Thuật toán đối sánh vân tay

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay (Trang 60 - 63)

Thuật toán sẽ tiến hành đối sánh hai tập chi tiết của hai ảnh vân tay. Nếu số lượng ảnh vân trùng khớp lớn hơn một giá trị giới hạn cho cho trước thì 2 vân tay là trùng khớp. Trước hết chúng ta tiến hành tịnh tiến và quay tập chi tiết của ảnh hai theo các đại lượng chúng ta thu được từ thuật toán Hough. Tiến hành đối sánh lần lượt từng chi tiết của tập chi tiết ảnh vân tay 1 với tập chi tiết thu được.

Hai chi tiết mI = {xi, yi, θi} và mj’ = {xj’, yj’, θj’} được gọi là so khớp nếu thỏa mãn:

      2 2 ' ' ' 0 ' ' ' 0 ( , ) dd( , ) min | |,360 | | j i j i j i j i j i j i sd m m x x y y r m m               

Với r0 và θ0 là các giá trị giới hạn.

Dựa theo công thức trên sẽ đếm số lượng cặp chi tiết so khớp với nhau. Từ đó rút ra kết luận.

Kết quả thực hiện: Với hai ảnh vân tay như sau:

Hình 3.7: Ảnh 2 vân tay cần so khớp

Chọn “Xử lý->So sánh vân tay” , hệ thống sẽ đưa ra thông báo trùng khớp hay không trùng khớp.

KẾT LUẬN

Nội dung chính của luận văn là tìn hiểu cơ chế về bài toán NDVT, cơ sở toán học của bài toán nhận dạng và các thuật toán NDVT trên thế giới. Kết quả chính của luận văn gồm:

1. Đã tìm hiểu tổng quan về sinh trắc học, mô hình của bài toán NDVT, tầm quan trọng của bài toán.

2. Tìm hiểu các kĩ thuật cơ bản của bài toán NDVT

3. Các thuật toán cơ bản (tiền xử lý, rút trích đặc trưng, đối sánh vân tay) 4. Mô tả chi thiết các thuật toán theo từng bước của quá trình NDVT 5. Xây dựng hệ thống kiểm nghiệm độ chính xác của mô hình nhận dạng trên môi trường Matlab.

Hướng phát triển tiếp theo là phát triển và nâng cao chất lượng của hệ thống nhận dạng với các thuật toán chính xác hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt

[1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ. Nhập môn xử lý ảnh số. Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, 1999.

[2] Nguyễn Hoàng Huy (2010), Nhận dạng vân tay, Trung tâm thông tin thư viện, ĐH QG HCM.

[3] Ngô Tứ Thành, Nguyễn Thế Dũng (2008), Một số vấn đề về hướng của điểm đặc trưng ảnh vân tay, Kỉ yếu Hội thảo Quốc gia.

Tiếng Anh

[4] Orit Baruch, Line thinning by line following. Pattern Recognition

Letters, 8:271–276, 1988.

[5] A. M. Baze, G. T. B Verwaaijen, S. H. Garez, L. P. J. Veelunturf, and B. J. van der Zwaag. A correlation-based fingerprint verification system. In

ProRISC2000 Workshops on Circuits,Systems and Signal Processing, Nov 2000.

[6] A .M. Bazen and S.H. Gerez. Extraction of singular points from directional fields of fingerprints. February 2001.

[7] Asker M. Bazen and Sabih H. Gerez. Fingerprint matching by thin- plate spline modeling ofelastic deformations. Pattern Recognition, 36:1859– 1867, 2003.97

[8] B.G.Sherlock and D.M.Monro. A model for interpreting fingerprint topology. Pattern Recognition, 26(7):1047–1055, 1993.

[9] B.G.Sherlock, D.M.Monro, and K.Millard. Fingerprint enhancement by directional fourier filtering. In Visual Image Signal Processing, volume 141, pages 87–94, 1994.

[10] Ruud Bolle, J. H. Connell, S. Pankanti, N. K. Ratha, and A. W. Senior. Guide to Biometrics.Springer Verlag, 2003.

[11] L. Brown. A survey of image registration techniques. ACM

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay (Trang 60 - 63)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(63 trang)