CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY
1.5 Một số thuật toán đối sánh vân tay
1.5.3 Đối sánh dựa vào đặc tính vân
Việc rút trích các đặc trƣng sẽ gặp rất nhiều khó khăn trong các ảnh vân tay chất lƣợng thấp. Trong khi các đặc tính (feature) khác của mẫu vân (ridge pattern), hướng và tần số cục bộ, hình dạng vân, thông tin kết cấu, có thể được rút trích một cách tin cậy hơn các đặc trƣng; do vậy, kỹ thuật này dựa vào các đặc tính đƣợc rút trích từ các mẫu vân để đối sánh vân tay. Về nguyên lý, đối sánh dựa vào độ tương quan và đối sánh dựa vào đặc trƣng có thể đƣợc xem nhƣ là một phần của đối sánh dựa vào đặc tính vân, theo cách hiểu mật độ điểm ảnh, vị trí đặc trƣng là những đặc tính của mẫu vân ngón tay.
Ba lý do chính dùng kỹ thuật này để đối sánh vân tay:
1. Các đặc trƣng đƣợc rút trích từ vân tay chất lƣợng thấp thì có độ tin cậy thấp.
Mặc dù các đặc trƣng có thể mang hầu hết các thông tin đúng đắn, nhƣng chúng không phải lúc nào cũng đáp ứng đƣợc sự chính xác và tốc độ.
2. Rút trích đặc trƣng rất tốn thời gian. Ngày nay, các máy tính đã chạy rất nhanh, nên đây không còn là vấn đề. Dù vậy tốc độ đối sánh vân tay vẫn đƣợc quan tâm bởi vì nhu cầu nhúng các thuật toán nhận dạng giá thành hạ vào trong các hệ thống chạy độc lập, hay các hệ thống nhúng ngày càng tăng.
3. Các đặc tính thêm vào có thể sử dụng cùng với các đặc trƣng để tăng sự chính xác và tốc độ.
Các đặc tính khác thường được sử dụng để đối sánh:
1. Kích thước của vân tay và hình dạng ngoài của vân tay.
2. Số lƣợng, loại vân tay, và vị trí các điểm đơn (core, delta).
3. Mối liên hệ không gian và các thuộc tính hình học của đường vân.
4. Các đặc tính hình dạng.
5. Thông tin kết cấu toàn cục và cục bộ của vân tay.
6. Các lỗ chân lông.
7. Các đặc tính nhỏ đƣợc khác.
Nói chung, các đặc trưng ở 1 và 2 thường không ổn định, và chúng thay đổi theo phần ngón tay tiếp xúc lên bộ cảm biến. Các lỗ chân lông rất rõ ràng, nhƣng phải cần các máy quét đắt tiền có độ phân giải cao mới có thể phát hiện chúng. Việc dùng mối liên hệ không gian của các vân lập thành các phương pháp cấu trúc cơ bản được đưa ra bởi Moayer và Fu (1986), Isenor và Zaky (1986). Phương pháp Moayer dùng các ngữ pháp cây để phân loại các mẫu đường vân sau khi chúng được nhị phân hóa và làm mỏng vân. Phương pháp Flu đối sánh đồ thị tăng dần được thực hiện để so sánh một tập các vân đƣợc sắp xếp trong các cấu trúc đồ thị.
Thông tin cấu trúc toàn cục và cục bộ là đặc tính khác quan trọng cho việc đối sánh vân tay dựa vào cấu trúc và đặc trưng vân đang là hướng nghiên cứu. Các cấu trúc đƣợc định nghĩa bằng quan hệ không gian giữa các thành phần cơ bản và đặc trưng hóa bởi các thuộc tính như độ co giãn, hướng vân, tần số vân, …
Jain [5] đề nghị kỹ thuật phân tích cấu trúc cục bộ trong vùng vân tay quan tâm chứa điểm core (hình 1.18). Thông tin cấu trúc cục bộ trong mỗi phần (sector) đƣợc phân rã thành các kênh riêng biệt bằng việc sử dụng Gabor filterbank. Kỹ thuật này còn đƣợc gọi là FingerCode.
Hình 1.18 Sơ đồ nhận dạng vân tay dùng kỹ thuật FingerCode
Trong ba phương pháp đối sánh vân tay, phương pháp đối sánh dựa vào đặc trƣng đƣợc sử dụng nhiều nhất. Trong các cuộc thi nhận dạng vân tay (Fingerprint verification competition (FVC) là cuộc thi uy tín nhằm đánh giá hiệu năng của các thuật toán Nhận dạng vân tay), điển hình là FVC2006 hầu hết các thuật toán tham dự cuộc thi đều dựa vào các đặc trƣng để đối sánh vân tay, và hiệu năng của các thuật toán dùng phương pháp này có thứ hạng ở vị trí cao nhất trong bảng tổng sắp.
Do vậy trong luận văn này, phương pháp đối sánh dựa vào đặc trưng đã được lựa chọn cài đặt lên Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơron nhân tạo.
CHƯƠNG 2