác giả 126 Trang  Kiểm nghiệm thuật toán: Giao diện trang kiểm nghiệm thuật toán gồm chức chính: Kiểm nghiệm thuật tốn xử lý ảnh Kiểm nghiệm chức đối sánh vân tay Nút chuyển trang Kiểm nghiệm thuật toán xử lý ảnh Nút chuyển trang Kiểm nghiệm thuật toán đối sánh vân tay Hình 3.26: Giao diện trang kiểm nghiệm thuật toán Trang 117 Kiểm nghiệm thuật toán xử lý ảnh: Mặc định sau ảnh đƣợc tải lên chuyển thành ảnh mức xám để phục vụ cho việc xử lý Nút chuyển sang bƣớc xử lý Nút mở ảnh Nút thử lại Hình 3.27: Kiểm nghiệm thuật toán xử lý ảnh Trang 118 Bƣớc 1: Chuẩn hóa mức xám, giúp loại bỏ vùng tối sáng ảnh, làm cho màu sắc ảnh đồng mà không làm thay đổi cấu trúc ảnh Hiển thị bƣớc vừa xử lý Hình 3.28: Chuẩn hóa mức xám Trang 119 Bƣớc 2: Tăng cƣờng ảnh lọc Gabor, làm đƣờng vân ảnh vân tay, giúp thao tác xử lý sau xác Hiển thị bƣớc vừa xử lý Hình 3.29: Tăng cường ảnh lọc Gabor Trang 120 Bƣớc 3: Nhị phân hóa ảnh, nhằm chuyển tất giá trị màu mức xám điểm ảnh giá trị màu trắng đen Hiển thị bƣớc vừa xử lý Hình 3.30: Nhị phân hóa ảnh Trang 121 Bƣớc 4: Tìm xƣơng ảnh, biến đổi đƣờng vân độ dày pixel Hiển thị bƣớc vừa xử lý Hình 3.31: Tìm xương ảnh Trang 122 Bƣớc 5: Xác định điểm đặc trƣng vân tay, bao gồm đặc trƣng Pointcare Minutiae Đánh dấu điểm đặc trƣng Hiển thị bƣớc vừa xử lý Hình 3.32: Xác định đặc trưng Pointcare Minutiae Trang 123 Kiểm nghiệm thuật toán đối sánh vân tay: Bƣớc 1: Chọn ảnh vân tay cần đối sánh Hinh 3.33: Kiểm nghiệm thuật toán đối sánh vân tay Bƣớc 2: Thực đối sánh vân tay Hình 3.34: Kết đối sánh vân tay Trang 124 Kết việc đối sánh Bƣớc 3: Hiển thị điểm đặc trƣng ảnh vân tay Hình 3.35: Các điểm đặc trưng vân tay Bƣớc 4: Hiển thị điểm đặc trƣng trùng theo kết đối sánh ảnh vân tay Hình 3.36: Các điểm đặc trưng trùng ảnh vân tay Trang 125 Trang hiển thị Thơng tin đề tài: Hình 3.36: Thơng tin đề tài tác giả Trang 126 3.3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM CỦA HỆ THỐNG - Để kiểm tra mức độ xác hệ thống nhận diện đối sánh vân tay, nhóm nghiên cứu tiến hành chạy thực nghiệm 3136 lần, gồm:  448 lần so sánh cặp ảnh vân tay ngón tay (các ảnh vân tay ngón tay đƣợc ghi nhận lần quét dấu vân tay khác nhau)  2688 lần so sánh cặp ảnh vân tay thuộc ngón tay khác - Kết thực nghiệm hệ thống đối sánh vân tay đƣợc thể bảng dƣới đây: Bảng 3.1: Kết chạy thực tế Chạy thực nghiệm Số trƣờng hợp Tỉ lệ % Ảnh giống nhận 420 93.75% Ảnh giống nhƣng nhận sai 28 6.25% Ảnh khác nhƣng nhận 0% 2688 100% Ảnh khác nhận sai Tỉ lệ xác hệ thống: 93.75% Tỉ lệ sai sót hệ thống: 6.25% Đối với vân tay thuộc ngón tay khác tỷ tệ giống từ 010% Vì thế, việc xác định ngƣỡng phụ thuộc vào kết đối sánh cặp ảnh vân tay khác nhƣng ngón tay Sau so sánh hầu hết trƣờng hợp, nhóm nghiên cứu định chọn ngƣỡng mức độ giống hai ảnh vân tay thích hợp 35% Nghĩa hai ảnh vân tay hai lần lấy ảnh khác ngón tay có tỷ lệ giống lớn 35% hai vân ảnh tay trùng khớp Thực tế cho thấy, hai ảnh vân tay hai lần lấy ảnh khác ngón tay đơi có tỷ lệ giống thấp (dƣới 35%) Tuy nhiên, nguyên nhân tất trƣờng hợp hai ảnh vân tay bị lệch khoảng cách góc lớn (vƣợt ngƣỡng