3.5.1. Số liệu thử nghiệm
Với cở sở dữ liệu là 125 ảnh vân tay của nhận viên của công ty đầu tư và phát triển Trường Hậu.trên cở sở ảnh vây tay này ta sẽ thử nghiệm đối với hai thuật toán trích chọn và đối sánh. kết quả cụ thể được trình bày dưới đây.
3.5.2. Kết quả thử nghiệm thuật toán trích chọn đặc trƣng
Ta tiến hành thử nghiệm với 20 ảnh vân tay lấy ngẫu nhiên trong cơ sở dữ liệu
Stt Ảnh vân tay Số điểm đặc trưng của ảnh sau xử lý 1 ng_1 77 2 ng_1 thiếu tt 47 3 ng_1 xoay 50 phải 112 4 ng_3 71 5 ng_4 67
6 ng_7 44 7 ng_8 87 8 ng_8 thiếu tt 65 9 ng_9 87 10 ng_9 xoay 100 phải 124 11 ng_10 93 12 ng_14 75 13 ng_15 71 14 ng_15 thiếu tt 42 15 ng_15 xoay 60 trais 81 16 ng_17 69 17 ng_19 75 18 ng_20 66 19 ng_20 xoay 50 phải 96 20 ng_20 thiếu tt 36
Chương trình chạy cho kết quả ổn định với độ chính xác cao ở hầu hết các loại vân tay. Tuy nhiên, có thể là do ảnh vân tay bị nhiễu hoặc chất lượng ảnh thấp nên số lượng điểm đặc trưng phát hiện được là thấp. Trong các trường hợp như vậy, thuật toán trích chọn đặc trưng cho kết quả không cao.
Về kết quả thuật toán thì thuật toán được thử nghiệm với bộ dữ liệu gồm 125 ảnh vân tay và được phân tán đồng đều. Tỉ lệ lỗi thấp, phần lớn là do chất lượng ảnh quá thấp khiến cho việc tìm chi tiết trích chọn đặc trưng khó. Tuy nhiên thuật toán cho kết quả cao với ảnh vân tay có chất lượng tốt.
3.5.3. Kết quả thử nghiệm thuật toán đối sánh
Thử nghiệm với hai ảnh đầu của mỗi bộ mẫu trong đó lấy một ảnh cố định mang so sánh với các trường hợp ảnh thứ 2 mờ hơn ảnh 1, ảnh 2 xoay hơn ảnh 1 một góc 50
,... Sau đây là kết quả đối sánh của 20 cặp ảnh vân tay. Stt Ảnh vân tay 1 Ảnh vân tay 2 Kết quả
2 ng_1 ng_1 xoay 50 phải Đúng 3 ng_1 ng_1 xoay 50 trái Đúng 4 ng_1 ng_1 xoay 80 phải Sai
5 ng_1 ng_1 thiếu tt Đúng
6 ng_8 ng_8 mờ Đúng
7 ng_8 ng_8 xoay 40 phải Đúng 8 ng_8 ng_8 xoay 90 trái Sai
9 ng_8 ng_8 thiếu tt Đúng
10 ng_9 ng_9 mờ Đúng
11 ng_9 ng_9 thiếu tt Đúng
12 ng_9 ng_9 xoay 30 phải Đúng 13 ng_9 ng_9xoay 100 trái Sai
14 ng_15 ng_15 mờ Đúng
15 ng_15 ng_15 thiếu tt Đúng
16 ng_15 ng_15 xoay 60 trái Đúng 17 ng_15 ng_15 xoay 90 phải Sai 18 ng_15 ng_15 xoay 150 trái Sai
19 ng_20 ng_20 mờ Đúng
20 ng_20 ng_19 Đúng
Kết quả thu được với độ chính xác cao tuy nhiên ở một số trường hợp lỗi do chất lượng ảnh kém, do góc quay lớn (với góc quay lớn hơn 7 độ cho kết quả sai), ...
