Nghiên cứu một số kỹ thuật nhận dạng vân tay và ứng dụng

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ THƢƠNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NHẬN DẠNG VÂN TAY VÀ ỨNG DỤNG CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN VĂN TẢO THÁI NGUYÊN, THÁNG - 2012 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu cá nhân tôi, không chép Nội dung lý thuyết luận văn có tham khảo sử dụng số tài liệu, thông tin đăng tải tạp chí trang web theo danh mục tài liệu luận văn Các số liệu, chương trình kết luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Thái Ngun, ngày 15 tháng năm 2012 Học viên cao học Nguyễn Thị Thương LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập, nghiên cứu Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông – Đại học Thái Nguyên hoàn thành luận văn Thạc sỹ khoa học Để hoàn thành luận văn nhận nhiều động viên, giúp đỡ nhiều cá nhân tập thể Trước hết, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến TS.Nguyễn Văn Tảo – người hướng dẫn, bảo, giúp đỡ động viên tơi suốt q trình làm luận văn tốt nghiệp Tơi xin thể lịng biết ơn tới thầy, cô trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông trang bị cho kiến thức bổ trợ, vơ có ích năm học vừa qua Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông tạo điều kiện cho tơi q trình học tập Cuối xin chân thành cảm ơn Sở Giáo dục Đào tạo Bắc Giang, Trường THPT Ngô Sĩ Liên Bắc Giang, đồng nghiệp gia đình tạo điều kiện, động viên giúp đỡ suốt thời gian qua Thái Nguyên, ngày 15 tháng năm 2012 Học viên cao học Nguyễn Thị Thương MỤC LỤC CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Giới thiệu 1.1.1 Lịch sử nhận dạng vân 1.1.2 Các ứng dụng vân tay .2 1.1.3 Các phương pháp sinh trắc .3 1.1.4 Các phương pháp đánh giá hiệu 1.2 Một số đặc điểm vân tay 1.3 Hoạt động hệ nhận dạng vân tay 1.3.1 Mô hình hệ thống tự động nhận dạng vân tay 1.3.2 Hoạt động hệ thống tự động nhận dạng vân tay .9 CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY 2.1 Một số kỹ thuật nhận dạng 12 2.1.1 Các kỹ thuật thường dùng 12 2.1.2 Xu hướng công nghệ nhận dạng vân tay 13 2.2 Thuật tốn trích chọn đặc trưng .14 2.2.1 Thuật tốn trích chọn theo dịng chảy 16 2.2.2 Thuật tốn trích chọn đặc trưng từ ảnh đường vân nhị phân .21 2.3 Thuật toán đối sánh vân tay .25 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG THỬ NGHIỆM 3.1 Giới thiệu 30 3.2 Thiết kế hệ thống .30 3.2.1 Mơ hình chức .31 3.2.2 Tính yêu cầu 32 3.3 Thiết kế thuật toán 32 3.3.1 Thuật tốn trích chọn đặc trưng 32 3.3.2 Thuật toán đối sánh 45 3.4 Thiết kế giao diên chương trình 54 3.5 Kết thực nghiệm .60 3.5.1 Số liệu thử nghiệm .60 3.5.2 Kết thử nghiệm thuật tốn trích chọn đặc trưng 60 3.5.3 Kết thử nghiệm thuật toán đối sánh 61 Kết luận 63 Tài liệu tham khảo 64 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Một số đặc điểm vân tay Hình 1.2 Mơ hình hệ thống tự động nhận dạng vân Hình 1.3 Mơ hình thiết bị cảm biến quang học .9 Hình 1.4 Mơ hình thiết bị cảm biến bán dẫn 10 Hình 1.5 Quy trình mã hóa vân tay .11 Hình 2.1 Cầu nối trước sau xử lý .24 Hình 2.2 Gai nhỏ trước sau xử lý .24 Hình 2.3 Đối chiếu vân tay dựa cở sở minutiae 26 Hình 3.1 Sơ đồ hệ thống nhận dạng vân tay 31 Hình 3.2 Các loại vân tay 32 Hình 3.3 Sơ đồ thuật tốn trích chọn đặc trưng 33 Hình 3.4.Tăng cường ảnh .35 Hình 3.5 Ước lượng orientation image 37 Hình 3.6 Khoanh vùng ảnh vân tay .39 Hình 3.7.Thơng số hai dạng minutiae quan trọng 40 Hình 3.8 Nhị phân hóa làm mảnh đ ờng vân 40 Hình 3.9 Phát điểm đặc trưng 41 Hình 3.10 Số minutiae phát 43 Hình 3.11 Lọc minutiae 44 Hình 3.12 Các minutiae đ ợc trích chọn cuối đ ể tạo mã 45 Hình 3.13 Năm kiểu vân tay thực tế .46 Hình 3.14 Sơ đồ mơ tả thuật tốn phân loại vân tay .47 Hình 3.15 Phương pháp số Poincaré 47 Hình 3.16 Lấy đặc tính cho phân loại 48 Hình 3.17 Kết định tốn phân loại kiểu vân 49 Hình 3.18 Đư ờng cong sai số kết toán phân loại vân tay 50 Hình 3.19 Khớp mẫu đối tượng .51 Hình 3.20 Thực matching 52 Hình 3.21 Kết nhận dạng 53 MỞ ĐẦU Để đáp ứng cầu bảo mật thông tin ngày cao, sinh trắc học đưa vào để tạo phương pháp nhận dạng Trong số hàng loạt công nghệ sinh trắc học, nhận dạng vân tay sử dụng sớm mang đến nhiều hội sử dụng công nghệ sinh trắc học khác Nhận dạng vân tay phương pháp phức tạp tất công nghệ sinh trắc xác nhận qua nhiều ứng dụng Nhận dạng vân tay chứng thực cách đặc biệt tính hiệu cao cơng nghệ sử dụng nhiều ngành điều tra tội phạm kỷ qua Thậm chí dáng người, gương mặt, chữ ký thay đổi với thời gian làm giả mơ theo Tuy nhiên, vân tay thay đổi theo thời gian Tính riêng biệt minh chứng nhận dạng vân tay xác hiệu phương pháp nhận dạng khác Ngồi ra, vân tay chụp ảnh lại số hóa thiết bị giá thành thấp nén cách hiệu nên dung lượng nhỏ để lưu trữ lượng liệu lớn thông tin Với sức mạnh này, nhận dạng vân tay phần chủ yếu thị trường an ninh tiếp tục cạnh tranh lĩnh vực khác khắp giới Chính vậy, đề tài: “Nghiên cứu nột số kỹ thuật nhận dạng vân tay ứng dụng” mang tính cấp thiết, có ý nghĩa khoa học thực tiễn Nội dung luận văn gồm ba chương: Chương 1: Tổng quan nhận dạng vân tay Chương 2: Một số kỹ thuật nhận dạng vân tay Chương 3: Thiết kế hệ thống thử nghiệm Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1 Giới thiệu 1.1.1 Lịch sử nhận dạng vân tay Con người sử dụng vân tay từ xa xưa Qua khai quật khảo cổ người ta tìm thấy ảnh vân tay vật dụng xưa Tuy vật dụng khảo cổ cung cấp chứng thiết thực cho thấy người xưa lưu tâm đến đặc trưng ảnh vân tay, quan tâm lúc chưa phải xem xét mang tính khoa học hệ thống Chỉ năm cuối kỉ XVI kỹ thuật ngành nhận dạng vân tay đại hình thành Vào năm 1788, Mayer đưa mô tả chi tiết hình thành phương diện giải phẫu học vân tay, có số lượng lớn đặc tính đường vân Purkinje vào năm 1823 đưa chế phân lớp ảnh vân tay đầu tiên, chế cho phép phân ảnh vân tay vào chín lớp tương ứng với chín dạng cấu trúc đường vân khác Vào năm 1864, Nehemiah Grew công bố báo