Công cụ phần mềm này đã đƣợc tiến hành thử nghiệm trên dƣới 1000 ảnh chỉ bản 10 ngón bitmap có chất lƣợng khá và đã đạt đƣợc kết quả rất tốt trong việc tìm kiếm , phân loại dạng cơ bản, phân mảnh và nhị phân hóa. Việc kiểm thử công cụ phần mềm này cần đƣợc tiếp tục thử nghiệm trên số lƣợng ảnh lớn hơn và có chất lƣợng ảnh đa dạng hơn.
Tuy nhiên, trong thực tế, phần mềm cần phải biết từ chối, trả lại cho chế độ tƣơng tác với ngƣời sử dụng những trƣờng hợp khó, không thể phân loại đƣợc.
Sau đây là một số kết quả thử nghiệm với một số ảnh chỉ bản vân tay 10 ngón có chất lƣợng khác nhau:
1) Một số kết quả xử lý phân ảnh thô chỉ bản 10 ngón thành các vùng ảnh ngón riêng rẽ:
Ảnh đầu vào là ảnh chỉ bản 10 ngón, độ phân giải 500 dpi. Để phân đoạn, ta chỉ cần ảnh có độ phân giải thấp. Dƣới đây là ảnh chỉ bản sau khi hạ thấp độ phân giả theo cả hai chiều xuống 8 lần:
- 72 –
Sử dụng các phƣơng pháp lọc trung vị, lọc trung bình, lọc thông cao, lọc thông thấp và biến đổi ảnh chỉ bản ở dạng đa cấp xám về ảnh nhị phân, ta thu đƣợc kết quả sau:
Xử lý nhận dạng vùng vân và phân mảnh bằng phƣơng pháp véc tơ hóa đƣờng biên và phân tích các thành phần liên thông, ta thu đƣợc kết quả:
- 73 –
Ở hình trên, ảnh bên trái là ảnh chỉ bản đƣợc phân vùng theo các chu tuyến với kích thƣớc khác nhau. Dùng bộ phân loại 2 lớp với đầu vào là các tham số về diện tích và độ dài chu tuyến, ta tách đƣợc các vùng nhƣ sau:
Khi chu tuyến và hình chữ nhật ngoại tiếp từng vùng vân đƣợc xác định, việc cắt ảnh và sao chép các điểm ảnh giới hạn bởi chu tuyến sẽ cho ta kết quả phân mảnh cuối cùng.
- 74 –
2) Một số kết quả xử lý phân mảnh mịn hơn Ví dụ 1: Ảnh đầu vào: + Tên tệp ảnh: 00273_RM.bmp; + Kich thƣớc 760x733, dung lƣợng 545 KB; + Chất lƣợng: Tốt; Ảnh kết quả:
+ Thu đƣợc tọa độ chính xác của 1 tâm điểm và 1 tam phân điểm; + Phân loại chính xác dạng cơ bản: Quai phải (Right Loop);
+ Phân mảnh ảnh rất tốt. Kích thƣớc thu nhỏ xuống 496x576. Dung lƣợng 280KB, giảm đƣợc 265 KB (~ 45%). Ví dụ 2: Ảnh đầu vào: + Tên tệp ảnh: Scan11.bmp; + Kich thƣớc 750x772, dung lƣợng 568 KB; + Chất lƣợng: Trung bình;
- 75 –
Ảnh kết quả:
+ Thu đƣợc tọa độ chính xác của 2 tâm điểm và 2 tam phân điểm; + Phân loại chính xác dạng cơ bản: Xoáy thƣờng (Whorl);
+ Phân mảnh ảnh rất tốt. Kích thƣớc thu nhỏ xuống 544x640. Dung lƣợng 342KB, giảm đƣợc 226 KB (~ 40%). Ví dụ 3: Ảnh đầu vào: + Tên tệp ảnh: 5-RT.bmp; + Kich thƣớc 682x587, dung lƣợng 394 KB; + Chất lƣợng: Khá; Ảnh kết quả:
+ Thu đƣợc tọa độ chính xác của 2 tâm điểm và 2 tam phân điểm; + Phân loại chính xác dạng cơ bản: Xoáy đôi quai (Twin Loop);
+ Phân mảnh ảnh rất tốt. Kích thƣớc thu nhỏ xuống 552x504. Dung lƣợng 273KB, giảm đƣợc 121 KB (~ 30%).
- 76 – Ví dụ 4: Ảnh đầu vào: + Tên tệp ảnh: 00273-LI.bmp; + Kich thƣớc 733x667, dung lƣợng 480 KB; + Chất lƣợng: Trung bình; Ảnh kết quả:
+ Thu đƣợc tọa độ chính xác của 1 tâm điểm và 1 tam phân điểm; + Phân loại chính xác dạng cơ bản: Cung trồi (Tented Arch);
+ Phân mảnh ảnh rất tốt. Kích thƣớc thu nhỏ xuống 584x512. Dung lƣợng 293KB, giảm đƣợc 187 KB (~ 40%).
