Trong phần trƣớc các chi tiết đặc trƣng đƣợc xác định mà không quan tâm xem xét đến các mối quan hệ về mặt không gian và kiến trúc của chúng với các chi tiết đặc trƣng khác và các đƣờng vân trong vùng lân cận. Trong số đó sẽ có một số chi tiết đặc trƣng giả. Trong thuật toán xác định chi tiết đặc trƣng trên do có sử dụng kết hợp kỹ thuật lọc low-pass và giới hạn kích thƣớc đƣờng vân tối thiểu hợp lý nên đã giúp làm giảm số lƣợng các chi tiết đặc trƣng giả. Các điểm và đốm cô lập là không xuất hiện trong ảnh đƣờng nét của thuật toán này, tƣơng tự nhƣ thế đối với các đoạn đƣờng vân ngắn và các ốc đảo nhỏ. Tuy nhiên các đƣờng vân đứt rời khoảng cách lớn do các vết bẩn sẽ không đƣợc nối lại bởi bộ lọc làm trơn định hƣớng, và nó sẽ tạo ra hai điểm ngừng giả. Ngoài ra, hiện tƣợng các đƣờng vân giao nhau do tràn mực, nhấn tay quá mạng có thể tạo ra các điểm phân nhánh giả. Hơn nữa, một đƣờng vân không đƣợc làm trơn tốt có thể dẫn đến việc tạo ra các đoạn gai nhỏ từ đó hình thành ra một điểm ngừng và một điểm phân nhánh giả. Các chi tiết đặc trƣng giả này có thể đƣợc loại bỏ bằng cách dựa vào mối quan hệ về không gian và kiến trúc giữa chúng, hoặc với các đƣờng vân trong vùng không gian lân cận. Hình 20(a) mô tả một cặp chi tiết đặc trƣng giả tạo bởi đoạn gãy của đƣờng vân. Hình 20 (b-d) mô tả 3 cặp chi tiết đặc trƣng giả đƣợc tạo ra do các đƣờng vân giao nhau từ việc tràn mực, ấn quá mạnh hoặc do nhiễu. Hình 20 (e) mô tả cặp chi tiết đặc trƣng giả tạo ra bởi một đƣờng vân không đƣợc làm trơn tốt. Đƣờng vân mức xám gắn liền với các chi tiết đặc trƣng giả này và hƣớng dò cạnh cũng đƣợc mô tả trong các hình trên.
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 46
Hình 20: Một vài kiến trúc chi tiết đặc trưng giả tiêu biểu
Hình 21 : Một vài kiến trức đặc trưng không xử lý
Hình 21 mô tả một vài kiến trúc chi tiết đặc trƣng giả có thể xảy ra đƣợc giới thiệu. Các kiến trúc này có thể đƣợc tạo ra bởi các đƣờng vân dày và bị nhiễu. Do trong thuật toán này sử dụng bộ lọc low-pass định hƣớng có ngƣỡng tần số trực giao với hƣớng đƣờng vân đƣợc tính cho thích nghi với tần số đƣờng vân nên kết quả là các đƣờng vân dày và bị nhiễu sẽ đƣợc làm trơn tốt và không bị chia ra thành hai đƣờng vân tách rời. Cả hai hình 21(b) và 21(c) đều chứa ít nhất một đoạn đƣờng vân ngắn , chúng hoàn toàn có thể đƣợc loại ra do kỹ thuật giới hạn chiều dài đƣờng vân tối thiểu trong quá trình dò cạnh đƣờng vân. Và trong trƣờng hợp không có đoạn đƣờng vân ngắn thì các chi tiết đặc trƣng b và c trong hình 21(b) sẽ biến mất và chi tiết đặc trƣng a sẽ là một chi tiết đặc trƣng thật .Kiến trúc chi tiết đặc trƣng giả trong hình 21 (c) nếu không có đoạn vân ngắn a-b thí sẽ đƣợc chuyển thành các kiến trúc đƣợc mô tả trong hình 21 (b-d) tùy thuộc vào quá trình dò cạnh. Tuy nhiên kiểu kiến trúc này cũng có thể là đƣợc tạo ra bởi hai chi tiết đặc trƣng
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 47
thật. 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. Vì thế, có hai lý do để xem xét chỉ các kiến trúc mô tả trong hình 20 là các kiến trúc chi tiết đặc trƣng giả và cần phải loại bỏ đi. Một là thuật toán phát hiện chi tiết đặc trƣng này đã ngăn ngừa việc phát sinh các kiểu kiến trúc chi tiết đặc trƣng khác. Hai là giai đoạn kiểm tra hậu xử lý phải dựa trên các thông tin tin cậy vì việc loại bỏ các chi tiết đặc trƣng giả với việc giữ lại các chi tiết đặc trƣng thật đều có tầm quan trọng nhƣ nhau.