Thời gian thực hiện đối sánh: thử nghiệm với 6250 lần đối sánh ( 25x2 mẫu kiểm tra với 25x5 mẫu còn lại) thì mất khoảng 2,5 giờ. Nên thời gian trung bình một lần thực hiện đối sánh khoảng 1,4 giây.
KẾT LUẬN
Với mục tiêu là nghiên cứu một số kỹ thuật nhận dạng vân tay để từ đó xây dựng một chương trình thử nghiệm nhận dạng vân tay đáp ứng nhu cầu ứng dụng trong thực tế. Đề tài đã tập trung tìm hiểu và nghiên cứu hai thuật toán trích chọn đặc trưng và đối sánh là hai thuật toán có khả năng ứng dụng vào hệ thống xác minh vân tay cho hiệu quả cao và thời gian xử lý ngắn.
Đối với chương trình thử nghiệm, luận văn đã xây dựng chương trình nhận dạng vân tay có thể nâng cấp để ứng dụng vào thực tế. Chương trình đã chạy thử nghiệm với 125 ảnh với chất lượng khác nhau và đạt độ chính xác cao.
Trong tương lai, đề tài có thể mở rộng và nâng cấp theo hướng phát triển thành một hệ thống tìm kiếm và tra cứu vân tay đối với cơ sở dữ liệu lớn, có thể nhận dạng trực tuyến qua mạng để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về bảo mật trong các hoạt động xã hội. Để đạt mục tiêu này, chương trình cần được nghiên cứu và bổ sung một số điểm sau:
- Cần cải tiến thuật toán đối sánh để giảm bớt thời gian xử lý
- Cần phối kết hợp với thuật toán nâng cao chất lượng ảnh nhằm đảm bảo hơn nữa độ chính xác của quá trình trích chọn đặc trưng.
Do luận văn được thực hiện trong thời gian tương đối ngắn nên vẫn còn một số hạn chế chưa đáp ứng được hoàn toàn yêu cầu của một chương trình hoàn chỉnh và không tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong được sự nhận xét, góp ý trao đổi của các thầy cô, bạn bè để luận văn được hoàn thiện hơn, đáp ứng được yêu cầu của thực tiễn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1] Ngô Diên Tâp, Xử lý ảnh bằng máy tính, Nxb Khoa học và kỹ thuật, 1997
[2] Ngô Quốc Tạo, Nâng cao hiệu quả của một số thuật toán nhận dạng , Luận án Phó Tiến Sĩ,1996
[3] Huỳnh Văn Gia, Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng và phân lớp ảnh vân tay xây dựng ứng dụng phục vụ điều khiển cổng ra vào, Luận văn thạc sĩ khoa học, 2002
[4]Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Xử lý ảnh, giáo trình môn học, 2007 TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[5] Maltoni D., Maio D., Jain A. K., Prabhakar S., Handbook of Fingerprint Recognition, Springer, 2003.
[6] Hong L., Automatic Personal Identification using Fingerprints, Michigan State Univesity, 1998.
[7] Ratha N. K., Chen S., Jain A. K., Adaptiveow orientation based feature extraction in Fingerprint Recognition, Michigan State Univesity, 1995.
[8] Gonzalez R C., Woods R. E., Digital Image Processing, 2nd Edition, Prentice Hall 2002.
[9] Gonzalez R C., Woods R. E., Eddins S. L., Digital Image Processing using MATLAB, Prentice Hall 2004.
[10] Park H. C., Park H., Fingerprint Classification using Fast Fourier Transform and Nonlinear Discriminant Analysis, University of Minnesota.
[11] Chickkerur S., Wu C., Govindaraju V., Cartwright A. N.,
Fingerprint Image Enhancement Using STFT Analysis, University at Buffalo.
[12] Chickkerur S., Wu C., Govindaraju V., A systemmatic approach for feature extraction fingerprint images, University at Buffalo 2006.