lệch khoảng cách góc quy định) Trang 127 Mặt khác, số cặp ảnh vân tay hai ngón tay khác nhƣng lại có mức độ giống định Tuy nhiên, trƣờng hợp mức độ giống dao động từ 20-25%, cao khoảng 28% Do ta quy định ngƣỡng thuộc khoảng làm cho hệ thống nhận diện hai ảnh vân tay khác hai ngón tay khác trùng khớp Điều gây hậu nghiêm trọng làm cho hệ thống khơng cịn đáng tin cậy Vì vậy, nhóm nghiên cứu định chọn ngƣỡng 35% mức độ giống nhau, chấp nhận bỏ qua trƣờng hợp cặp ảnh vân tay khác ngón tay có chênh lệch góc khoảng cách vƣợt ngƣỡng cho phép Nhận xét:  Tất trƣờng hợp ảnh khác nhận sai đạt 100%, hiệu có đƣợc từ cải tiến thuật tốn nhận diện đối sánh vân tay  Tuy nhiên, 6.25% ảnh giống nhƣng nhận sai, nguyên nhân sau: o Ảnh chất lƣợng, đƣợc đƣờng vân ngón tay, đƣờng vân nhòe o Độ chênh lệch khoảng cách vân tay vƣợt mức cho phép Những nguyên nhân dẫn đến không nhận dạng đƣợc điểm Pointcare vân tay, từ khơng xây dựng đƣợc phƣơng trình đƣờng thẳng cải tiến thuật toán đối sánh vân tay, nên kết đối sánh bị sai Vì vậy, đòi hỏi ngƣời điểm danh phải thực lại việc lấy mẫu vân tay cách cẩn thận để kết điểm danh đƣợc tốt Trang 128 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN Nhóm nghiên cứu xây dựng thành công hệ thống phần mềm client - server điểm danh sinh viên phƣơng pháp nhận diện dấu vân tay với ứng dụng thực điểm danh thiết bị di động sử dụng công nghệ GPS để xác định vị trí sinh viên Hệ thống bao gồm thành phần:  Server gồm:Cơ sở liệu SQL Server lƣu trữ tồn thơng tin hệ thống, ứng dụng WCF cung cấp thao tác truy xuất liệu sở liệu cho ứng dụng phía client, thực đối sánh vân tay điểm danh sinh viên  Website quản lý thông tin dựa tảng ASP.NET có sử dụng Framework DevExpress phiên 13.1.4 với nhiều chức hỗ trợ control nâng cao Website cung cấp nhiều chức tra cứu cập nhật thông tin sinh viên, giảng viên, tra cứu lịch giảng dạy giảng viên, thời khóa biểu thông tin điểm danh sinh viên  Ứng dụng client smartphone đƣợc phát triển hệ điều hành Windows Phone danh cho sinh viên, có chức thực điểm danh, giúp sinh viên dễ dàng chủ động điểm danh đến lớp học.Các thiết kế phần giao diện đồ họa ứng dụng client đƣợc thực cách hiệu với công cụ Expression Blend, giúp chƣơng trình trở nên tiện lợi, dễ sử dụng Giao diện đẹp mắt, trực quan nhiều hiệu ứng sinh động, có độ tƣơng tác với ngƣời sử dụng cao Quy trình điểm danh sinh viên dựa việc đối sánh thông tin sinh viên đặc trƣng ảnh vân tay Ứng dụng thành cơng thuật tốn xử lý ảnh vào việc xử lý ảnh vân tay Bên cạnh đó, nhóm thực đề tài cải tiến số thuật toán xử lý ảnh đối sánh vân tay nhƣ:  Tối ƣu hóa thuật tốn tính trƣờng định hƣớng ảnh vân tay, làm rút ngắn thời gian xử lý tăng cao hiệu suất  Phát triển kỹ thuật dị theo đƣờng vân làm mảnh để xóa vân dƣ thừa dựa ý tƣởng thuật tốn dị theo đƣờng vân ảnh xám  Phát triển kỹ thuật đối sánh vân tay dựa việc xây dựng phƣơng trình đƣờng thẳng kết hợp việc xác định góc đƣợc tạo thành đƣờng thẳng qua điểm đặc trƣng Pointcare Minutiae với trục hoành hệ tọa độ Oxy ảnh Ngồi ra, nhóm nghiên cứu thực nghiệm 3000 trƣờng hợp đối sánh cặp ảnh vân tay khác để