cáo khoa học nội dung việc nghiên cứu cách hệ thống ông ta cấu trúc đường vân, rãnh vân tuyến mồ hôi vân tay Kể từ đó, số lượng lớn nhà khoa học bỏ nhiều công sức việc nghiên cứu vân tay… Vào năm 1880, Henry Fault lần gợi ý quan điểm khoa học tính đặc trưng cho người vân tay dựa quan sát ông ta Từ năm 1890, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay ông nhãn hiệu đăng kí ơng ta kiện xem mốc quan trọng ngành khoa học nghiên cứu vân tay Một bước tiến quan trọng ngành nhận dạng vân tay thực vào năm 1899 Edward Henry, ông xây dựng nên “Hệ thống Henry ” nhằm thực việc phân lớp ảnh vân tay Các khám phá đặt móng cho ngành nhận dạng vân tay đại Vào cuối kỷ XIX, ông Francis galton giới thiệu điểm chi tiết đặc trưng Vào cuối kỷ XX, chế hình thành vân tay người ta nghiên cứu hiểu rõ Từ đó, nhận dạng vân Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn tay thức chấp nhận phương pháp để nhận dạng cá nhân hiệu chuẩn sử dụng thủ tục pháp lý Các sở liệu lưu trữ ảnh vân tay hình thành để thực nhiệm vụ quản lý nhân thân tội phạm Các sở liệu ngày lớn dần cách nhanh chóng khiến cho nhận dạng tìm kiếm ảnh vân tay phương pháp thủ cơng gần khơng thể thực khơng đáp ứng yêu cầu, đặc biệt mặt thời gian độ xác Từ đầu năm 1960, hệ thống nhận dạng vân tay tự động (Automatic Fingerprint Identification System- AFIS) bắt đầu nghiên cứu phát triển không ngừng Các hệ thống chứng minh hiệu nhiều lĩnh vực khác có sử dụng kỹ thuật nhận dạng ảnh vân tay để xác minh nhân thân người Trong thời gian gần đây, với lớn mạnh xu hướng nối kết điện tử giao dịch trao đổi thơng tin nhu cầu cần có hệ thống AFIS đảm nhận chức xác thực bảo mật an toàn trở nên cấp thiết Mở phạm vi ứng dụng rộng lớn cho hệ thống nhận dạng vân tay tương lai 1.1.2 Các ứng dụng nhận dạng vân tay Việc nhận dạng cá nhân gắn kết đặc tính nhận biết cụ thể vào cá nhân tốn việc tìm đặc tính nhận biết người chia thành hai loại toán với độ phức tạp khác nhau: Xác minh nhận dạng Việc xác minh (xác thực) nhằm đến việc xác nhận từ chối yêu cầu cụ thể đưa cá nhân u cầu Cịn nhận dạng dạng tốn tìm kiếm xây dựng đặc tính nhận biết đối tượng Trong xã hội thông tin điện tử ngày với gia tăng khơng ngừng tính di động, tự động hóa tầm quan trọng giao dịch trao đổi điện tử ứng dụng nhận dạng cá nhân trải nhiều ngành, lĩnh vực,…Từ ứng dụng xác thực để bảo vệ truy cập tài nguyên đó, điều khiển cổng vào khu vực trọng yếu, bảo mật an toàn giao dịch tài đến ứng dụng chấm cơng, quản lý nhân sự, hành chính,… Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 10 http://www.lrc-tnu.edu.vn nút đặc trưng Việc đối chiếu dựa hai số liệu: I input-image T template-image T  T m1 , m2 , , m p ,   I  I m1 , m2 , , mq , ' ' ' mi  xi , yi , i ,  m j  x j , y j , j ' ' '  i  1, p j  1, q Sau trình bày thuật toán đối sánh vân tay, bao gồm hai công đoạn: khớp mẫu (alignment) đối sánh (matching) [6], ch * Khớp mẫu hai mẫu vân tay Khớp mẫu vân tay hiểu “đặt” mẫu vân tay cần đối