Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số (tóm tắt luận văn ngành khoa học máy tính)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - CÁP TUẤN BIÊN THIẾT KẾ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY TỪ ẢNH SỐ Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: : TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ KĨ THUẬT HÀ NỘI – NĂM 2013 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: TS TRỊNH ANH TUẤN Phản biện 1:…………………………… …………………… Phản biện 2: ………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày .tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng PHẦN I: MỞ ĐẦU Lời nói đầu: Ngày nay, việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng quan tâm ứng dụng rộng rãi Với phương pháp này, thu nhận nhiều thông tin từ đối tượng mà lại không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu Giới thiệu: Nhận dạng vân tay phận nhận dạng sinh học Khoa học nhận dạng vân tay hình thành từ lâu Nhưng tới thời gian gần đây, với đời máy tính đạt nhiều kết quan trọng trở thành phương pháp sinh trắc có độ tin cậy Luận văn thực nhận dạng vân tay ảnh số theo hướng triển khai dân Có phương pháp: Phương pháp thứ nhất: sử dụng đặc trưng tương quan hai mẫu vân tay Phương pháp thứ hai: dựa sở phát sử dụng điểm nút đặc trưng (minutiae) Phương pháp thứ ba: sử dụng đặc trưng đường vân Trọng tâm luận văn tập trung vào hai phần: Tạo vec-tơ đặc tính cho mục đích phân loại kiểu vân tay cho đối sánh vân tay (feature extraction) Sử dụng điểm minutiea trích chọn bước trước để đối sánh nhận dạng vân tay (minutiae matching) Luận văn trình bày theo cấu trúc: Chương I: Vân tay sinh trắc học Chương II: Trích chọn đặc tính vân tay đối sánh vân tay Chương III: Xây dựng hệ thống thử nghiệm Ví dụ minh họa PHẦN II: NỘI DUNG CHƯƠNG I: VÂN TAY TRONG SINH TRẮC HỌC Thực chất việc lấy dấu vân tay dùng để làm gì? Việc lấy dấu vân tay nhằm mục đích làm sở liệu Gồm q trình việc lấy dấu vân tay sau : Xác nhận dấu vân tay ( fingerprint verification )Tại bước người cung cấp dấu vân tay với chứng minh thư nhằm tạo sở liệu tương ứng dấu vân tay thẻ chứng minh thư Nhận diện dấu vân tay (finger identification ) Bước không cần dùng tới chứng minh thư Dấu vân tay đưa vào để đối chiếu với database chứa vân tay Chương trình xử lý thuật tốn luận văn thiết kế theo mơ-đun tận dụng cho khâu khác hệ thống Hệ thống thiết kế có tính mở Có khả thay mơ-đun thực thuật tốn Cơ sở liệu ảnh bổ sung thêm dễ dàng Vai trò nhận dạng vân tay sinh trắc học Công nghệ sinh trắc học : dùng để nhận dạng Ai Ai qua vân tay, mống mắt, giọng nói, đặc điểm mặt, người Tất đặc điểm giúp nhận Ai Ai Tuy nhiên theo nghiên cứu vân tay đặc điểm nhận dạng có tính chất ưu việt phổ biển Nguyên lý hoạt động Công nghệ nhận dạng vân tay: Quá trình xử lý liệu thiết bị chuyển sang liệu số thơng báo dấu vân tay hợp lệ hay không hợp lệ phép hệ thống thực chức Có hai phương pháp để lấy dấu vân tay: - Cách thứ (cổ điển) chép lại hình dạng vân tay (như lăn tay, hay chạm vào vật đó) thơng qua máy quét ghi nhận xử lý - Cách thứ hai xem "đọc" dịng điện ngón tay thông qua hệ thống khuyếch đại xung điện, chuyển thành vân tay Ngày việc ứng dụng công nghệ sinh trắc học nhận dạng vân tay sử dụng ngày nhiều đáp ứng u cầu bảo vệ liệu, đảm bảo an ninh an tồn với độ xác cao Thuật tốn so khớp vân tay: Thuật toán gồm hai bước: giai đoạn thứ thiết lập quần thể giai đoạn hai tiến hóa dựa vào di truyền Thuật