Phần cốt lõi trong giai đoạn kiểm tra này là phải phân biệt các chi tiết đặc trƣng giả với các chi tiết đặc trƣng thật. Nếu các kiểu kiến trúc chi tiết đặc trung giả trong hình 20 đƣợc mô tả một cách đúng đắn và rõ ràng thì việc loại bỏ các chi tiết đặc trƣng giả này sẽ là một công việc dễ dàng bằng cách sử dụng các mô tả kiến trúc chi tiết đặc trƣng này. Trong thuật toán dò cạnh đƣờng vân trên có cung cấp hƣớng của việc dò cạnh tại điểm của chi tiết đặc trƣng và vị trí số của đƣờng vân gắn liền với chi tiết đặc trung đó. Các thông tin này là tin cậy để có thể tạo ra các mô tả kiến trúc chi tiết đặc trƣng giả có tính rõ ràng hơn.
Giả sử các tham số đƣợc lƣu của chi tiết đặc trƣng a trong ình 21 là [ia, ja, φda, c(ia,ja), ma, la] , trong khi các tham số đƣợc lƣu của chi tiết đặc trung b là [ib, jb, φdb, c(ib,jb), mb, lb] . Chúng ta định nghĩa khoảng cách và góc giữa hai chi tiết đặc trƣng này là :
Đối với cặp chi tiết đặc trƣng giả tạo ra bởi một đƣờng vân đứt đoạn ở khoảng cách lớn nhƣ trong hình 20 (a) , thì chúng sẽ thỏa mãn các điều kiện sau :
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 48
(CT3.2.22)(CT 3.2.23) (CT 3.2.24) Trong đó D1 và 1 là các hằng số xác định trƣớc .
Đối với một cặp chi tiết đặc trƣng giả tạo ra bởi các đƣờng vân giao nhau nhƣ mô tả trong hình 20 (b-d), thì chúng sẽ thỏa mãn các điều kiện sau :
(CT 3.2.25)
D2 và 2 và CL là các hằng số định nghĩa trƣớc. CL cụ thể có thể có bằng
hoặc nhỏ hơn giá trị trung bình của độ tin cậy về hƣớng của tất cả các chi tiết đặc trƣng đã đƣợc phát hiện. Việc kết hợp sử dụng độ tin cậy về hƣớng của chi tiết đặc trƣng trong việc xác định các điểm chi tiêt đặc trƣng phân nhánh giả là do các mối nối giữa các đƣờng vân đƣợc tạo ra bởi hiện tƣợng tràn mực hoặc ấn quá mạnh thì thƣờng có độ tin cậy về hƣớng thấp.
Đối với cặp chi tiết đặc trƣng giả tạo bởi việc làm trơn không tốt nhƣ mô tả trong hình 20 (e) , thì chúng sẽ thỏa mãn các điều kiện :
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 49
(CT 3.2.25) Trong đó D3 là hằng số xác định trƣớc.
Các đẳng thức trên mô tả và cho phép nhận dạng các kiến trúc chi tiết đặc trung giả dựa trên mối quan hệ vị trí của chi tiết đặc trƣng (dab, φa, và φb) , quan hệ hƣớng (φda và φdb) quan hệ số của đƣờng vân gắn với chi tiết đặc trƣng (ma, la, mb, và lb) và độ chắc chắn (c(ia,ja) và c(ib,jb)).
Thuật toán. Giả sử ban đầu có K chi tiết đặc trƣng đƣợc phát hiện (K>1) từ ảnh
vân tay. Tham số của mỗi chi tiết đặc trƣng đƣợc lƣu lại là [ik, jk, φdk, c(ik,jk), mk, lk] . Đầu tiên , tất cả các chi tiết đặc trƣng k, 1<=k <= K, đƣợc đánh dấu fk = 0. Thuật toán bắt đầu với k = 1.
