2.4.1. Đặt vấn đề
Một thuật toán đối sánh vân tay so sánh hai vân tay cho trước và trả vềđộ
tương tự (không làm mất tính tổng quát, có giá trị giữa 0 và 1) hoặc một quyết
định hai ngôi (khớp hoặc không khớp). Không làm mất tính tổng quát, từđây về
sau chúng ta kí hiệu biểu diễn của vân tay có được qua quá trình tuyển chọn như
là mẫu (T) và biểu diễn của vân tay được đối sánh như là đầu vào (I). Trong trường hợp không có giai đoạn trích chọn đặc trưng, biểu diễn vân tay đồng nhất với chính ảnh cấp xám vân tay. Chúng ta kí hiệu cả ảnh vân tay và các vector
đặc trưng ảnh (như các chi tiết) là T và I
Trích chọn đặc trưng vân tay và các thuật toán đối sánh khá giống nhau cho các bài toán nhận dạng và kiểm tra vân tay. Bởi vì bài toán nhận dạng vân tay (tìm kiếm một vân tay đầu vào trong một cơ sở dữ liệu có N vân tay) có thể được thực hiện như là thực hiện tuần tựđối sánh một - một (kiểm tra) giữa các cặp vân tay. Sự phân loại vân tay và các kĩ thuật đánh chỉ số thường được sử
dụng để tăng tốc độ tìm kiếm trong các bài toán nhận dạng vân tay.
Đối sánh hai ảnh vân tay là một bài toán cực kì khó, chủ yếu do sự thay đổi dấu in của cùng một vân tay. Các yếu tố chính làm các dấu in khác nhau được tổng kết dưới đây:
+ Sự đổi chỗ: một ngón tay có thể đặt ở các vị trí khác nhau trên bộ cảm biến làm tịnh tiến ảnh vân tay. Một ngón tay thay đổi chỉ 2mm làm tịnh tiến khoảng 40 điểm ảnh trong cùng một vân tay được quét ởđộ phân giải 500dpi
+ Sự quay: cùng một vân tay có thể quay ở các góc khác nhau trên bề mặt bộ cảm biến. Mặc dù bộ hướng dẫn ngón tay được gắn trên các máy quét thương mại, nhưng trong thực tế tồn tại sự quay không cố ý lên tới +-20 độ theo chiều dọc.
+ Sự chồng chéo từng phần: sự đổi chỗ và sự quay vân tay thường làm cho một phần vân tay bị đổ ra ngoài vùng nhìn thấy của bộ cảm biến, kết quả là xuất hiện sự chồng chéo giữa các vùng cận cạnh của mẫu vân và các vân tay đầu vào
+ Sự nhiễu phi tuyến: liên quan đến việc ánh xạ hình ảnh ba chiều sang hình ảnh hai chiều trên bề mặt bộ cảm biến. Ánh xạ này gây ra nhiễu phi tuyến
trong việc đọc vân tay do sự mềm dẻo của ngón tay. Thông thường, các thuật toán đối sánh vân tay không quan tâm đến các đặc tính như ánh xạ, và xem một
ảnh vân tay là không bị nhiễu bằng cách cho rằng: ảnh vân tay được cung cấp khi người dùng đặt đúng vị trí ngón tay:
- Tiếp cận ngón tay vuông góc với bộ cảm biến.
- Khi ngón tay chạm bề mặt bộ cảm biến, người dùng không ấn mạnh hay xoắn ngón tay.
Do sự mềm dẻo của bề mặt da, các phần lực không vuông góc với bề mặt bộ cảm biến gây ra các nhiễu không tuyến tính (nén lại hay kéo dãn ra) trong quá trình lấy vân. Nhiễu làm mất khả năng đối sánh các vân tay như là các mẫu cứng.
+ Điều kiện áp lực và da: cấu trúc các vân của một vân tay có thể thu được chính xác nếu như phần ngón tay được lấy ảnh tiếp xúc đúng quy cách với bề
mặt bộ cảm biến. Một số điều kiện như áp lực ngón tay, ngón tay khô, bệnh ngoài da, ướt, bẩn, độ ẩm không khí – gây ra sự tiếp xúc không đúng quy cách. Hệ quả là, ảnh vân tay lấy được rất nhiễu và mức độ các nhiễu này phụ thuộc vào mức độ các nguyên nhân nêu trên.
Hình 2.8: Các dấu vân tay thu được của cùng một ngón tay không
đối sánh được với nhau do nhiễu phi tuyến ở cặp đầu tiên và do các điều kiện da ở cặp thứ hai bên dưới.
+ Các lỗi trích chọn đặc trưng: các thuật toán trích chọn đặc trưng là không hoàn hảo và thường có các lỗi số đo. Các lỗi có thể tạo ra ở trong bất kì giai
đoạn nào trong quá trình trích chọn đặc trưng (chẳng hạn: ước lượng ảnh hướng và tần suất, phát hiện số lượng, dạng, vị trí các vùng đơn, phân đoạn vùng vân tay từ nền…).
