4.2.8.1 Phơng pháp.
Thuật toán Hough là thuật toán tìm ra các giá trị tịnh tiến theo trục x, trục y, góc quay ngợc chiều kim đồng hồ và độ nở của vân (∆x, ∆y, θ, s) sao cho khi thực hiện các phép biến đổi đó thực hiện trên tập chi tiết của vân tay này sẽ thu đợc tập chi tiết mới mà có số lợng chi tiết trùng khớp với tập chi tiết của vân tay kia là lớn nhất.
Thuật toán dựa trên các tập giới hạn của ∆x là {∆x1 +, ∆x2 +,…, ∆xa+|}, của ∆y là {∆y1 +, ∆y2 +,…,∆yb+|}, của θ là {θ1+, θ2+,…, θc+} và của s là {s1+, s2+,...,sd+}
Thuật toán phát biểu nh sau: Với mỗi mi, i = 1..m Với mỗi mj’, j = 1..n Với mỗi θ+ ∈ {θ+ 1, θ+ 2, …, θ+ c}
Nếu khoảng cách trực tiếp (θ’j + θ+, θi) < θ0
Với mỗi s + ∈ {s+ 1, s+
2, …, s+ d} {
− − = ∆ ∆ + + + + + j j i i y x s y x y x ' ' cos sin sin cos θ θ θ θ
∆x+, ∆y+ = lợng tử hoá của ∆x, ∆y tới tập gần nhất A[∆x+, ∆y+, θ+, s+] = A[∆x+, ∆y+, θ+, s+] + 1 }
ở đây A chính là mảng bốn chiều mà giá trị của A[∆x+, ∆y+, θ+, s+] thể hiện số cặp chi tiết ủng hộ cho [∆x+, ∆y+, θ+, s+].
ở cuối quá trình tích lũy, biến đổi có căn chỉnh tốt nhất (∆x*, ∆y*, θ*, s*) nhận đợc nh sau:
(∆x*, ∆y*, θ*, s*) = arg max A[∆x+, ∆y+, θ+, s+] Đó chính là giá trị mà ta muốn tìm.
4.2.8.2. Kết quả thực thi.
Vào “Xử lý / Thông tin so sánh” sẽ hiện ra Form hiển thị kết quả của thuật toán Hough nh sau:
KếT LUậN
Đề tài “Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vân tay” đã đạt đợc một số kết quả sau: Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh vân tay nh chuẩn hoá, tăng cờng ảnh
vân tay và một số thuật toán trong việc trích chọn đặc trng vân tay nh tính h- ớng cục bộ, trích chọn chi tiết, tần suất vân tay.
Nghiên cứu một số kỹ thuật đối sánh vân tay nh kỹ thuật dựa trên độ tơng quan, kỹ thuật dựa trên chi tiết, kỹ thuật dựa trên đặc trng vân.
Cài đặt thành công một số thuật toán xử lý ảnh nh chuẩn hóa, tăng cờng ảnh vân và một số thuật toán trích chọn đặc trng vân. Cài đặt thành công các thuật toán dựa trên chi tiết.
Chơng trình đã có thể đối sánh hai vân tay.
Tuy nhiên, do lần đầu tiếp cận và thời gian hạn chế, Đề tài không tránh khỏi những thiếu sót. Đề tài mới chỉ dừng lại ở mức nghiên cứu và tổng hợp các thuật toán đã có. Xác suất sai số trong khi đối sánh vân tay là khá lớn. Tôi sẽ cố gắng nghiên cứu và phát triển để chơng trình ngày càng hoàn thiện.
TàI LIệU THAM KHảO
[1] Nguyễn Kim Sách, "Xử lý ảnh và video số", NXB Khoa học và Kỹ thuật, 1997.
[2] Nguyễn Đỗ Anh Khoa, VIDEO lập trình C# cơ bản & H ớng đối t ợng đối t - ợng.
[3] Anh Quang - Phan Hoang, Giáo Trình Tự Học Lập Trình C#, Nxb Văn hóa Thông tin, 09 - 2007.
[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.
[5] Lơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ. Nhập môn xử lý ảnh số. Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, 1999.
[6] Ngô Quốc Tạo. Tập bài giảng Nhập môn xử lý ảnh.
[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.
[8] Anil Jain, Sharathcha Pankanti, "Fingerprint Classification and Matching". [9] Karthik Nandakumar, Anil K. Jain, "Local Correlation-based Fingerprint Matching", To Appear in Proceedings of ICVGIP, Kolkata, December 2004. [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.
[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.
