Với những kết quả đã đạt được cùng với những hiểu biết cơ bản về kỹ thuật rút trích đặc trưng sinh trắc, trong tương lai có thể khảo sát và áp dụng thêm nhiều giải thuật rút trích khác ngoài FFT và LPC như MFCC, Ceptral, mạng neuron nhân tạo… để cho vector đặc trưng rút trích được có chất lượng tốt hơn.
Tìm hiểu và áp dụng các phương pháp chuẩn hóa để cho ra vector phân bố đều hơn trên miền ánh xạ nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác cao cho hệ thống. Hiện tại vẫn chưa có giải pháp tối ưu cho vấn đề này.
Tìm cách mở rộng khả năng sửa lỗi của mã Reed-Solomon hiện tại hoặc áp dụng kỹ thuật sửa lỗi khác tốt hơn. Hiện tại, hiện thực của mã sửa lỗi Reed- Solomon chỉ có thể sửa được tối đa 64 lỗi nếu chiều dài vector được chọn là 128.
Việc áp dụng mô hình xác thực mã hóa như trên còn đưa ra những vấn đề cần phải giải quyết như bảo vệ dữ liệu công khai (public data) do hệ thống sinh ra khỏi bị chỉnh sửa, phương pháp biến vector đặc trưng thành khóa mã hóa…
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] National Research Council, Biometric Recognition Challenges and Opportunities, Joseph N. Pato and Lynette I. Millett, Ed, 2010.
[2] The MARF Research and Development Group, "Modular Audio Recognition Framework v.0.3.0.5 (0.3.0-devel-20060226) and its Applications," 2006.
[3] Phạm Văn Sự, Lê Xuân Thành, Bài giảng Xử lý tiếng nói, 2010. [4] Bernard Sklar, Reed-Solomon Codes, 2002.
[5] W. Stallings, Cryptography and Network Security Principles and Practices, Prentice Hall, 2005.
[6] Khoa Khoa học và Kỹ thuật máy tính, ĐHBK Tp.HCM. Bộ môn Hệ thống và Mạng, Slides Cryptography and Network Security.
[7] M. Reiter, Q. Li and S. Wetzel F. Monrose, Cryptographic key generation from voice, IEEE Symposium Privacy and Security, 202-213, , 2001.
[8] P. Wang, K. Wang, Y. Xu X. Wu, Biometric Cryptographic Key Generation Based on City Block Distance., 2009.
[9] W. Zhang and T. Chen Y. Chang, "Biometrics-based cryptographic key generation," vol. 2203-2206, 2004.
[10] Ning Qi, Kuanquan Wang, David Zhang Xiangqian Wu, A Novel Cryptosystem based on Iris Key Generation, 2008.
[12] Alex Pentland Mattew Turk, Eigenfaces for Recognition, 1991.
[13] Nikunj Jain, Mr. Manish Kumar and Himanshu Agrawal Mayank Agarwal, Face Recognition Using Eigen Faces and Artificial Neural Network, International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol. 2, No. 4, August, 2010, 1793-8201.
[14] Ilker Atalay, Face Recognition Using Eigen Faces, Istanbul Technical University, 1996.
[15] Android Framework. [Online]. http://developer.android.com/index.html
[16] Modular Audio Recognition Framework. [Online].
http://marf.sourceforge.net/
[17] Reed-Solomon code implement. [Online].
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: DEMO CHƯƠNG TRÌNH BIO-CRYPT- ANDROID
BIO-CRYPT-ANDROID là ứng dụng được viết cho hệ điều hành Android để demo cho phương pháp xác thực bằng giọng nói đã trình bày ở trên.