L ỜI CẢ M ƠN
3.2.4. Trích chọn vùng quan tâm
Sau khi lấy ựược ảnh mống mắt, vùng mống mắt sẽ ựược trắch chọn một cách chắnh xác từ ảnh ựó. Việc dò tìm ựường biên bên trong mống mắt giáp
ựồng tử và ựường biên bên ngoài của mống mắt giáp với màng cứng của mắt hoàn tất quá trình xử lý.
Cả hai ựường viền của mống mắt ựược xác ựịnh xấp xỉ bởi một ựường tròn xấp dựa trên giả thuyết rằng chúng làn các hình tròn. Sự xác ựịnh hình tròn, chắnh xác các ựường biên trong/ngoài của mống mắt sau khi thực hiện xử lý trên
ảnh mống mắt hoặc sự thay ựổi (phép biến ựổi vòng) mà nó ựược sử dụng ựể trải rộng cho sự dò tìm của ựường thẳng dạng tương tự. Nói chung, phép dò tìm cạnh ựường tròn thường ựược sử dụng. Tuy nhiên, ựường bao ngoài của mống mắt có thể không có dạng ựường tròn. Hiện tại có rất nhiều kỹ thuật ựang ựược sử dụng cho sự dò tìm chắnh xác hơn về mống mắt, và ựược giới thiệu trong các luận văn, luận án khác.
Sau khi xác ựịnh rõ các giới hạn về mống mắt theo giai ựoạn trước (bước trên), mống mắt ựược tách ra và lưu trữ thành một ảnh riêng biệt. Ta có thể chia vùng vòng mống mắt thành 3 vùng tương ựương: Z1, Z2 và Z3 theo cấu trúc ựầy
ựủ nhất của nó. Vùng trong cùng nhất Z1 tương ứng vùng ựồng tử với cấu trúc nhiều tia; vòng nhỏ thắch hợp nhất xuất hiện ở giữa là Z2, và có thể xuất hiện một số lõm gần vòng nhỏ; vùng ngoài cùng Z3, tương ựương với vùng mao mạch; là bằng phẳng trong cấu trúc và chứa ắt thông tin nhất cho nhận dạng.
Bởi vì vòng tròn ngoài của mống mắt gần như không ựổi, nhưng vòng tròn bên trong (bao quanh ựồng tử) sẽ thay ựổi với kắch thắch bên ngoài, bởi vật tâm của vòng tròn bên ngoài ựược dùng như gốc ựể chia vùng mống mắt. Mặc dù các ựường bao quanh của Z2 và Z3 là các ựường tròn ựồng tâm, nhưng ựường bao quanh của Z1 không phải luôn ựồng tâm.
điều này cho thấy chỉ phần bên trái (-π/4, π/4) và phần bên phải (3π/4, 5π/4) của vùng Z2 và Z3 ựược sử dụng bởi chúng gần như không ảnh hưởng bởi các lông mi và mắ mắt.
Hình 9: Vùng mống mắt ựược phân chia thành 3 vùng[12]: a.Ảnh gốc, b.Ảnh mống mắt ựược chia làm 3 vùng, c. Các vùng quan tâm, d.Ảnh tách ra của 3 vùng mống mắt.
3.2.5. đánh giá loại bỏ tạp nhiễu
Ảnh mống mắt ựược chuẩn hoá có thể có có tạp nhiễu khác (ngoài bị che khuất bởi mắ mắt và lông mi) như có ựó sáng không ựồng ựều, nguyên nhân bởi vị trắ các nguồn sánh khác nhau, tất cả ựều có thể ảnh hưởng ựến quá trình xử lý tiếp theo trong việc trắch chọn ựặc trưng và ựối sánh. để giải quyết vẫn ựề này trước hết, chúng ta phải ựánh giá cơ sở sự chiếu sáng. Sau ựó loại bỏ nó mà hệ
thống só có những biến ựổi về ựộ sáng. Chúng ta có thể xem ảnh kết quả dưới
ựây nó tối và có ựộ tương phản thấp hơn.
Sự chiếu sáng nền ựược ựánh giá
Sau khi loại bỏ phần chiếu sáng nền ựã ựánh giá 3.3. Quy trình nh n dng mng mt
Ngay khi vùng mống mắt ựược phân ựoạn thành công từ một ảnh mắt, giai
ựoạn tiếp là chuẩn hoá phần ựó, ựể có thể sinh ra một mã mống mắt và so sánh chúng. Sự không thống nhất về kắch thước giữa các ảnh mắt phần lớn là do tắnh co giãn của mống mắt mà nguyên nhân do sự giãn ựồng tử bởi các mức chiếu sáng khác nhau. Ngoài ra, sự không thống nhất do: Khoảng cách hình ảnh khác
nhau, sự quay camera, ựộ nghiêng của ựầu và ựộ xoay của mắt so với hốc mắt. Quá trình chuẩn hoá sẽ ựưa ra các vùng mống mắt có cùng kắch thước không
ựổi, ựể hai bức ảnh của cùng mống mắt dưới các ựiều kiện khác nhau sẽ có những ựặc trưng tiêu biểu tại cùng một vị trắ không gian.
