Thông tin mống mắt trong HCST sẽ được nạp vào hệ thống thông qua
Mống mắt trong mục NHÂN TỐ TRONG HCST. Ảnh này được đưa vào hệ thống thông qua việc nháy đơn trái chuột trong frame hiện ảnh. Còn ảnh mống mắt của người mang HCST sẽ được nạp vào hệ thống thông qua việc nháy đơn chuột trái trong frame hiện ảnh của mục Mống mắt của NHÂN TỐ THU CHỤP;
Thông tin vân tay, khuôn mặt cũng được đưa vào hệ thống tương tự như trên. Khi đã đưa thông tin đầy đủ vào hệ thống. Công việc còn lại là nhấn chuột vào nút So khớp trên hệ thống. Hệ thống sẽ đưa ra kết quả sau một chuỗi các quá trình xử lý đã nói ở trên.
Tuy nhiên, thực tế thì với những người mà bản thân có đầy đủ các yếu tố sinh trắc, công việc so khớp để đưa ra kết quả không có gì đáng bàn. Nhưng với những người chỉ tồn tại một trong các yếu tố sinh trắc (người không có tay- không có vân tay, người không có mắt-không có mống mắt) để so khớp trong hệ thống thì yếu tố sinh trắc tồn tại của họ là tiêu chí quan trọng nhất cho việc so khớp nhận dạng. Vì vậy, hệ thống sẽ căn cứ chủ yếu vào kết quả so khớp của nhân tố sinh trắc tồn tại còn lại và cho ra kết quả cuối cùng.
4.4 Kết quả và đánh giá
Luận văn đã xây dựng được công cụ kiểm tra khuôn mặt, mống mắt, vân tay. Công cụ này được tích hợp các thư viện so khớp mống mắt, khuôn mặt, vân tay từ bộ công cụ OpenCV.
Tuy nhiên, vì thời gian có hạn nên khâu xử lý hệ thống khi gặp trường hợp một trong các yếu tố sinh trắc của con người đem so khớp không có không cho ra được kết quả tốt nhất như mong muốn. Trong thời gian tới, tác giả sẽ cố gắng phát triển để hệ thống hoạt động hoàn thiện và cho kết quả tốt hơn.
Chƣơng 5. KẾT LUẬN CHUNG
Luận văn đã tập trung nghiên cứu, tìm hiểu những vấn đề liên quan đến ứng dụng của việc xác thực dựa trên các đặc trưng sinh trắc trong quy trình kiểm tra/xác thực hộ chiếu sinh trắc. Từ đó, với việc sử dụng các đặc trưng sinh trắc mống mắt, vân tay và khuôn mặt người, luận văn đã tiến hành xây dựng mô hình xác thực HCST với công cụ kiểm tra các ảnh mống mắt, vân tay và khuôn mặt thu chụp từ thiết bị so với dữ liệu tương ứng đã lưu trong HCST.
Nhìn chung, mỗi đặc trưng sinh trắc đều có những kỹ thuật/giải thuật riêng phục vụ quá trình trích chọn đặc trưng và so khớp.
Công cụ xây dựng trong luận văn được tích hợp từ các thư việc so khớp vân tay, mống mắt, mặt người trên bộ công cụ OpenCV; và đã đưa ra được các tình huống so khớp có thể xảy ra trong thực tế, đồng thời cho ra những kết quả tương đối chính xác. Tuy nhiên, khâu xử lý trong một số tình huống cụ thể đặc biệt, công cụ có thể xử lý và cho ra kết quả tốt hơn, hoạt động hiệu quả hơn.
Trong thời gian tới, việc phát triển hệ thống so khớp, đặc biệt xử lý hoàn thiện với kết quả tốt hơn trong các trường hợp riêng của hệ thống so khớp đồng thời nghiên cứu mô hình Hộ chiếu sinh trắc có thể áp dụng rộng rãi ở Việt Nam sẽ là hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Nghiên cứu, phát triển quy trình xác thực HCST tại Việt Nam, luận văn Ths ĐHCN-ĐHQGHN, 2010, Bùi Thị Quỳnh Phương.
[2] Nhận dạng màng mống mắt trong xác thực sinh trắc học, luận văn Ths ĐHCN-ĐHQGHN, 2008, Nguyễn Thị Thúy Vân.
[3] Dư Phương Hạnh, Trương Thị Thu Hiền, Nguyễn Ngọc Hóa, Khoa CNTT, ĐHCN-ĐHQGHN, HCST và mô hình đề xuất tại Việt Nam, Đề tài khoa học, 2007.
[4] http://nhipsongso.tuoitre.vn/nhip-song-so/368976/Viet-Nam-se-co-ho- chieu-dien-tu-vao-nam 2011.html
[5] Bundes Druckerei, A Concise Guide To The German ePassport System, 2007.
[6] EI-Sayed Islam, Leiter Tristan, Machine Readable Travel Document. [7] Maltoni, D., Maio, D., Jain, A.K., and Prabhaker, S., Handbook of Fingerprint Recognition, Springer-Verlag, New York, June 2003.
[8] Doc 9303, Ninth Draft: Machine Readable Travel Documents, July 2005.
[9] Technical Guideline TR-03110, Advanced Security Mechanisms for Machine Readable Travel Documents - Extended Access Control (EAC).
[10] Entrust, A Trust Framework for ePassport Extended Access Control,
2008.
[11] Ivo Pooters, Keep Out of My Passport: Access Control Mechanisms in
E-passports, 2008
[12] Gary Locke, Gaitherburg, Digital Signature Standard (DSS), 2009. [13] Jonh Daugman, “How iris recognition works”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 14.1, pp. 21–30, 2004.
[14] http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform [15] http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenface
[16] D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, S. Prabhakar - “Handbook of