kiểm nghiệm tính đắn thuật tốn, qua xác định đƣợc ngƣỡng Hamming distance – ngƣỡng mức độ giống hai vân tay Đề tài giúp nhà trƣờng quản lý việc điểm danh sinh viên dễ dàng hơn, từ đảm bảo chất lƣợng học tập sinh viên, tiết kiệm thời gian công sức so với phƣơng pháp Trang 129 điểm danh truyền thống Đề tài giúp quan, doanh nghiệp áp dụng vào việc chấm công nhân viên để đảm bảo suất làm việc ngƣời lao động Bên cạnh đó, đề tài thực khơng tránh khỏi thiếu sót nhƣ: website quản lý thơng tin chƣa phát triển tối ƣu cho việc quản lý điểm danh sinh viên, chƣa có chức quét vân tay điện thoại để điểm danh hạn chế phần cứng điện thoại truy xuất thông tin này… Hướng phát triển: Việc điểm danh sinh viên phƣơng pháp nhận diện dấu vân tay smartphone chƣa đƣợc triển khai trƣờng học nƣớc ta, thế, tiềm ứng dụng đề tài vào thực tế cao, chi phí trang thiết bị trƣờng khơng tốn nhiều, smartphone phổ biến ngày nhiều với mức giá ngày rẻ Website quản lý thông tin bổ sung thêm nhiều chức thống kê trọng vào việc quản lý thông tin điểm danh sinh viên Sử dụng smartphone để quét vân tay thực điểm danh, nâng cao tính bảo mật xác cảm biến vân tay phổ biến smartphone Trang 130 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo nước: [1] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, “Giáo trình xử lý ảnh”, Học viện cơng nghệ bƣu viễn thơng, 2006 [2] Nguyễn Hồng Huy, Luận Văn Thạc Sỹ “Nhận Dạng Vân Tay”, Đại học Bách Khoa TPHCM, 2010 [3] DPE Team, “Giới thiệu tổng quan WCF”, Microsoft Vietnam [4] Đào Hải Nam, LinQ to SQL Tutorial, 2009 [5] TS.Đỗ Năng Tồn - TS.Phạm Việt Bình, “Giáo Trình Xử Lý Ảnh”, Đại học Thái Nguyên, 2007 [6] Dƣơng Hiếu Đẩu - Nguyễn Trung Nhơn, Bài Báo Khoa Học “Áp Dụng Thuật Toán Cải Thiện Dấu Vân Tay Bằng Phép Lọc Gabor”, Đại học Cần Thơ, 2011 [7] Nhóm Cảm biến Nhận dạng vân tay, Lớp ĐH Cơ điện tử, “Đồ án cảm biến nhận dạng vân tay”, ĐH Công nghiệp Hà Nội, 2010 Tài liệu tham khảo nước ngoài: [8] Charles Petzold, “Programming Windows Phone 7”, Microsoft [9] Philippe Parra, “Fingerprint minutiae extraction and matching for identification procedure”, University of California, San Diego [10] Lisa Thalheim, “A simple matching algorithm for fingerprint minutiae datasets in accordance with DIN V 66400” Trang web tham khảo [11] http://maxreading.com/sach-hay/bac-si-vui-tinh/van-tay-la-gi-tai-sao-van-taycua-moi-nguoi-lai-khong-giong-nhau-4252.html [12] http://vi.wikipedia.org/wiki/Client-server Trang 131 ... TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: HỆ THỐNG ĐIỂM DANH SINH VIÊN / NHÂN VIÊN BẰNG PHƢƠNG PHÁP NHẬN DI? ??N DẤU VÂN TAY TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG KẾT HỢP GPS 1) Sinh viên. .. dựng hệ thống dạng client-server để điểm danh sinh viên, nhân viên phƣơng pháp nhận di? ??n dấu vân tay  Xây dựng ứng dụng điểm danh sinh viên, nhân viên tích hợp thuật tốn xử lý ảnh đối sánh vân tay. .. nghệ nhận di? ??n vân tay vào việc xử lý ảnh đối sánh vân tay sinh viên  Xây dựng ứng dụng client smartphone điểm danh sinh viên dựa công nghệ nhận di? ??n vân tay, giúp sinh viên chủ động điểm danh