tốn trình bày tóm tắt sau: 1) Áp dụng toán tử so khớp cục để thiết lập quẩn thể ban đầu gồm P cá thể biểu diễn dạng vector số thực 2) Tính tốn giá trị thích nghi dựa vào phương trình (8) cho cá thể quần thể ban đầu 3) Lặp lại bước gặp điều kiện dừng 4) Chọn P/2 cá thể có độ tích nghi cao (bằng phương pháp đấu chọn kích thước k [23], k=5 thực nghiệm) quần thể làm cá thể bố mẹ 5) Sản sinh hệ sử dụng phép lai ghép cá thể bố mẹ sau vào với template sở liệu vân tay Ba phương pháp chính: - Minutiae-base matching - Correlation-base matching - Ridge feature-base matching 2.4.2 Hệ thống nhận dạng vân tay: Có hai hình thức phân loại hệ thống nhận dạng vân tay: dựa kiến trúc hệ thống cách xử lý liệu hệ thống a) Phân loại hệ thống theo kiến trúc: - Hệ thống có kiến trúc song song - Hệ thống có kiến trúc nối tiếp - Hệ thống có kiến trúc thứ bậc b) Phân loại hệ thống theo xử lý liêu: - Hệ thống có khâu hợp sau trích chọn đặc tính - Hệ thống có khâu hợp sau đối sánh - Hệ thống có khâu hợp sau tổng hợp kết 2.4.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay ảnh số: Trên sở phân tích nêu, sau đề xuất sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay ảnh số Hệ thống có khả phân loại vân tay, tạo sở liệu nhận dạng vân tay - Kiểu nhận dạng identification, nghĩa mẫu cần nhận dạng (input) nhận kết cách đối sánh với N mẫu khác sở liệu (template) - Kiểu chế độ hoạt động hệ thống hướng đến online Nghĩa hệ thống hoạt động liên tục, có khả ghép với khâu thu thập số liệu sử phương pháp thu nhận ảnh live-scan (bằng máy scan, sensor,…) quan trọng vừa thu thập số liệu vừa nhận dạng - Kiến trúc hệ thống thiết kế theo hướng xử lý liệu nối tiếp 2.5 Tập mẫu ảnh vân tay Vân tay lưu trữ theo hai cách: giấy (giấy thường, giấy ảnh ) file ảnh 2.6 Trích chọn minutiae cho đối sánh vân tay Hướng chung chọn phương pháp mà tận dụng mơđun chương trình cơng đoạn áp dụng cho công đoạn khác Nhưng phương pháp lựa chọn phải đạt yêu cầu cho tốn nhận dạng cuối Vì vậy, tạo tính mở cho hệ thống tiết kiệm thời gian thiết kế 2.6.1 Chuẩn hóa ảnh đầu vào: Chuẩn hóa ảnh đầu vào bước cần thiết trước vào bước tiền xử lý ảnh Do ảnh dùng cho trích trọn đặc tính khơng phù hợp kích thước phân bố mức xám Trong luận văn, giai đoạn gồm: chuẩn hóa kích thước ảnh đồng hóa cường độ sáng ảnh đầu vào khác Chuẩn hóa kích thước ảnh: Ảnh chuẩn đầu vào có kích thước 364 x 256 pixel Các thuật tốn xử lý ảnh vân tay sau thường áp dụng cho từng block vuông ảnh (thường sử dụng block vng cạnh 16 pixel, 32 pixel,…) Nên kích thước ảnh chuẩn hóa hợp lý 352´ 256 pixel Cân cường độ sáng ảnh: Do điều kiện thu thập ảnh khác với lần lấy mẫu vân tay; kỹ thuật thu nhận ảnh (sử dụng sensor, scanner,…) khác nên độ sáng ảnh vân tay không gần 2.6.2 Tăng cường ảnh chất lượng ảnh: Hai thuật toán sử dụng để tăng cường ảnh chất lượng ảnh là: histogram equalization (cân lược đồ xám) biến đổi Fourier rời rạc Tăng cường ảnh cân histogram: Histogram ảnh xám biểu đổ thể quan hệ cường độ ảnh số pixel có cùng cường độ ảnh Tăng cường ảnh biến đổi Fourier-2D: Sử dụng lọc Gabor biến đổi Fourier hai tảng để thực tăng cường ảnh xử lý ảnh vân tay 2.6.3 Ước lượng orientation image khoanh vùng ảnh vân tay: Trong phần trình bày ước lượng định hướng vân tay cục Ước lượng orientation image: Trường định hướng thể chất tự nhiên đường vân rãnh đường vân Trường định hướng cung cấp nhiều thông tin quan cho bước xử lý Khoanh vùng ảnh vân tay: Khoanh vùng