Tuy nhiên, vùng ựồng tử không phải luôn ựồng tâm với vùng mống mắt mà thường lệch một chút. điều này cần phải ựưa vào tắnh toán, nếu ta cố gắng chuẩn hoá Ộvành khănỢ tạo thành vùng mống mắt có bán kắnh không ựổi.
3.3.1. Chuẩn hoá ảnh
Mống mắt từ những người khác nhau có thể ựược giữ lại với các kắch thước khác nhau, và thậm chắ với mống mắt từ một người kắch thước cũng có thể thay ựổi bởi ựộ chiếu sáng, nhân tố khác.. Hơn nữa, chúng ta cần phải quan tâm ựến khả năng co giãn của ựồng tử và sự xuất hiện kắch thước khác nhau trong các ảnh khác nhau. Do vậy mục ựắch ởựây là thay ựổi hệ toạ ựộ của chúng ta bằng việc trải rộng phần mống mắt dưới (nhỏ hơn 1800 ) và vẽ lại tất cả các
ựiểm trong giới hạn mống mắt thành cực tương ựương của chúng. Kắch thước của ảnh ựã vẽ lại có kắch thước cố ựịnh (giả sử 100 x 420 pixels) ựiều này có nghĩa rằng chúng ta ựưa ra một số lượng các ựiểm tại mọi góc là bằng nhau mà làm cho quá trình vẽ lại của chúng ựược trải ra không ựổi.
Khi trải rộng ảnh, Chúng ta có thể sử dụng biến ựổi song tuyến tắnh ựểựạt
ựược cường ựộ các ựiểm trong ảnh mới. Các cường ựộ tại mỗi ựiểm ảnh trong
ảnh mới là kết quả của phép nội suy của các mức xám trong ảnh cũ. Có nhiều phương pháp ựể chuẩn hoá ảnh mống mắt ựã ựược ựưa ra ở một số tài liệu, luận văn khác. Trong bài này ựưa ra một số phương pháp cụ thể sau:
a. Mô hình tấm cao su của Daugman
Quá trình chuẩn hoá bao gồm việc trải rộng mống mắt và chuyển nó thành cực tương ựương của nó. Nó ựược thực hiện bằng việc sử dụng mô hình tấm cao su của Daugman. Tâm của ựồng tử coi như là ựiểm tham chiếu và phương pháp ánh xạ lại ựược sử dụng ựể chuyển ựổi các ựiểm trên tỷ lệ Cartesian thành tỷ lệ cực.
Mô hình tấm cao su ựồng nhất ựược phát minh bởi Daugman [7] vẽ lại mỗi
ựiểm trong vùng mống mắt theo một cặp toạ ựộ cực (r,θ) trong ựó r nằm trong
ựoạn [0,1], θ nằm trong ựoạn [0,2π]
Việc ánh xạ lại vùng mống mắt từ hệ toạựộ đê-các-tơ (x,y) thành sự mô tả
cực không ựồng tâm ựã chuẩn hoá ựược mô hình hóa như sau: I(x(r,θ), y(r,θ)) -> I(r,θ) (19) Với: x(r,θ) = (1-r)xp(θ) +rxt(θ)
y(r,θ) = (1-r)yp(θ) +ryt(θ)
Trong ựó I(x,y) là ảnh vùng mống mắt, (x,y) là các toạ ựộ đê-các-tơ ban
ựầu, (r,θ) là các toạ ựộ cực chuẩn hoá tương ứng, và xp, yp và xt, yt là các toạ ựộ
của các ựường biên ựồng tử và mống mắt theo hướng θ. Mô hình tấm cao su ựưa vào tắnh toán sự giãn dồng tử và không ựồng nhất kắch thước ựể ựưa ra một biểu diễn chuẩn hoá với kắch cỡ không ựổi. Theo cách này, vùng mống mắt ựược mô hình hoá như một tấm cao su dẻo cốựịnh (neo) tại ranh giới mống mắt với tâm
ựồng tử nhưựiểm tham chiếu.
