1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay

60 643 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 60
Dung lượng 4,43 MB

Nội dung

Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay TRƯờNG ĐạI HọC VINH KHOA CÔNG NGHệ THÔNG TIN Đề TàI: Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay Giáo viên hớng dẫn : ThS Nguyễn quang ninh Sinh viên thực hiện : Phan Thanh hùng Lớp : 46K1 - CNTT Mục lục Trang SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 1 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Vinh, tháng 5 năm 2010 Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay CHƯƠNG 1: GIớI THIệU 4 1.1. Sự CầN THIếT CủA xử ảnh vân tay . 4 1.2. LịCH Sử CủA VÂN TAY 4 1.3. CáC Hệ THốNG XáC THựC . 6 1.4. SO SáNH CáC ĐặC TRƯNG SINH TRắC . 6 1.5. CáC LOạI LỗI CủA Hệ THốNG vân tay . 7 1.5.1. Các lỗi của hệ thống kiểm tra 8 1.5.2. Các loại lỗi của hệ thống nhận dạng . 12 CHƯƠNG 2: PHÂN TíCH Và BIểU DIễN VÂN TAY 13 2.1. PHÂN TíCH CấU TRúC VÂN TAY . 13 2.2. BIểU DIễN HìNH ảNH VÂN TAY 15 2.3. ƯớC LƯợNG HƯớNG VÂN CụC Bộ 17 2.4. ƯớC LƯợNG TầN SUấT VÂN CụC Bộ . 18 2.5. TĂNG CƯờNG ảNH 20 2.6. PHáT HIệN CHI TIếT . 25 2.7. LọC CHI TIếT 28 CHƯƠNG 3: ĐốI SáNH VÂN TAY 30 3.1. ĐặT VấN Đề . 30 3.2. CáCTHUậT DựA Độ TƯƠNG QUAN . 33 3.3. CáC PHƯƠNG PHáP DựA CHI TIếT 36 3.4 CáCTHUậT ĐốI SáNH DựA ĐặC TRƯNG VÂN . 41 3.5 SO SáNH HIệU NĂNG CủA CáC THUậT TOáN ĐốI SáNH 43 Chơng 4: CáC THUậT TOáN Và THựC NGHIệM . 45 4.1. GIớI THIệU . 45 4.2. CáC THUậT TOáN ĐƯợC Sử DụNG . 46 4.2.1. Thuật toán tính hớng vân tay cục bộ 46 4.2.1.1. Phơng pháp . 46 4.2.1.2. Kết quả thực thi . 46 4.2.2. Thuật toán chuẩn hóa ảnh . 47 4.2.2.1. Phơng pháp . 47 4.2.2.2. Kết quả thực thi 47 4.2.3 .Thuật toán tăng cờng ảnh . 48 SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 2 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay 4.2.3.1. Phơng pháp . 48 4.2.3.2. Kết quả thực thi . 48 4.2.4. Thuật toán tách ngỡng tự động 49 4.2.4.1. Phơng pháp . 49 4.2.4.2. Thực nghiêm phơng pháp tác ngỡng theo cơ chế tìm ngỡng tự động . 50 4.2.5. Thuật toán tìm xơng 50 4.2.5.1. Phơ ng pháp 50 4.2.5.2. Kết quả thực thi . 53 4.2.6. Tìm kiếm chi tiết 53 4.2.6.1. Phơng pháp 53 4.2.6.1. Kết quả thực thi . 54 4.2.7. Thuật toán đối sánh vân tay . 54 4.2.7.1. Phơng pháp . 54 4.2.7.2. Kết quả thực thi . 55 4.2.8 . Thuật toán Hough . 56 4.2.8.1. Phơng pháp . 56 4.2.8.2. Kết quả thực thi . 57 KếT LUậN 58 TàI LIU THAM KHO . 59 SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 3 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay LờI Mở ĐầU gày nay, các kỹ thuật trắc sinh học ngày càng đợc ứng dụng rộng rãi. Trong đó, nhận dạng vân tay đợc xem là một trong những kỹ thuật hoàn thiện và đáng tin cậy nhất để xác nhận một ngời. Gần đây, kỹ thuật này đợc chú ý nhiều và ngời ta thấy rằng nó thích hợp với những ứng dụng có cơ sở dữ liệu nhỏ, nhng không thuận tiện cho những ứng dụng có phạm vi lớn. N Bằng cách sử dụng vân tay để làm mật mã, việc xác nhận một ngời có thể đợc thực hiện bằng một hệ thống nhận dạng vân tay an toàn và thuận tiện . Để làm đợc điều đó thì cần phải có chơng trình xử ảnh vân tay thật hoàn thiện nhằm xây dựng bớc đi quan trọng cho toàn bộ hệ thống nhận dạng vân tay thực hiện tốt yêu cầu đặt ra. Vì vậy, tôi đã chọn Đề tài Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay để làm Đồ án tốt nghiệp cho mình, với mong muốn Đề tài sẽ có hớng phát triển ứng dụng cho tất cả các lĩnh vực. Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy ThS Nguyễn Quang Ninh đã nhiệt tình hớng dẫn tôi hoàn thành Đồ án tốt nghiệp này, vì thời gian còn hạn chế nên Đề tài này còn nhiều thiếu sót và quy mô nhỏ - rất mong sự góp ý nhiệt tình của quý Thầy Cô và các bạn Sinh viên! Tôi xin chân thành cảm ơn! Vinh, tháng 5 năm 2010 SV thực hiện Phan Thanh Hùng 46K1 CNTT SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 4 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay CHƯƠNG 1: GIớI THIệU 1.1. Sự CầN THIếT CủA xử ảnh vân tay Xử ảnh vân tay đề cập đến quá trình phân tích tính chất khác biệt trên mỗi vân tay để nhận dạng vân tay đó của cùng một ngời hay không thuộc ngời đó. Vân tay - đợc biết tới với tính phân biệt (tính chất cá nhân) và ổn định theo thời gian là đặc trng sinh trắc đợc sử dụng rộng rãi nhất. Nhiều công nghệ vân tay đã và đang đợc phát triển, một số chúng đang đợc sử dụng trong các ứng dụng thực tế, vì vậy công việc phân tích và xử ảnh chính xác đóng vai trò quyết định trong việc nhận dạng vân tay. Ngời ta nhận thấy các đặc trng của vân tay không thể dễ dàng bị thay thế, chia sẻ hay giả mạo ., vì vậy chúng đợc xem là đáng tin cậy trong nhận dạng một ngời so với các phơng pháp dựa vào thẻ bài truyền thống (ví dụ dùng chìa khóa .), phơng pháp dựa vào trí thức (ví dụ dùng mật khẩu). Trong các tổ chức, cơ sở hành chính, khoa học . luôn có nhu cầu kiểm tra và trả lời các câu hỏi: một ngời có đợc quyền vào và sử dụng các thiết bị hay không, một cá nhân có quyền truy cập thông tin mật hay không . Những yêu cầu đó có thể thiết bị nhận dạng vân tay đợc sử dụng nh là công cụ hữu hiệu để quản nhân sự. Nhận dạng vân tay ngày càng cung cấp mức độ an toàn cao hơn, tính hiệu quả cao hơn, và càng thuận tiện cho ngời dùng. Vì vậy, các hệ thống nhận diện bằng vân tay đang đợc triển khai và thử nghiệm ngày càng nhiều trong các khu vực quản thuộc chính phủ (chứng minh th, bằng lái xe .), khu vực dân sinh (thẻ thông minh, đăng nhập mạng máy tính, ). 1.2. LịCH Sử CủA VÂN TAY Trên các mẫu khảo cổ học và các mẫu vật lịch sử, ngời ta đã tìm thấy nhiều mẫu vân tay. Điều này cung cấp bằng chứng rõ ràng là ngời xa đã nhận ra tính cá nhân của vân tay, nhng không xuất hiện bất kì cơ sở khoa học nào. Mãi đến thế kỉ 16 cácthuật vân tay khoa học hiện đại mới xuất hiện và từ đó các lí thuyết và chơng trình mô tả, nhận dạng vân tay mới phát triển mau chóng: SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 5 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm đợc thời xa Năm 1964: Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất bản những trang sách đầu tiên các nghiên cứu có tính hệ thống của ông về vân tay. Năm 1788: Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc tính hóa, nhận dạng các đặc tính vân tay. Năm 1809: Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình nh là biểu tợng đăng kí thơng mại - đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa học về nhận dạng vân tay. Năm 1880: Henrry Fauld đã đa ra giả thuyết khoa học khẳng định tính cá nhân của vân tay dựa vào các nhận thức kinh nghiệm. Năm 1888: Ngài Francis Galton giới thiệu các đặc trng chi tiết phục vụ cho đối sánh vân tay. Đầu thế kỉ 20: Cấu trúc của vân tay mới đợc mô tả một cách khá đầy đủ. Các nguyên sinh học của vân tay đợc tổng kết nh sau: a. Biểu bì vâncác đặc tính khác nhau trên các vân tay khác nhau SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 6 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay b. Cấu hình vân tay có sự thay đổi trên từng cá nhân, nhng sự