1) Nếu (fk= 1) thì đi đến Bƣớc (6); ngƣợc lại đặt n = k +1; 2) Nếu (fn = 1) thì đi đến Bƣớc (5);
3) Nếu thỏa mãn các đẳng thức (CT 3.2.22 hoặc CT3.2.25 hoặc CT3.2.26)trên với a = k và b = n là đúng thì đặt fk = fn = 1 và đi đến Bƣớc (6);
4) Nếu (CT3.2.25 hoặc CT3.2.26) với a = n và b = k là đúng thì đặt fk = fn = 1 và đi đến bƣớc (6);
5) N +1 n ; nếu (n<= K)thì quay về Bƣớc (2); 6) K + 1 k; nếu (k < K) thì quay về Bƣớc (1);
7) Xóa bỏ tất cả các chi tiết đặc trƣng k, 1<= k <=K , có fk = 1
Sau quá trình kiểm tra hậu xử lý đƣợc thực hiện thì hầu hết các chi tiết đặc trƣng giả đều sẽ đƣợc loại bỏ. Các chi tiết đặc trƣng còn lại có thể đƣợc xem nhƣ là chi tiết đặc trƣng thật. Giai đoạn kiểm tra hậu xử lý này không chỉ dựa vòa quan hệ không gian và kiến trúc giữa các chi tiết đặc trƣng mà còn dựa vào quan hệ của các đƣờng vân gắn kết và độ tin cậy của chi tiết đặc trƣng. Điều này giúp việc phân biệt các chi tiết đặc trƣng giả với các chi tiết đặc trƣng thật chính xác hơn.
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 50
Trong phƣơng pháp xác định chi tiết đặc trƣng này , các thủ tục tính ƣớc lƣợng tần số đƣờng vân, lọc ảnh , dò cạnh đƣờng vân, xác định cũng nhƣ là rút trích chi tiết đặc trƣng không phải đƣơc thực hiện tuần tự từng cái một trên ảnh vân tay mà đƣợc sử dụng phối hợp và lần lƣợt đối với ảnh vân tay mức xám đầu vào. Điều này tránh lặp lại một số công việc tính toán chung , giúp làm giảm đáng kể lƣợng thời gian tính toán. Hơn nữa , do bƣớc dò cạnh k
là đƣợc tính thích nghi với độ cong của đƣờng vân và độ tƣơng phản của đƣờng vân , nên phƣơng pháp này sẽ thực hiện nhanh hơn so với kích thƣớc bƣớc cố định trong khi vẫn giữ đƣợc độ chính xác trong quá trình dò cạnh. Bƣớc dò cạnh càng lớn cũng đồng nghĩa với việc lƣợng tập điểm trên đƣờng cắt Ωk (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cần tính ít. Do đó chỉ một phần nhỏ ảnh là cần phải làm trơn vơi bộ lọc low-pass định hƣớng. Bộ lọc low-pass định hƣớng đƣợc đề nghị ra sẽ giúp làm trơn các nhiễu và các vùng có độ tƣơng phản thấp và nối các đƣờng vân gãy. Các vấn đề các đƣờng vân dày gãy khoảng cách lớn , các đƣờng vân kết dính nhau thì đƣợc giải quyết trong phần thực hiện kiểm tra hậu xử lý.
Hình 22 (a) biểu diễn một ảnh vân tay ví dụ , hình 22(b) mô tả ảnh đƣờng nét của các đƣờng vân cùng các chi tiết đặc trƣng đƣợc xác định trƣớc khi thực hiện kiểm tra hậu xử lý, trong đó các điểm đen đại diện cho các điểm phân nhánh, các điểm trắng đại diện cho các điểm ngừng. Hình 22(c) là ảnh kết hợp của 22 (a) và 22(b). Hình 22 (d) mô tả tập các chi tiết đặc trƣng kết quả sau quá trình kiểm tra hậu xử lý.
Xử lý ảnh-Sinh trắc ảnh vân tay & trích chọn đặc trưng Page 51
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.