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.