thay đổi nhỏ này vẫn cho phép phân loại một cách có hệ thống các vân tay. c. Các chi tiết và cấu hình của mỗi đờng vân là ổn định và không thay đổi Nguyên a) là cơ sở cho nhận dạng vân tay, nguyên b) là cơ sở để tiến hành phân loại vân tay. Cũng từ đầu thế kỉ 20, nhận dạng vân tay chính thức đợc chấp nhận nh một ph- ơng pháp nhận dạng cá nhân có giá trị và trở thành chuẩn trong pháp luật. Ví dụ: năm 1924 FBI đã thiết lập một cơ sở dữ liệu có 810000 thẻ vân tay. 1.3. CáC Hệ THốNG XáC THựC Một hệ thống sinh trắc cơ bản là một hệ thống nhận dạng mẫu để nhận ra một ngời bằng cách quyết định tính xác thực của một đặc tính sinh học hay hành vi thuộc về ngời đó. Trong thiết kế một hệ thống sinh trắc, một vấn đề quan trọng đặt ra là xác định cách một ngời đợc nhận dạng. Một hệ thống sinh trắc có thể là một hệ thống kiểm tra hay một hệ thống nhận dạng. Hệ thống kiểm tra: là hệ thống xác thực một ngời bằng cách so sánh đặc tính sinh trắc của ngời này với mẫu sinh trắc của chính ngời đó đã đợc lu trữ trớc trong hệ thống. Hệ thống nhận dạng: là hệ thống xác thực một cá nhân bằng cách tìm kiếm và đối sánh đặc tính sinh trắc của ngời này với toàn bộ các mẫu sinh trắc đợc lu giữ trong cơ sở dữ liệu. 1.4. SO SáNH CáC ĐặC TRƯNG SINH TRắC Một đặc tính sinh học hoặc hành vi của con ngời có thể đợc sử dụng nh là một đặc trng sinh trắc trong nhận dạng một ngời nếu nó có các yêu cầu sau: Tính phổ biến: mọi ngời đều có đặc trng sinh trắc này. Tính phân biệt: hai ngời khác nhau thì đặc trng sinh trắc này phải khác nhau. Tính ổn định: đặc trng sinh trắc này không thay đổi theo từng giai đoạn thời gian (tơng ứng với hạng mục đối sánh nhất định). Tính thu thập: nghĩa là đặc trng này có thể đo đợc và lợng hóa. Hiệu năng: khả năng nhận dạng chính xác, tốc độ nhận dạng; các tài nguyên cần thiết để đạt đợc tốc độ và độ chính xác mong muốn; các nhân tố môi trờng và hoạt động ảnh hởng đến tốc độ và độ chính xác trong nhận dạng. SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 7 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay Tính chấp nhận: mọi ngời vui lòng chấp nhận các đặc trng sinh trắc trong đời sống hàng ngày của họ. Khả năng phá hoại: là mức độ khó hay dễ để đánh lừa hệ thống bởi các phơng pháp lừa dối. Sau đây là một số đặc trng sinh trắc thông dụng: ADN, tai, mặt, dáng đi, đồ hình bàn tay và ngón tay, mống mắt . Hình 1.2: Một số đặc trng sinh trắc: a) gơng mặt, b) vân tay, c) Đồ hình bàn tay, d) Mống mắt, e) võng mạc, f) chữ kí, g) tiếng nói 1.5. CáC LOạI LỗI CủA Hệ THốNG vân tay Xử đối sánh trong một hệ thống nhận dạng vân tay dựa vào điểm đối sánh s (không mất tính tổng quát, chúng ta giả sử giá trị của điểm này nằm trong [0,1]). Điểm đối sánh đợc dùng để lợng hóa độ tơng tự giữa biểu diễn của đầu vào và biểu diễn của mẫu cơ sở dữ liệu. Điểm này càng có giá trị gần 1 thì khả năng cả hai vân tay đều của cùng một ngón tay càng cao, ngợc lại điểm này càng có giá trị gần 0 thì khả năng hai vân tay là của hai ngón tay khác nhau càng lớn. Quyết định của hệ thống đợc điều khiển bởi ngỡng t. Với điểm s của hai vân tay: Nếu s t: Kết luận là cặp so khớp (nghĩa là hai vân tay của cùng một ngón tay). Nếu s t: Kết luận là cặp không so khớp (nghĩa là hai vân tay đến từ hai ngón tay khác nhau). Một hệ thống kiểm tra chấp nhận hai lỗi sau đây: SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 8 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay Kiểm tra các số đo vân tay từ hai ngón tay khác nhau với kết quả là của cùng một ngón