Cặp ảnh trong hình 2.8 thể hiện tính thay đổi cao có thểđặc tính hóa hai vết hằn khác nhau của cùng một ngón tay.
Các ảnh vân tay từ các ngón tay khác nhau có thể xuất hiện khá giống nhau (tính thay đổi thấp), đặc biệt trong bối cảnh cấu trúc tổng thể (vị trí các vùng
đơn, hướng vân cục bộ…) Mặc dù khả năng một lượng lớn các chi tiết từ các vết
ấn của hai vân tay khác nhau có thể so khớp là cực kì nhỏ, những người đối sánh vân tay hướng tới việc sử dụng các phép căn chỉnh tốt nhất. Họ thường xuyên có ý định khai báo các cặp chi tiết so khớp thậm chí ngay cả khi chúng không trùng khớp hoàn hảo.
Một lượng lớn các thuật toán đối sánh vân tự động đã được đề nghị trong các tài liệu nhận dạng mẫu. Hầu hết các thuật toán này không gặp khó khăn trong đối sánh các ảnh vân tay chất lượng tốt. Nhưng trong đối sánh vân tay tồn tại thách thức ở các ảnh chất lượng thấp và vấn đề đối sánh từng vùng vân tay. Trong trường hợp hệ thống trợ giúp con người AFIS, một thuật toán kiểm tra chất lượng được sử dụng để chỉ lấy và chèn vào cơ sở dữ liệu các ảnh vân tay tốt. Hơn nữa, quá trình xử lý các mẫu vân khó có thể được quản lý. Dù sao, sự
can thiệp là không thể trong các hệ thống nhận dạng trực tuyến tựđộng - những hệ thống này đang có nhu cầu ngày càng tăng trong các ứng dụng thương mại.
Thống kê các lỗi không đối sánh sai xuất hiện nhiều trong các thuật toán
đối sánh tham dự vào FVC2000 (Fingerprint verification competition http://bias.
csr. unibo. it/fvc2002) cho thấy hầu hết các lỗi được tạo ra trên 15-20% các ảnh vân tay chất lượng kém. Nói một cách khác, 20% mẫu trong cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm cho khoảng 80% các lỗi không - đối sánh sai. Vài cải tiến trong công nghệ nhận dạng vân tay được chứng minh sau đó hai năm ở FVC2002, nơi mà vài thuật toán được đưa ra đối sánh đúng nhiều ảnh vân tay chất lượng kém. Tuy vậy vẫn có nhu cầu tiếp tục phát triển các hệ thống mạnh có khả năng làm việc với các ảnh vân tay chất lượng kém.
Các phương pháp đối sánh vân tay có thểđược phân loại thô vào ba họ: + Đối sánh dựa độ tương quan: Hai ảnh vân tay được đặt chồng lên và độ
tương quan giữa các điểm ảnh tương ứng được tính với sự căn chỉnh khác nhau (ví dụ với các vị trí và độ quay khác nhau).
+ Đối sánh dựa vào chi tiết: Đây là kĩ thuật phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi nhất. Chi tiết được trích chọn từ hai vân tay được lưu giữ như là tập các
điểm trong một bề mặt hai chiều. Đối sánh dựa chi tiết cơ bản bao gồm tìm kiếm sự căn chỉnh giữa tập chi tiết mẫu và tập chi tiết đầu vào dẫn tới sự so khớp lớn nhất các cặp chi tiết.
+ Đối sánh dựa đặc tính vân: trong các ảnh vân tay chất lượng thấp, việc trích chọn chi tiết rất khó khăn. Khi các đặc trưng khác của mẫu vân tay (ví dụ: hướng và tần suất cục bộ, hình dạng vân, thông tin kết cấu) có thể được trích chọn một cách tin cậy hơn chi tiết, sự khác biệt của chúng là không cao. Các phương pháp thuộc họ này so sánh các vân tay với các đặc trưng được trích chọn từ các mẫu vân. Về nguyên lý, đối sánh dựa độ tương quan và đối sánh dựa vào chi tiết có thể xem như là một phần của đối sánh dựa đặc trưng vân, theo cách hiểu mật độđiểm ảnh, vị trí chi tiết là nhưng đặc trưng của mẫu vân ngón tay.
Nhiều kĩ thuật khác cũng đã được đề nghị chính thức, về nguyên lý, có thể được xếp vào các họ trên theo các đặc trưng được sử dụng, nhưng chúng ta đề
cập để phân loại chúng tách biệt trên cơ sở các kĩ thuật đối sánh. Chúng bao gồm các phương pháp dựa mạng thần kinh và các cố gắng thực hiện đối sánh vân sử dụng các bộ xử lý song song hoặc với các kiến trúc dành riêng khác.