sánh với mẫu mà cần đối sánh vị trí cho có phù hợp chúng theo ngưỡng Vì tốn tử dùng để khớp mẫu gồm có: ma-trận quay, tịnh tiến… Thuật toán alignment bao gồm bước 1) Chọn lấy cặp minutiae input template, 2) Xoay đối tượng template theo đối tượng input, 3) Tính mức độ phù hợp Sp hai mẫu input template đạt ngưỡng đặt trước Tr Các đối tượng template input đoạn vân tay mà có điểm minutiae trích chọn, độ dài đoạn vân lấy khoảng cách trung bình đường vân rd tính từ điểm đặc trưng làm mốc Tr lấy giá trị 0,8 [6], tr 117 Hình 3.19 Khớp mẫu đối tượng a) Toán tử ma-trận tịnh tiến; b) Quay tịnh tiến đối tượng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Ngun 61 http://www.lrc-tnu.edu.vn Cịn Sp tính theo công thức: rd S p   d i Di i 0 rd d i 0 i Di Cuối tìm điểm đặc trưng tham chiếu ITref(x,y,) cho bước matching *Đối sánh vân tay Khi khớp hai mẫu vân tay, việc làm phù hợp T I Đầu tiên thực quay toàn minutiae template theo điểm tham chiếu chọn bước khớp mẫu Toán tử quay RA định nghĩa sau:  Cos  RA   Sin   Sin  Cos 0  0  Tiếp theo, đếm cặp minutiae thỏa mãn sai lệch vị trí góc giới hạn e Để đánh giá mức độ giống dùng thang điểm Sf= Nc/q, với Nc số cặp điểm đặc trưng thỏa mãn lân cân ; q tổng số đặc trưng input Hình 3.20 Thực matching a) Khớp minutiae; b) Ngưỡng lân cận để tính điểm (score) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 62 http://www.lrc-tnu.edu.vn Hàm thực phát đối sánh vân tay matimafv score = matimafv(f,g,e ), Trong đó: f : mẫu input-image, g : mẫu template-image, e : giá trị lân cận, score : điểm kết đối sánh hai mẫu Thử nghiệm với hai ảnh đầu mẫu (xx_1.tif xx_2.tif) với tất mẫu lại dự liệu (gồm 125 ảnh đánh số xx_3.tif đến xx_7 tif, tổng cộng có 6250 phép thử nghiệm) lấy kết so sánh có score cao xác đạt 100% Tuy nhiên số liệu cịn có khả mở rộng thêm nên hình thức thể kết minh bạch dải kết xác từ cao đến thấp Việc hiển thị 1, 2, hay nhiều kết thực khơng khó khăn Trong luận văn thể bốn kết sát với ảnh đầu vào Ví dụ: Hình sau cho thấy nhận dạng ảnh 7_2 (của người 7, mẫu số 2) bốn mẫu gần người 7, mẫu giống 100% Hình 3.21.Kết nhận dạng b) Vân tay đầu vào; a) Các vân tay nhận dạng theo Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 63 http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.4 Thiết kế giao diện chƣơng trình Giao diện chương trình Ở menu Vân tay cho phép mở vân tay để thực đối sánh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 64 http://www.lrc-tnu.edu.vn Menu Xử lý cho phép thực thao tác so sánh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 65 http://www.lrc-tnu.edu.vn Với mẫu ta thực so sánh kết Menu công cụ cho phép ta kiểm nghiệm thuật tốn: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 66 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 67 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 68 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 69 http://www.lrc-tnu.edu.vn 3.5 Kết thực nghiệm 3.5.1 Số liệu thử nghiệm