tay (ta gọi là so khớp sai) Kiểm tra các số đo vân tay của cùng một ngón tay với kết quả là của hai ngón tay khác nhau (ta gọi là không - so khớp sai) Hai lỗi trên tơng ứng còn đợc gọi là chấp nhận sai và từ chối sai. Bởi vì kẻ giả mạo có thể đợc chấp nhận sử dụng thiết bị hay hệ thống . nếu có sự so khớp sai, và ngời có đủ thẩm quyền đăng nhập, sử dụng thiết bị hay hệ thống lại bị từ chối nếu xảy ra sự không - so khớp sai. Chúng ta lợng hóa hai lỗi trên bằng các đại lợng: tỉ lệ chấp nhận sai và tỉ lệ từ chối sai. Chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các lỗi trong những hệ thống kiểm tra và trong các hệ thống nhận dạng. 1.5.1. Các lỗi của hệ thống kiểm tra Phát biểu bài toán: Kí hiệu T là mẫu sinh trắc của một ngời đã đợc lu trữ, I là biểu diễn sinh trắc đầu vào cần đợc kiểm tra. Các giả thuyết đặt ra là: H 0 : I T, đầu vào và mẫu không của cùng một ngời. H 1 : I = T, đầu vào và mẫu của cùng một ngời. Tơng ứng với các giả thuyết là các kết luận: D 0 : hai mẫu vân tay không trùng khớp D 1 : hai mẫu vân tay trùng khớp Đối sánh trong kiểm tra T và I sử dụng độ tơng tự s (T,I). Nếu s nhỏ hơn ngỡng t thì kết quả là D 0 , nếu s lớn hơn hoặc bằng ngỡng t thì cho kết luận D 1 . Từ các giả thuyết trên, chúng ta định nghĩa hai loại lỗi trong một hệ thống kiểm tra: Dạng I: Đối sánh sai (kết luận là D 1 khi H 0 đúng) Dạng II: Không - đối sánh sai (kết luận là D 0 khi H 1 đúng) Khi đó, tỉ lệ đối sánh sai (FMR-Finger Minutiae Regnition) là xác suất của lỗi loại I, tỉ lệ không đối sánh sai (FNMR- Finger Not Minutiae Regnition) là xác suất của lỗi loại II: FMR = P (D 1 | H 0 đúng) FNMR = P (D 0 | H 1 đúng) SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 9 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử ảnh vân tay Để đánh giá tính chính xác của một hệ thống xử vân tay chúng ta phải thống kê các điểm đối sánh s của các cặp vân tay của cùng một ngón tay (phân bố p(s|H1 đúng) - thờng đợc gọi là phân bố chân chính) và điểm đối sánh s của các cặp vân tay từ hai ngón tay khác nhau (phân bố p(s|H 0 sai)- thờng đợc gọi là phân bố giả mạo) FNMR = 0 t p (s|H 1 đúng)ds FMR = 1 t p (s | H 0 đúng)ds Hình 1.3: FMR và FNMR với một ngỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố giả mạo. Trong hình vẽ FMR là phần trăm các cặp giả mạo có điểm đối sánh lớn hơn hay bằng t và FNMR là phần trăm các cặp chân chính có điểm đối sánh nhỏ hơn t. Thực tế, cả FMR và FNMR đều là hàm của ngỡng hệ thống t nên chúng ta có thể viết chúng là FMR(t) và FNMR(t). Nếu t giảm thì hệ thống sẽ bỏ qua nhiều lỗi và FMR(t) sẽ tăng, ngợc lại khi tăng t để cho hệ thống an toàn hơn thì FNMR(t) sẽ tăng tơng ứng. Ngời thiết kế hệ thống kiểm tra thờng không biết trớc hệ thống của mình sẽ ứng dụng ở lĩnh vực nào, vì vậy họ báo cáo hiệu năng hệ thống ở tất cả các điểm hoạt động (ngỡng t) bằng cách xây dựng đờng cong đặc tính hoạt động. Đờng cong này biểu diễn các giá trị FNMR và FMR ở theo ngỡng hệ thống t. Bên cạnh các phân bố và đồ thị trên, một vài chỉ số khác đợc dùng để đánh giá tính chính xác của một hệ thống kiểm tra. SVTH: Phan Thanh Hùng - 46K1 ~ 10 ~ GVHD: ThS Nguyễn Quang Ninh . Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay TRƯờNG ĐạI HọC VINH KHOA CÔNG NGHệ THÔNG TIN Đề TàI: Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay Giáo viên. Nguyễn Quang Ninh Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay CHƯƠNG 1: GIớI THIệU 1.1. Sự CầN THIếT CủA xử lý ảnh vân tay Xử lý ảnh vân tay đề cập đến quá

Ngày đăng: 19/12/2013, 09:59

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Nguyễn Kim Sách, "Xử lý ảnh và video số", NXB Khoa học và Kỹ thuËt, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh và video số
Nhà XB: NXB Khoa học và KỹthuËt
[4] Đề tài, '' ứng dụng công nghệ nhận dạng vân tay trong bảo mật mạng doanh nghiệp'', Trung tâm Công nghệ thông tin - Học viện công nghệ bu chính viễn thông Sách, tạp chí
Tiêu đề: '' ứng dụng công nghệ nhận dạng vân tay trong bảo mật mạngdoanh nghiệp''
[7] Dario Maio and Davide Maltoni, "Direct Gray-Scale Minutiae Detection In Fingerprints", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 1, January 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Direct Gray-Scale Minutiae DetectionIn Fingerprints
[9] Karthik Nandakumar, Anil K. Jain, "Local Correlation-based Fingerprint Matching", To Appear in Proceedings of ICVGIP, Kolkata, December 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Local Correlation-based FingerprintMatching
[10] Anil Jain, Lin Hong, Yifei Wan, "Fingerprint Image Enhancement:Algorithm and Performance Evaluation ", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 8, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fingerprint Image Enhancement:Algorithm and Performance Evaluation
[11] D.Maltoni, D.Maio, A.K.Jain, S.Prabhakar, "Fingerprint Scanners and their Features" Extract from "Handbook of Fingerprint Recognition", Springer, New York, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fingerprint Scanners andtheir Features" Extract from "Handbook of Fingerprint Recognition
[2] Nguyễn Đỗ Anh Khoa, VIDEO lập trình C# cơ bản & H ớng đối t ợng đối t - ợng Khác
[3] Anh Quang - Phan Hoang, Giáo Trình Tự Học Lập Trình C#, Nxb Văn hóa Thông tin, 09 - 2007 Khác
[5] Lơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ. Nhập môn xử lý ảnh số. Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, 1999 Khác
[6] Ngô Quốc Tạo. Tập bài giảng Nhập môn xử lý ảnh Khác
[8] Anil Jain, Sharathcha Pankanti, "Fingerprint Classification and Matching&#34 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm đợc thời xa - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.1 Một số bằng chứng vân tay tìm đợc thời xa (Trang 6)
Hình 1.1: Một số bằng chứng vân tay tìm đợc thời xa - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.1 Một số bằng chứng vân tay tìm đợc thời xa (Trang 6)
Hình 1.2: Một số đặc trng sinh trắc: a) gơng mặt, b) vân tay, c) Đồ hình bàn tay, d) Mống mắt, e) võng mạc, f) chữ kí, g) tiếng nói - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.2 Một số đặc trng sinh trắc: a) gơng mặt, b) vân tay, c) Đồ hình bàn tay, d) Mống mắt, e) võng mạc, f) chữ kí, g) tiếng nói (Trang 8)
Hình 1.2: Một số đặc trng sinh trắc: a) gơng mặt, b) vân tay, c) Đồ hình bàn tay, d) - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.2 Một số đặc trng sinh trắc: a) gơng mặt, b) vân tay, c) Đồ hình bàn tay, d) (Trang 8)
Hình 1.3: FMR và FNMR với một ngỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố giả mạo. Trong hình vẽ FMR là phần trăm các cặp giả mạo có điểm đối sánh lớn hơn - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.3 FMR và FNMR với một ngỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố giả mạo. Trong hình vẽ FMR là phần trăm các cặp giả mạo có điểm đối sánh lớn hơn (Trang 10)
Hình 1.3: FMR và FNMR với một ngỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.3 FMR và FNMR với một ngỡng t thể hiện phân bố chân chính và phân bố (Trang 10)
Hình 1.4: Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay 2002 (FVC2002): a) các phân bố chân chính và giả mạo đợc tính trên 2800 cặp chân chính và 4950 cặp giả mạo - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.4 Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay 2002 (FVC2002): a) các phân bố chân chính và giả mạo đợc tính trên 2800 cặp chân chính và 4950 cặp giả mạo (Trang 12)
Hình 1.4: Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.4 Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay (Trang 12)
Hình 1.5: Một ví dụ của đồ thị FMR(t) và FNMR (t), với các điểm tư ơng ứng là EER, ZeroFNMR và ZeroFMR - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.5 Một ví dụ của đồ thị FMR(t) và FNMR (t), với các điểm tư ơng ứng là EER, ZeroFNMR và ZeroFMR (Trang 13)
Hình 1.5: Một ví dụ của đồ thị FMR (t) và FNMR (t), với các điểm tư - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 1.5 Một ví dụ của đồ thị FMR (t) và FNMR (t), với các điểm tư (Trang 13)
Hình 2.0: ảnh vân tay - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.0 ảnh vân tay (Trang 14)
Hình 2.0: ảnh vân tay - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.0 ảnh vân tay (Trang 14)
Hình 2.1: Các điểm Lõi và Ngã ba - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.1 Các điểm Lõi và Ngã ba (Trang 15)
Hình 2.2: Một số loại core (lõi) thờng gặp - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.2 Một số loại core (lõi) thờng gặp (Trang 15)
Hình 2.1: Các điểm Lõi và Ngã ba - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.1 Các điểm Lõi và Ngã ba (Trang 15)
Hình 2.2: Một số loại core (lõi) thờng gặp - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.2 Một số loại core (lõi) thờng gặp (Trang 15)
kết thúc, điểm rẽ hai, điểm rẽ ba, và điểm không xác định. Trong khi đó mô hình chi tiết của cục điều tra liên bang Mĩ chỉ có hai loại chi tiết là điểm kết thúc và điểm rẽ hai - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
k ết thúc, điểm rẽ hai, điểm rẽ ba, và điểm không xác định. Trong khi đó mô hình chi tiết của cục điều tra liên bang Mĩ chỉ có hai loại chi tiết là điểm kết thúc và điểm rẽ hai (Trang 16)
Hình 2.3: Điểm kết thúc (Ridge Ending) và điểm rẽ nhánh (Biurcation) - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.3 Điểm kết thúc (Ridge Ending) và điểm rẽ nhánh (Biurcation) (Trang 16)
Hình 2.4: Bề mặ tS của một vùng vân tay. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.4 Bề mặ tS của một vùng vân tay (Trang 17)
Hình 2.4: Bề mặt S của một vùng vân tay. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.4 Bề mặt S của một vùng vân tay (Trang 17)
Hình 2.5: Một ảnh vân hớng vân tay đợc tính trên một lới 16x16. Mỗi phần tử là h- h-ớng cục bộ của đờng vân; chiều dài tơng ứng với tính tin cậy. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.5 Một ảnh vân hớng vân tay đợc tính trên một lới 16x16. Mỗi phần tử là h- h-ớng cục bộ của đờng vân; chiều dài tơng ứng với tính tin cậy (Trang 18)
G G G - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
G G G (Trang 18)
Hình 2.5: Một ảnh vân hớng vân tay đợc tính trên một lới 16x16. Mỗi phần tử là h- - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.5 Một ảnh vân hớng vân tay đợc tính trên một lới 16x16. Mỗi phần tử là h- (Trang 18)
Hình 2.6: a) ảnh vân tay chất lợng tốt, b) Vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có rất nhiều nhiễu - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.6 a) ảnh vân tay chất lợng tốt, b) Vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có rất nhiều nhiễu (Trang 21)
Hình 2.6: a) ảnh vân tay chất lợng tốt, b) Vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.6 a) ảnh vân tay chất lợng tốt, b) Vân tay với các nếp đứt, gãy c) Vân tay có (Trang 21)
Trong biểu thức ở trên, f là tần suất của sóng phẳng hình sin, (σ x, σy) là độ lệch chuẩn Gauss tơng ứng dọc theo trục x và trục y. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
rong biểu thức ở trên, f là tần suất của sóng phẳng hình sin, (σ x, σy) là độ lệch chuẩn Gauss tơng ứng dọc theo trục x và trục y (Trang 23)
Hình 2.7: Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0= 50 và v 0= 200 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.7 Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0= 50 và v 0= 200 (Trang 23)
Hình 2.7: Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0  = 50 và v 0  = 200 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.7 Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0 = 50 và v 0 = 200 (Trang 23)
Hình 2.7: Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0  = 50 và v 0  = 200 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.7 Một ví dụ về chuẩn hoá với m 0 = 50 và v 0 = 200 (Trang 23)
Hình 2.9: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0=8 và n1 =5) với σx=σy= 4 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.9 Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0=8 và n1 =5) với σx=σy= 4 (Trang 25)
Hình 2.10: Các ví dụ của tăng cờng ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. ở bên phải các vùng có khả năng khôi phục đã đợc tăng cờng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.10 Các ví dụ của tăng cờng ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. ở bên phải các vùng có khả năng khôi phục đã đợc tăng cờng (Trang 25)
Hình 2.9: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n 0 =8 và n1 =5) víi  σ x = σ y = 4 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.9 Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n 0 =8 và n1 =5) víi σ x = σ y = 4 (Trang 25)
Hình 2.9: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n 0 =8 và n1 =5) víi  σ x = σ y = 4 - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.9 Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n 0 =8 và n1 =5) víi σ x = σ y = 4 (Trang 25)
Hình 2.10: Các ví dụ của tăng cờng ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. ở bên - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.10 Các ví dụ của tăng cờng ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. ở bên (Trang 25)
Hình 2.11: a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh a, c)  ảnh nhận đợc khi làm mảnh ảnh b. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.11 a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh a, c) ảnh nhận đợc khi làm mảnh ảnh b (Trang 27)
Hình 2.11: a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.11 a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh (Trang 27)
Hình 2.11: a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.11 a) ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận đợc khi nhị phân hóa ảnh (Trang 27)
Hình 2.12: Thể hiện hai ví dụ của quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân Hình trên: Các ví dụ về phát hiện chi tiết trên xơng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.12 Thể hiện hai ví dụ của quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân Hình trên: Các ví dụ về phát hiện chi tiết trên xơng (Trang 28)