Dù mô hình tấm cao su ựồng nhất tắnh toán cho sự giãn ựồng tử, khoảng cách ảnh, sự dịch chuyển ựồng tử không ựồng tâm, ựiều này không bù cho sự
quay vòng không ựông nhất. Trong hệ thống Daugman, sự xoay vòng ựược xem xét suốt quá trình so sánh bằng cách dịch chuyển các mẫu mống mắt theo chiều
θ cho tới khi hai mẫu mống mắt ựược căn thẳng hàng.
b. đăng ký hình ảnh của Wilde
Hệ thống Wildes [7] ứng dụng kỹ thuật ựăng ký ảnh, mà về phương diện hình học biến ựổi một hình ảnh mới thu ựược Ia(x,y) thành chuẩn hoá với một
ảnh dữ liệu ựã lựa chọn Id(x,y). Khi chọn một chức năng ánh xạ lại (u(x,y),v(x,y)) ựể biến ựổi các toạ ựộ gốc, các giá trị cường ựộ hình ảnh của ảnh mới ựược thực hiện gần tới các ựiểm tương ứng trong ảnh tham chiếu. Chức năng ánh xạ lại phải ựược chọn ựểựạt cực tiểu (nhỏ nhất). ∫ ∫ − − − x y a d x y I x u y u dxdy I 2 )) , ( ) , ( ( (20) Trong khi ựó sự ràng buộc ựể giữ lại sự biến ựổi ựồng dạng của các toạ ựộ ảnh (x,y) thành (xỖ,yỖ), ựó là − = y x sR y x y x ) ( ' ' φ (21)
với s - một nhân tố co giãn và R(φ) một ma trận miêu tả sự quay vòng (luân chuyển) theo φ. Sự thực hiện ựưa ra một cặp hình ảnh mống mắt Ia và Id, các tham biến ánh xạ s và φựược lấy lại qua một thủ tục lặp tìm giá trị nhỏ nhất.
c. Phương pháp chuẩn hoá phi tuyến tắnh
Phương pháp trải rộng ựược ựưa ra bởi Daugman giả thiết rằng các mẫu mống mắt ựược phân bổ thẳng theo chiều bán kắnh, mà cho phép thủ tục vẽ lại thành khoảng [0 1]. Kỹ thuật này dựa trên 2 nhân tố chắnh:
1. Quá trình thu nhận ảnh ựiều chỉnh kắch thước ựồng tử tới một phạm vi bán kắnh thắch hợp bằng việc ựiều chỉnh sự chiếu sáng.
2. Quá trình trắch chọn ựặc trưng ựược áp dụng cục bộ tới nhiều vị trắ khác nhau của kết cấu mống mắt, mà bù lại sự biến ựổi phi tuyến tắnh cục bộ.
Phương pháp chuẩn hoá phi tuyến tắnh ựã ựưa ra bởi Yuan và Shi [4] coi mỗi ựộng thái phi tuyến tắnh của các mẫu mống mắt dẫn ựến sự thay ựổi kắch thước ựồng tử. để trải rộng một vùng mống mắt thắch hợp, một mô hình phi tuyến tắnh và mô hình chuẩn hoá tuyến tắnh ựược phối hợp với nhau. Mô hình phi tuyến tắnh mà áp dụng ựầu tiên tới ảnh mống mắt dựa trên 3 sự giả thiết.
1. Rìa ựồng tử và gốc mống mắt (tương ứng với các ựường bao trong và ngoài của mống mắt) là ựường tròn ựồng tâm
2. Rìa của ựồng tử quay không ựáng kể trong khi kắch thước của ựồng tử thay ựổi. 3. Hình dáng của ựồng tử không thay ựổi và giữ nguyên dạng hình tròn khi kắch thước ựồng tử thay ựổi.
Mô hình phi tuyến tắnh ựược xác ựịnh bằng các cung ảo mà ựược ựặt tên là ỘfibersỢ, kết nối 1 ựiểm trên ựồng tử với một ựiểm trên ựường rìa. Góc cực ựã ựi qua bởi cung giữa hai ựiểm là π/2. Cung ảo ựược xác ựịnh dựa trên kắch thước
ựồng tử ựã chuẩn hoá ựể một giá trị cố ựịnh sử dụng một cung ựã ựịnh nghĩa trước λref mà thu ựược bằng giá trị trung bình của tất cả các giá trịλựã xác ựịnh là λ = r/R theo dữ liệu mống mắt. r và R theo thứ tự biểu thị cho bán kắnh ựồng tử và ựường rìa. Vùng hình khuyên tham chiếu với λref sau ựó ựược vẽ thẳng thành khối chữ nhật với kắch thước cố ựịnh m x n bởi mẫu bằng nhau m ựiểm trong mỗi ựường tròn mẫu liên kết ảo sự phân giải bán kắnh cốựịnh.
