Các thực nghiệm đƣợc tiến hành trên cùng máy laptop với bộ xử lý Intel Celeron Core Duo processor (1.5 GHz), 1GB RAM.
Trong bƣớc gia cố, các thuật toán đối sánh đều sử dụng chung các tham số về ngƣỡng để coi các điểm trạc có thể đối sánh với nhau. Luận văn sử dụng ngƣỡng khoảng cách ts= 12 và ngƣỡng góc lệnh tθ= π/6 theo đề xuất bởi Miguel và cộng sự [9].
Tập dữ liệu đánh giá
Thử nghiệm các thuật toán đối sánh đƣợc thực hiện trên CSDL FVC2002 DB1 gồm 800 ảnh vân tay lấy từ 100 vân tay khác nhau (mỗi vân tay đƣợc lấy mẫu 8 lần). Hình 3.2 minh họa một số vân tay trong CSDL:
Hình 3.2. Một số ảnh vân tay từ CSDL vân tay FVC2002
Từ tập vân tay mẫu tạo ra
các thể hiện còn lại của vân): 100x8x7/2.
- 4950 so sánh các vân tay khác nhau (so sánh các thể hiện đầu tiên của mỗi vân tay với các thể hiện đầu tiên của các vân tay khác): 100x99/2.
Trích chọn thuộc tính
Ảnh vân tay thƣờng có nhiễu, để giảm nhiễu và làm nổi đƣờng vân, luận văn sử dụng công cụ VeriFinger để nâng cao chất lƣợng ảnh cho tập dữ liệu.
Hình 3.3 mô tả một số vân tay đã đƣợc nâng cao chất lƣợng sử dụng công cụ VeriFinger.
Hình 3.3. Vân tay được lọc nhiễu và nổi vân sử dụng công cụ VeriFinger
Các ảnh vân tay sau khi đƣợc lọc nhiễu và làm nổi các đƣờng vân sẽ đƣợc sử dụng để trích chọn tập các điểm trạc đặc trƣng đƣợc sử dụng trong thuật toán đối sánh vân tay.
Hình 3.4. Tập các điểm trạc được trích xuất từ vân tay sử dụng công cụ VeriFinger
Tính toán độ tƣơng đồng
Các hệ thống đối sánh tự động cần chuyển số lƣợng các điểm trạc có thể đối sánh giữa hai vân tay sang một giá trị chỉ độ tƣơng đồng giữa hai vân tay. Công thức đánh giá độ tƣơng đồng sau đƣợc sử dụng trong đánh giá:
với k là số lƣợng điểm trạc có thể đối sánh, m và n là số lƣợng điểm trạc tƣơng ứng của hai vân tay tham gia quá trình đối sánh.