- 77 – Ví dụ 5: Ảnh đầu vào: + Tên tệp ảnh: 00273-LM.bmp; + Kich thƣớc 754x664, dung lƣợng 492 KB; + Chất lƣợng: Khá; Ảnh kết quả:
+ Thu đƣợc tọa độ chính xác của 1 tâm điểm và 1 tam phân điểm; + Phân loại chính xác dạng cơ bản: Quai trái (Left Loop);
+ Phân mảnh ảnh rất tốt. Kích thƣớc thu nhỏ xuống 552x536. Dung lƣợng 290KB, giảm đƣợc 202 KB (~ 40%).
- 78 –
3) Kiểm tra vị trí của các ngón trên chỉ bản 10 ngón
Khi ảnh chỉ bản 10 ngón đã đƣợc phân mảnh, ta có thể gọi các hàm trích chọn đặc điểm và đối sánh để kiểm tra vị trí các ngón tay trên chỉ bản. Ta chỉ cần lƣu ý rằng, thứ tự ngón tính theo chiều từ trên xuống dƣới, từ trái qua phải của phần 10 ngón lăn là: Hàng trên: 1, 2, 3, 4, 5
Hàng dƣới: 6, 7, 8, 9, 10 Còn thứ tự ngón của phần 10 ngón ấn là: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
10, 9, 8, 7, 6, 1, 2, 3, 4, 5
Các thứ tự này có thể dễ dàng nhận biết qua việc sắp xếp tâm các hình chữ nhật ngoại tiếp của từng ngón.
Hình dƣới đây thể hiện kết quả nhận biết và gán nhãn tƣơng ứng cho từng cặp ngón tƣơng ứng.
Quan thử nghiệm trên hàng nghìn ảnh chỉ bản chất lƣợng trung bình, kết quả phân mảnh theo phƣơng pháp đề xuất đạt độ chính xác cao nên đƣợc đƣa vào ứng dụng để cài đặt, nâng cao hiệu năng phân hệ nhập liệu.
- 79 –
Sau đây là kết quả kiểm tra tự động vị trí các ngón trên chỉ bản. Các chữ số thể hiện nhãn đƣợc gán cho các ngón. Các nhãn của các cặp ngón tƣơng ứng với nhau nên chỉ bản sau đây có vị trí ngón hợp lệ:
Tổng hợp, thống kê, đánh giá các kết quả thử nghiệm
Bảng dƣới đây thể hiện kết quả thử nghiệm thực tế của phần mềm phân loại vân tay tự động (nhận biết các dạng cơ bản của vân tay), và các tỉ lệ sai sót nhầm lẫn trong quá trình phân loại (mỗi da ̣ng cơ bản đƣợc thử nghiê ̣m trên 100 mẫu vân tay vớ i chất lƣơ ̣ng khác nhau ). Phần mềm đã đƣợc các chuyên gia vân tay của bô ̣ công an nhận định là đạt đƣợc kết quả phân loại với độ chính xác khoảng 85%, tốc độ cao, hoạt động hoàn toàn tự động đem lại năng suất cao so với việc phân loại thủ công. Ngƣời nhập chỉ bản chỉ cần kiểm tra những trƣờng hợp nghi vấn còn lại thực hiện theo chƣơng trình tự động, nhờ đó tránh đƣợc những nhầm lẫn do mệt mỏi, đem lại hiệu quả lao động cao.
Việc phân mảnh ảnh cũng đạt đƣợc những kết quả rất cao, ảnh sau khi phân mảnh có thể giảm dung lƣợng lƣu trữ từ ⅓ đến ½ lần tùy vào ảnh có vùng nền nhiều hay ít. Nhƣ vậy quá trình trích chọn đặc điểm chi tiết, nhị phân hóa, đối sánh ... và tất cả các quá trình khác sau này cũng sẽ giảm đi nhiều thời gian xử lý giúp đem lại hiệu quả và năng suất cao hơn.
- 80 –
Các dạng Kết quả nhận biết
Các dạng đúng
Xoáy Quai trái Quai phải Cung thƣờng Cung trồi Xoáy 91.55 3.12 4.80 0.70 0.51 Quai trái 1.02 92.60 0.60 1.67 4.95 Quai phải 1.62 0.00 89.80 1.89 7.50 Cung thường 0.00 0.00 0.93 83.98 15.15 Cung trồi 0.00 2.45 2.13 12.35 84.15
Bảng 5: Bảng tổng hợp đánh giá kết quả phân loại tự động