Theo ựánh giá của các tác giả , mô hình phi tuyến tắnh vẫn ựơn giản cơ chế
sinh lý thực của sự biến thiên mống mắt và thêm nữa sự giả ựịnh và các phép xấp xỉựược yêu cầu ựể hỗ trợ cho mô hình. Mô hình tin cậy, rõ ràng chỉ ra ựộng thái phi tuyến của các cấu trúc mống mắt nhờựó ựạt ựược cải tiến trong các thắ nghiệm.
d. Sự thực hiện chuẩn hoá
Hầu hết các phương pháp chuẩn hoá trong các thuật toán ựã ựưa ra biến ựổi
phương pháp ựã ựưa ra. để chuẩn hoá các vùng mống mắt một kỹ thuật dựa trên mô hình tấm cao su của Daugman ựược phát triển. Tâm của ựồng tử ựược coi như ựiểm tham chiếu, và các véc tơ bán kắnh qua vùng mống mắt, như ựã chỉ ra trong hình 10. Một số các ựiểm dữ liệu ựược lựa chọn dọc theo mỗi ựường bán kắnh và ựiều này ựược xác ựịnh như ựộ phân giải bán kắnh. Số các ựường bán kắnh chạy quanh vùng mống mắt ựược xác ựịnh như ựộ phân giải góc. Từ ựó
ựồng tử có thể là không ựồng tâm ựối với mống mắt, một công thức vẽ lại biểu
ựồ là cần thiết ựể thay ựổi tỷ lệ các ựiểm phụ thuộc góc quanh vòng tròn. điều này ựưa ra bởi: ' 2 12 r r = αβ ổ αβ −α − (22) với: − − = + = θ π β α x y y x o o o o arctan cos 2 2 r1 = bán kắnh mống mắt;
Trong ựó sự thay ựổi tâm ựồng tử liên quan tới tâm của mống mắt ựược ựưa ra bởi ox, ox và rỖlà khoảng cách giữa cạnh của ựồng tử và cạnh của mống mắt tại một góc, θ quanh vùng ựó, và r1 là bán kắnh của mống mắt. Công thức ánh xạ lại trước hết ựưa ra bán kắnh của vùng mống mắt Ộdoughnut- vành khănỢ là một hàm của góc θ.
Một số lượng không ựổi các ựiểm ựược chọn dọc theo ựường bán kắnh ựể
số lượng cốựịnh các ựiểm dữ liệu bán kắnh lấy ựược, không kể bán kắnh hẹp hay rộng, tại một góc riêng biệt. Mẫu chuẩn hoá ựược tạo bởi sự quay lui ựể tìm ra toạ ựộ đề các tơ của các ựiểm dữ liệu từ vị trắ bán kắnh và vị trắ góc trong mẫu chuẩn hoá. Từ vùng mống mắt Ộvành khănỢ sự chuẩn hoá ựưa ra một mảng 2 chiều với chiều ngang là ựộ phân giải góc và chiều dọc là ựộ phân giải bán kắnh. Một mảng 2 chiều khác ựược tạo ra ựểựánh dấu sự phản chiếu, lông mi, mắ mắt
ựã tìm ra trong từng giai ựoạn. để ngăn chặn dữ liệu vùng không phải mống mắt do miêu tả chuẩn hoá sai, các ựiểm dữ liệu tìm thấy dọc theo ựường biên ựồng tử
hoặc ựường biên mống mắt ựược loại bỏ. Như trong mô hình tấm cao su của Daugman, việc gỡ bỏ sự trái nhau luân chuyển ựược thực hiện tại giai ựoạn so sánh .
Hình 11. Phác thảo về quá trình chuẩn hoá với ựộ phân giải bán kắnh 10 pixel và ựộ phân giải góc 40 pixel. Sự thay ựổi ựồng tử liên quan tới tâm mống mắt ựược phóng ựại ựể minh hoạ kết quả [7].
độ phân giải bán kắnh ựược thiết lập tới 100 và ựộ phân giải góc tới 2400
ựiểm ảnh. Với mỗi ựiểm ảnh ở mống mắt, một vị trắ tương ứng ựược tìm ra trên các trục toạ ựộ cực tương ứng.
Sau khi phân tắch ảnh mống mắt và chia thành các vùng Z1, Z2, Z3 (như
hình 9 trong phần 3.3.4) chúng ựược chuẩn hoá thành các khối chữ nhật riêng biệt N1, N2, N3 bằng cách sử dụng mô hình Ộ Tấm cao suỢ của Daugman. Nó thực hiện tốt cả trên vùng với ựường bao quanh không ựồng tâm như Z1.