ảnh vân tay nhằm mục đích phân chia vùng khác ảnh vân tay Một ngưỡng Tc đặt block định nghĩa làm: - background C (i, j) < Tc , - foreground C (i, j ) < Tc 2.6.4 Trích chọn minutiae: Giai đoạn bao gồm: nhị phân hóa ảnh thuật tốn local threshold với ảnh tăng cường kết hợp với kết khoanh vùng ảnh vân tay phần trên; sau với ảnh có đường vân làm mảnh đến độ rộng pixel thực tìm minutiae thuật tốn crossing number Nhị phân hóa làm mảnh đường vân: Sau tăng cường ảnh biến đổi Fourier rời rạc, đường vân tây rõ so với ảnh ban đầu Phát minutiae: Vân tay sau làm mảnh bắt đầu tìm minutiae Ước lượng khoảng cách đường vân: Vân tay ngón tay khơng giống người Ngay trường hợp người, đường vân thể khác biệt ngón tay 2.6.5 Hiệu chỉnh đường vân lọc minutiae sai: Hiệu chỉnh đường vân lọc minutiae sai cấp một: Giai đoạn thực hiệu chỉnh vân tay tín hiệu cho nhiễu (đoạn vân ngắn, chẽ nhánh cụt, vòng xuyến nhỏ…) loại Như làm tăng tính xác thực minutiae trích chọn so với ảnh vân tay gốc ban đầu Lọc minutiae sai cấp hai tạo mã từ minutiae: Các minutiae trích chọn cuối lưu trữ thành file tạo template cho sở liệu Thông tin lưu trữ tọa độ, định hướng minutiae 2.7 Phân loại kiểu vân tay Quá trình phân loại vân tay thực qua ba bước chính: 1) Trích chọn đặc tính định hướng cục bộ, 2) Tạo vec-tơ đặc tính, 3) Bộ phân loại 2.7.1 Trích chọn đặc tính: Phân loại vân tay phụ thuộc nhiều vào điểm kỳ dị (singular point), bao gồm điểm delta điểm core 2.7.2 Tạo vec-tơ đặc tính: Sau phát điểm core, vec-tơ đặc tính tạo khoanh vùng lấy 11 x 11 định hướng cục mà điểm làm trọng tâm Một ma-trận cỡ 11 x 11 khơng thích hợp làm vec-tơ đầu vào cho khâu phân loại nên điều chỉnh lại kích thước thành vec-tơ 121 thành phần 2.7.3 Khâu phân loại kiểu vân tay: Trong khâu phân loại này, mẫu sử dụng trích từ 175 ảnh tiến hành xây dựng tối ưu thơng qua thuật tốn cross-validation 2.8 Đối chiếu vân tay để định danh mẫu Cũng giống phân loại vân tay, có nhiều để thực đối chiếu vân tay Tuy nhiên chia làm nhóm phương pháp - Correlation-based - Minutiae-based - Ridge feature-based 2.8.1 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 2.8.2 Đối sánh vân tay: Thời gian thực đối sánh: thử nghiệm với 6250 lần đối sánh ( 25 x mẫu kiểm tra với 25 x mẫu cịn lại) khoảng 2,5 Nên thời gian trung bình lần thực đối sánh khoảng 1,4 giây CHƯƠNG III XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỬ NGHIỆM 3.1 Danh sách scrip file sử dụng luận văn: 3.2 Các bước chạy phần mềm mô 3.3 Tổng kết hướng phát triển Nhận dạng vân tay lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu Các tài liệu, thuật toán, mơ-đun chương trình hạn chế quyền tác giả Kết thúc luận văn, xây dựng phần mềm mô bước thực nhận dạng hệ thống nhận dạng vân tay Các mơ-đun chương trình cần thiết hoàn thành ... dạng vân tay ảnh số: Trên sở phân tích nêu, sau đề xuất sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay ảnh số Hệ thống có khả phân loại vân tay, tạo sở liệu nhận dạng vân tay - Kiểu nhận dạng identification,... 2.4 Sơ đồ khối thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay 2.4.1 Các nguyên lý nhận dạng vân tay: Các nguyên lý nhận dạng vân tay liên quan chặt chẽ đến cách thức tìm tương đồng ảnh vân tay đầu vào với... loại hệ thống theo xử lý liêu: - Hệ thống có khâu hợp sau trích chọn đặc tính - Hệ thống có khâu hợp sau đối sánh - Hệ thống có khâu hợp sau tổng hợp kết 2.4.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay