Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 52 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
52
Dung lượng
2,54 MB
Nội dung
BÀI TẬP LỚN MÔ HỌC : XỬ LÝ ẢNH Đề tài 43: Tìmhiểucácđặctrưngsinhtrắcảnhvântay(FingerprintBiometric),phươngphápvàthuậttoántríchchọnđặctrưngvân tay. Phântíchmộtứng dụng. Nhóm sinh viên : Giáo viên hƣơng dẫn : PGS.TS Nguyễn Thị Hoàng Lan Mục Lục Contents Chƣơng 1. TỔNG QUAN 3 1. Sự cần thiết của nhận dạng bằng ảnhsinhtrắc : 3 2. Lịch sử của nhân dạng vântay : . 4 3. Các hệ thống xác thực : 7 4. So sánh cácđặctrưngsinhtrắc : 8 5. Các loại lỗi của hệ thống sinhtrắc : 10 5.1. Các lỗi của hệ thống kiểm tra : .10 5.2. Các loại lỗi của hệ thống nhân dạng : 14 Chƣơng 2 . PHÂNTÍCHVÀ BIỂU DIỄN VÂNTAY .16 1. Phântích cấu trúc vântay : .16 2. Biểu diến hình ảnhvântay : 17 3. Ước lượng hướng vân cục bộ : 17 4. Ước lượng tần suất vân cục bộ : 19 5. Tăng cường ảnh : 21 6. Phát hiện chi tiết : .27 Phươngpháp dựa nhị phân hóa 28 7. Lọc chi tiết : .30 . Edited by Foxit Reader Copyright(C) by Foxit Corporation,2005-2009 For Evaluation Only. Xử lý ảnh Xử lý ảnh-Sinh trắcảnhvântay & tríchchọnđặctrưng Page 2 Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁPTRÍCHCHỌNĐẶC TRƢNG ẢNHVÂNTAY .32 Chƣơng 4. CÁCTHUẬTTOÁNTRÍCHCHỌNĐẶC TRƢNG .35 1. Thuậttoán dò cạnh mức xám : .35 2. Thuậttoán : .35 3. Xác định vị trí của các điểm cực đại trên đường phân cách. .36 4. Dò theo cạnh thích nghi đường vân mức xám. 40 5. Xác định chi tiết đặctrưng : 42 6. Kiểm tra sau khi xử lý: 45 7. Đánh giá – Kết quả thuậttoán : 51 Xử lý ảnh Xử lý ảnh-Sinh trắcảnhvântay & tríchchọnđặctrưng Page 3 Chương 1. TỔNG QUAN 1. Sự cần thiết của nhận dạng bằng ảnhsinhtrắc : Ngày nay, lĩnh vực an ninh & bảo mật ngày càng phát triển do nhu cầu của các tổ chức , công ty ngày càng ra tăng. Đặc biệt là vấn đề bảo mật thông tin nội bộ trong các tổ chức ,công ty, mang ý nghĩa sống còn. Bên cạnh đó là những vấn đề về an ninh hình sự , yêu cầu cần có một hệ thống cho phép nhận dạng mộtcác nhân, phân biệt ngƣời đó với những ngƣời khác, với độ chính xác tuyết đối. Đã có rất hiều phƣơng pháp nhận dạng đƣợc thực hiện trong thực tế, có thể kể đến nhƣ thẻ bài truyền thống (chìa khóa, các loại thẻ PIN…) hay phƣơng pháp nhận dạng dựa vào tri thức (passwork…)… tuy nhiên các phƣơng pháp này vẫn chƣa đáp ứng đƣợc tính chất duy nhất, và không khó để giả mạo thông tin của nó, không đảm bảo an toàn. Song song với sự phát triển của các phƣơng pháp trên , phƣơng pháp nhận dạng sinhtrắc đã thể hiện những ƣu việt hơn. Phƣơng pháp nhận dạng sinhtrắc học là phƣơng pháp đề cập đến việc sử dụngcácđặc tính hành vi và thể chất ( gương mặt, vân tay, chữ ký,võng mạc mắt, tiếng nói…)có tính chất khác biệt để nhận dạng một ngƣời một cách tự động. Ngƣời ta nhận thấy rằng cácđặc trƣng sinhtrắc không dễ dàng bị thay thế , chia sẻ hay giả mạo…, chúng đƣợc xem là đáng tin cậy hơn các phƣơng pháp kể trên. Các lĩnh vực ứngdụng nhận dạng sinhtrắc đã đƣợc sử dụng có thể kể đến nhƣ : chứng minh thƣ, bằng lái xe, khóa cửa vân tay, két sắt vân tay, thẻ thông minh, đăng nhập bằng dọng nói… Mỗi đặc trƣng sinhtrắc có điểm mạnh và điểm yếu riêng, nên việc sử dụngđặc trƣng sinhtrắc cụ thể là tùy thuộc vào yêu cầu của mỗi ứngdụng cụ thể. Cácđặc trƣng sinhtrắc có thể đƣợc so sánh dựa vào các yếu tố sau: tính phổ biến, tính phân biệt, tính ổn định, tính thu thập, hiệu quả, tính chấp nhận. Vântay đƣợc biết đến với tính phân biệt (tích chất các nhân) và ổn định