Với cở sở liệu 125 ảnh vân tay nhận viên công ty đầu tư phát triển Trường Hậu.trên cở sở ảnh vây tay ta thử nghiệm hai thuật tốn trích chọn đối sánh kết cụ thể trình bày 3.5.2 Kết thử nghiệm thuật toán trích chọn đặc trƣng Ta tiến hành thử nghiệm với 20 ảnh vân tay lấy ngẫu nhiên sở liệu Stt Ảnh vân tay Số điểm đặc trưng ảnh sau xử lý ng_1 77 ng_1 thiếu tt 47 ng_1 xoay 50 phải 112 ng_3 71 ng_4 67 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 70 http://www.lrc-tnu.edu.vn ng_7 44 ng_8 87 ng_8 thiếu tt 65 ng_9 87 10 ng_9 xoay 100 phải 124 11 ng_10 93 12 ng_14 75 13 ng_15 71 14 ng_15 thiếu tt 42 15 ng_15 xoay 60 trais 81 16 ng_17 69 17 ng_19 75 18 ng_20 66 19 ng_20 xoay 50 phải 96 20 ng_20 thiếu tt 36 Chương trình chạy cho kết ổn định với độ xác cao hầu hết loại vân tay Tuy nhiên, ảnh vân tay bị nhiễu chất lượng ảnh thấp nên số lượng điểm đặc trưng phát thấp Trong trường hợp vậy, thuật tốn trích chọn đặc trưng cho kết khơng cao Về kết thuật tốn thuật toán thử nghiệm với liệu gồm 125 ảnh vân tay phân tán đồng Tỉ lệ lỗi thấp, phần lớn chất lượng ảnh q thấp khiến cho việc tìm chi tiết trích chọn đặc trưng khó Tuy nhiên thuật tốn cho kết cao với ảnh vân tay có chất lượng tốt 3.5.3 Kết thử nghiệm thuật toán đối sánh Thử nghiệm với hai ảnh đầu mẫu lấy ảnh cố định mang so sánh với trường hợp ảnh thứ mờ ảnh 1, ảnh xoay ảnh góc 50, Sau kết đối sánh 20 cặp ảnh vân tay Stt Ảnh vân tay ng_1 Ảnh vân tay ng_1 mờ Kết Đúng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 71 http://www.lrc-tnu.edu.vn ng_1 ng_1 xoay 50 phải Đúng ng_1 ng_1 xoay 50 trái Đúng ng_1 ng_1 xoay 80 phải Sai ng_1 ng_1 thiếu tt Đúng ng_8 ng_8 mờ Đúng ng_8 ng_8 xoay 40 phải Đúng ng_8 ng_8 xoay 90 trái Sai ng_8 ng_8 thiếu tt Đúng 10 ng_9 ng_9 mờ Đúng 11 ng_9 ng_9 thiếu tt Đúng 12 ng_9 ng_9 xoay 30 phải Đúng 13 ng_9 ng_9xoay 100 trái Sai 14 ng_15 ng_15 mờ Đúng 15 ng_15 ng_15 thiếu tt Đúng 16 ng_15 ng_15 xoay 60 trái Đúng 17 ng_15 ng_15 xoay 90 phải Sai 18 ng_15 ng_15 xoay 150 trái Sai 19 ng_20 ng_20 mờ Đúng 20 ng_20 ng_19 Đúng Kết thu với độ xác cao nhiên số trường hợp lỗi chất lượng ảnh kém, góc quay lớn (với góc quay lớn độ cho kết sai), Thời gian thực đối sánh: thử nghiệm với 6250 lần đối sánh ( 25x2 mẫu kiểm tra với 25x5 mẫu lại) khoảng 2,5 Nên thời gian trung bình lần thực đối sánh khoảng 1,4 giây Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 72 http://www.lrc-tnu.edu.vn KẾT LUẬN Với mục tiêu nghiên cứu số kỹ thuật nhận dạng vân tay để từ xây dựng chương trình thử nghiệm nhận dạng vân tay đáp ứng nhu cầu ứng dụng thực tế Đề tài tập trung tìm hiểu nghiên cứu hai thuật tốn trích chọn đặc trưng đối sánh hai thuật tốn có khả ứng dụng vào hệ thống xác minh vân tay cho hiệu cao thời gian xử lý ngắn Đối với chương trình thử nghiệm, luận văn xây dựng chương trình nhận dạng vân tay nâng cấp để ứng dụng vào thực tế Chương trình chạy thử nghiệm với 125 ảnh với chất lượng khác đạt độ xác cao Trong tương lai, đề tài mở rộng nâng cấp theo hướng phát triển thành hệ thống tìm kiếm tra cứu vân tay sở liệu lớn, nhận dạng trực tuyến qua mạng để đáp ứng nhu cầu ngày cao bảo mật hoạt động xã hội Để đạt mục tiêu này, chương trình cần nghiên cứu bổ sung số điểm sau: - Cần cải tiến thuật toán đối sánh để giảm bớt thời gian xử lý - Cần phối kết hợp với thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nhằm đảm bảo độ xác trình trích chọn đặc trưng Do luận văn thực thời gian tương đối ngắn nên số hạn chế chưa đáp ứng hoàn toàn u cầu chương trình hồn chỉnh khơng tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận xét, góp ý trao đổi thầy cơ, bạn bè để luận văn hoàn thiện hơn, đáp ứng yêu cầu thực tiễn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 73 http://www.lrc-tnu.edu.vn TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT [1] Ngơ Diên Tâp, Xử lý ảnh máy tính, Nxb Khoa học kỹ thuật, 1997 [2] Ngô Quốc Tạo, Nâng cao hiệu số thuật toán nhận dạng , Luận án Phó Tiến Sĩ,1996 [3] Huỳnh Văn Gia, Nghiên cứu số thuật toán nhận dạng phân lớp ảnh vân tay xây dựng ứng dụng phục vụ điều khiển cổng vào, Luận văn thạc sĩ khoa học, 2002 [4] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình, Xử lý ảnh, giáo trình mơn học, 2007 TÀI LIỆU TIẾNG ANH [5] Maltoni D., Maio D., Jain A K., Prabhakar S., Handbook of Fingerprint Recognition, Springer, 2003 [6] Hong L., Automatic Personal Identification using Fingerprints, Michigan State Univesity, 1998 [7] Ratha N K., Chen S., Jain A K., Adaptiveow orientation based feature extraction in Fingerprint Recognition, Michigan State Univesity, 1995 [8] Gonzalez R C., Woods R E., Digital Image Processing, 2nd Edition, Prentice Hall 2002 [9] Gonzalez R C., Woods R E., Eddins S L., Digital Image Processing using MATLAB, Prentice Hall 2004 [10] Park H C., Park H., Fingerprint Classification using Fast Fourier Transform and Nonlinear Discriminant Analysis, University of Minnesota [11] Chickkerur S., Wu C., Govindaraju V., Cartwright A N., Fingerprint Image Enhancement Using STFT Analysis, University at Buffalo [12] Chickkerur S., Wu C., Govindaraju V., A systemmatic approach for feature extraction fingerprint images, University at Buffalo 2006 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 74 http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 75 http://www.lrc-tnu.edu.vn ... CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY 2.1 Một số kỹ thuật nhận dạng 12 2.1.1 Các kỹ thuật thường dùng 12 2.1.2 Xu hướng công nghệ nhận dạng vân tay 13 2.2 Thuật. .. tồn cục vân tay Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 20 http://www.lrc-tnu.edu.vn CHƢƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY 2.1 Một số kỹ thuật nhận dạng 2.1.1 Các kỹ thuật thƣờng... vi ứng dụng rộng lớn cho hệ thống nhận dạng vân tay tương lai 1.1.2 Các ứng dụng nhận dạng vân tay Việc nhận dạng cá nhân gắn kết đặc tính nhận biết cụ thể vào cá nhân tốn việc tìm đặc tính nhận