Hình 2.12: Thể hiện hai ví dụ của quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.12 Thể hiện hai ví dụ của quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân (Trang 28)
Hình 2.13: Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi (hàng thứ hai) - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.13 Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi (hàng thứ hai) (Trang 29)
Hình 2.13: Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.13 Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) (Trang 29)
Hình 2.14: Tiền xử lý chi tiết theo phơng pháp của Farina, Kovacs- vajina, và Leone (1999) - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.14 Tiền xử lý chi tiết theo phơng pháp của Farina, Kovacs- vajina, và Leone (1999) (Trang 30)
Hình 2.14: Tiền xử lý chi tiết theo phơng pháp của Farina, Kovacs - vajina, và Leone - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 2.14 Tiền xử lý chi tiết theo phơng pháp của Farina, Kovacs - vajina, và Leone (Trang 30)
Hình  3.1:   Các  dấu  vân  tay - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
nh 3.1: Các dấu vân tay (Trang 33)
Hình 3.3 nh là một ví dụ đơn giản). - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 3.3 nh là một ví dụ đơn giản) (Trang 40)
Hình 3.3 nh là một ví dụ đơn giản). - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 3.3 nh là một ví dụ đơn giản) (Trang 40)
Hình 3.3: Trong ví dụ này, nếu m1 ghép cặp với m2 ‘’ (chi tiết gần nhất), m2 sẽ không đợc ghép cặp - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 3.3 Trong ví dụ này, nếu m1 ghép cặp với m2 ‘’ (chi tiết gần nhất), m2 sẽ không đợc ghép cặp (Trang 41)
Hình 3.3: Trong ví dụ này, nếu m 1  ghép cặp với m 2  ‘’  (chi tiết gần nhất), m 2  sẽ không đợc ghép cặp - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 3.3 Trong ví dụ này, nếu m 1 ghép cặp với m 2 ‘’ (chi tiết gần nhất), m 2 sẽ không đợc ghép cặp (Trang 41)
Hình 4.0: Giao diện chính của chơng trình nhận dạng vân tay. - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.0 Giao diện chính của chơng trình nhận dạng vân tay (Trang 46)
Hình 4.1: Hớng vân tay cục bộ - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.1 Hớng vân tay cục bộ (Trang 48)
Hình 4.1: Hớng vân tay cục bộ - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.1 Hớng vân tay cục bộ (Trang 48)
Hình 4.2: ảnh đã đợc chuẩn hoá - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.2 ảnh đã đợc chuẩn hoá (Trang 49)
Hình 4.2: ảnh đã đợc chuẩn hoá - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.2 ảnh đã đợc chuẩn hoá (Trang 49)
Hình 4.3: ảnh đã đợc tăng cờng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.3 ảnh đã đợc tăng cờng (Trang 50)
Hình 4.3: ảnh đã đợc tăng cờng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.3 ảnh đã đợc tăng cờng (Trang 50)
Hình 4.4: ảnh đã đợc nhị phân hoá - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.4 ảnh đã đợc nhị phân hoá (Trang 51)
Hình 4.5: ảnh đã đợc tìm xơng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.5 ảnh đã đợc tìm xơng (Trang 54)
Hình 4.5: ảnh đã đợc tìm xơng - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.5 ảnh đã đợc tìm xơng (Trang 54)
Hình 4.6: Chi tiết ảnh - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.6 Chi tiết ảnh (Trang 55)
Hình 4.6: Chi tiết ảnh - Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay
Hình 4.6 Chi tiết ảnh (Trang 55)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w