theo thời gian là đặc trƣng sinhtrắc đƣợc sủ dụng rộng rãi nhất. Xử lý ảnh Xử lý ảnh-Sinh trắcảnhvântay & tríchchọnđặctrưng Page 4 Hình 1: Các lĩnh vực ứngdụng nhận dạng sinhtrắc Với cáctích chất nhƣ mức độ an toàn cao hơn, tính hiệu quả cao hơn, và thân thiện với ngƣời dùng, nhận dạng bằng sinhtrắc đã đang và sẽ đƣợc ứngdụng phổ biến trong các lĩnh vực của đời sống. 2. Lịch sử của nhân dạng vântay : Các nghiên cứu lịch sử cho thấy công việc xác thực đã đƣợc sử dụng từ rất lâu trƣớc đó. Trên thực tế, điểm bắt đầu của lịch sử thế giới vào năm 1879 là từ nhân trắc học gắn với công lao của Alphonse Bertillon (1853 - 1914) ở Pháp. Phƣơng phápsinhtrắc học hay “Bertillonage” của ông sau này đƣợc chép lại dƣới tên “phƣơng phápảnh lời” hay phƣơng pháp nhân học anthropometry. Nhƣng biện pháp này khó chính xác, phức tạp khi tiến hành và đòi hỏi nhiều thời gian nên sau này các phép đo đã đƣợc thay thế từ năm 1897 bằng hệ thống vân tay. Nhận dạng vân tay, đƣợc gọi là dactyloscopy hay individualization.
Hình 1
Các lĩnh vực ứng dụng nhận dạng sinh trắc (Trang 4)
au
đây là một số đặc trƣng sinh trắc thông dụng: DNA, tai, mặt, dáng đi, đồ hình bàn tay & ngón tay, mống mắt… (Trang 9)
Hình 4
FMR và FNMR với một ngưỡng 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 (Trang 12)
Hình 5
Đánh giá thuật toán kiểm tra vân tay trong cuộc thi nhận dạng vân tay 2002 (FVC2002) a) các phân bố chiunhs và giả mạo được tính trên 2800 cặp chân chính và (Trang 13)
Hình 6
Một ví dụ của đồ thị FMR(t)và FNMR(t), với các điểm tương ứng là EER, ZeroFNMR và ZeroFMR (Trang 14)
2.
Biểu diến hình ảnh vân tay: (Trang 17)
Hình 8
Một ảnh hướng vân tay được tính trên một lưới 16x16. Mỗi phần tử là hướng cục bộ của đường vân; chiều dài tương ứng với tính tin cậy (Trang 18)
Hình 10
a)Ảnh vân tay chất lượng tốt, b) Vân tay với các nếp đứt, gãy, c) Vân tay có nhiều nhiễu (Trang 22)
Hình 10
Một ví dụn về chuẩn hóa với m0 =50 và v0 =200 (Trang 24)
Hình 11
Biểu diễn đồ hạo của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số = 900, f= 1/5, y = 3 (Trang 25)
x
gây kết quả tăng dải thông tần suất, độc lập với dải thông góc không đổi ; điều này cho phép bộ lọc bỏ qua tốt hơn các lỗi trong ƣớc lƣợng tần suất cục bộ (Trang 26)
Hình 12
Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0 =8 và n f= 5) vớ ix = y = 4 (Trang 26)
Hình 14
a)ảnh cấp xám của một vân tay, b) ảnh nhận được khi nhị phân hóa ảnh a), c) ảnh nhận được khi làm mảnh ảnh b) (Trang 28)
Hình 16
Các cấu trúc sai cơ bản (hàng đầu tiên) và cấu trúc sau khi sửa lỗi (hàng thứ 2) (Trang 30)
Hình 15
thể hiện hai ví dụ của quá trình trích chọn đặc tính từ ảnh nhị phân (Trang 30)
Hình 17
Tiền xử lý chi tiết theo phương pháp của Farina, Kovacs-vajina và Leone (1999) (Trang 31)
Hình 18
Bộ lọc hướng theo chiều ngang (φ= 0) (Trang 39)
Hình 19
Tần số đáp ứng của bộ lọc (φ= 0) (Trang 40)
Hình 20
Tiến trình tạo đường vân cạnh nét (Trang 43)
Hình 20
Một vài kiến trúc chi tiết đặc trưng giả tiêu biểu (Trang 46)
Hình 2
1: Một vài kiến trức đặc trưng không xử lý (Trang 46)
th
ật. Nếu chúng ta loại bỏ các chi tiết đặc trƣng có kiểu kiến trúc nhƣ trong hình 21 (d) thì một vài chi tiết đặc trƣng thật có thể bị xóa mất đi (Trang 47)
Hình 22
Kết quả ví dụ của thuật toán (a): Ảnh vân tay trước xử lý; (b)(c): Ảnh đường vân nét và các chi tiết đặc trưng được xác định; (d): Sau kiểm tra (Trang 51)
Hình 23
Hiệu quả của thuật toán. So sánh với các trường hợp sử dụng độ dài bước cố định (Trang 52)