3.4.2.1 Kết quả có sử dụng thuật toán nhị phân ảnh 1– Kết qủa thử nghiệm điểm danh
Thời gian tính bằng giây trên 1 lần thử. Điểm danh 1/10 có thời gian nhƣ sau
Lần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Thời gian 5.15 5.21 5.19 5.16 5.22 5.23 5.25 5.18 5.19 Điểm danh 10/10 có thời gian nhƣ sau
Lần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
2 – Kết quả thử nghiệm đối sánh 2 vân tay SV Vân tay chuẩn Vân tay bị cắt (20%) Vân tay nghiêng 100 Vân tay bị làm mờ 50% Vân tay khác 1 57 34 20 38 2 100% 60% 35% 67% 4% 2 44 27 18 32 3 100% 61% 41% 73% 7% 3 50 38 26 44 2 100% 76% 52% 88% 4% 4 65 56 31 53 2 100% 80% 48% 82% 3% 5 40 27 14 28 3 100% 68% 35% 70% 8% 6 75 36 20 30 3 100% 48% 27% 40% 4% 7 73 37 15 24 3 100% 51% 21% 33% 4% 8 68 34 16 25 2 100% 50% 24% 37% 3% 9 59 20 18 14 2 100% 34% 31% 24% 3%
3.4.2.2 Kết quả không sử dụng thuật toán nhị phân ảnh 1– Kết qủa thử nghiệm điểm danh
Thời gian tính bằng giây trên 1 lần thử. - Điểm danh 1/10 có thời gian nhƣ sau
Lần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Điểm danh 10/10 có thời gian nhƣ sau
Lần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Thời gian 14.40 14.45 15.0 14.35 14.41 14.37 14.35 14.47 14.40
2 – Kết quả thử nghiệm đối sánh 2 vân tay
SV Vân tay chuẩn Vân tay bị cắt (20%) Vân tay nghiêng 100 Vân tay bị làm mờ 50% Vân tay khác 1 79 24 6 22 3 100% 30% 8% 28% 4% 2 70 17 7 21 3 100% 24% 10% 30% 4% 3 53 16 2 15 2 100% 30% 4% 28% 4% 4 60 18 5 23 7 100% 30% 8% 38% 12% 5 61 11 4 19 2 100% 18% 7% 31% 3% 6 63 21 3 18 2 100% 33% 5% 29% 3% 7 32 6 2 7 2 100% 19% 6% 22% 6% 8 32 6 2 3 2 100% 19% 6% 9% 6% 9 28 4 2 3 2 100% 14% 7% 11% 7%
Từ kết quả thực nghiệm cho thấy nếu bỏ qua bƣớc nhị phân ảnh thì thời gian xử lý đƣợc rút ngắn rất nhiều (bằng ¼ thời gian xử lý có sử dụng thuật toán nhị phân) nhƣng sẽ cho kết quả đối sánh giữa 2 vân tay là rất thấp.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KẾT LUẬN
Qua quá trình tìm hiểu, nghiên cứu, luận văn đã đạt được những kết quả sau:
Kết quả đạt được
Trình bày đƣợc đặc điểm và một số thuật toán xử lý ảnh vân tay nhƣ chuẩn hoá, tăng cƣờng ảnh vân tay và một số thuật toán trong việc trích chọn đặc trƣng vân tay nhƣ tìm ảnh định hƣớng, tìm ảnh nhị phân, trích chọn điểm đặc trƣng Singularity và Minutiae.
Nghiên cứu đƣợc một số kỹ thuật đối sánh vân tay nhƣ kỹ thuật dựa trên độ tƣơng quan, kỹ thuật dựa trên điểm đặc trƣng, kỹ thuật dựa trên đặc trƣng vân. Trong đó chủ yếu là phƣơng pháp đối sánh vân tay dựa trên các điểm đặc trƣng.
Thực hiện thành công một số thuật toán xử lý ảnh nhƣ chuẩn hóa, tăng cƣờng ảnh vân tay, nhị phân ảnh và một số thuật toán trích chọn điểm đặc trƣng vân tay.
Chƣơng trình demo đã có thể đối sánh hai vân tay và xác thực vân tay ở một mức độ nhất định.
Tuy vậy, luận văn vẫn còn nhiều hạn chế và thiếu sót:
Việc đối sánh, xác thực vân tay chƣa xét đƣợc hết các trƣờng hợp theo nhiều thuật toán đối sánh khác nhau.
Cơ sở dữ liệu vân tay còn ít, tốc độ xử lý ảnh vân tay để phục vụ xác thực vân tay còn chậm.
Hướng phát triển
Với các kết quả đã đạt đƣợc cùng những hạn chế và thiếu sót trên đã mở ra một số hƣớng phát triển cho luận văn “Xác thực vân tay và ứng dụng trong quản lý điểm danh” nhƣ sau:
Phát triển xác thực vân tay dựa vào toàn bộ đặc tính vân tay.
Nâng cao dữ liệu vân tay và phát triển bộ cơ sở dữ liệu đa dạng, hiệu quả về số lƣợng cũng nhƣ chất lƣợng ảnh vân tay.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Nâng cao tốc độ xử lý ảnh vân tay, tốc độ đối sánh và xác thực vân tay.
Xây dựng hộ thống xác thực theo nhiều phƣơng phấp đối sánh khác nhau, từ đó ngƣời dùng có thể lữa chọn các phƣơng pháp đối sánh sao cho thích hợp và hiệu quả cho mình và có thể đƣa ra nhận xét và so sanh các phƣơng pháp đối sánh với nhau cho từng trƣờng hợp cụ thể.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1] Phạm Việt Bình, Đỗ Năng Toàn, Xử lý ảnh, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 2008.
[2] Lƣơng Mạnh Bá, Nhập môn Xử lý ảnh số, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, 1999.
[3] Hoàng 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 sỹ khoa học, 2002.
[4] Nguyễn Kim Sách, Xử lý ảnh và video số, NXB Khoa học kỹ thuật, 1997.
[5] Ngô Quốc Tạo, Nâng cao hiệu quả của một số thuật toán nhận dạng, Luận án Phó Tiến Sĩ, 1996.
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[6] Gonzale R C., Woods R. E., Digital image processing, 2nd edition, Prentice Hall 2002.
[7] Karthik Nandakumar, Anil K. Jain, Local Correlation-based Fingerprint Matching, Proceedings of The Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image processing, Kolkata, December 2004
[8] D.Maltoni, D.Maio, A.K.Jain, S.Prabhakar, ”Minutiae-based Methods” Extract from “Handbook of Fingerprint Recognition”, Springer, New York, 2003.
[9] Sen Wang, Wei Wei Zhang, and Yang Sheng Wang, Fingerprint Classification by Directional Fields, The Fourth IEEE International Conference on Multimodal Interfaces, 2002.