phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục trong nhận dạng vân tay

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN
1312005 - TRẦN VĂN MẠNH
1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN
PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC
TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY
Ngnh: HỆ THỐNG THÔNG TIN
Khóa: 23
ĐỒ ÁN MÔN HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN:
TS. LÊ HOÀNG THÁI
Thành phố Hồ Chí Minh - 2014
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN
1312005 - TRẦN VĂN MẠNH
1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN
PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC
TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY
Ngnh: HỆ THỐNG THÔNG TIN
Khóa: 23
ĐỒ ÁN MÔN HỌC
NGƯỜI HƯỚNG DẪN:
TS. LÊ HOÀNG THÁI
Thành phố Hồ Chí Minh – 2014
2
MỤC LỤC
Danh mục các thuật ngữ và ý nghĩa 4
Danh mục các bảng 5
Danh mục hình vẽ, đồ thị 6

Chương 1 Giới thiệu 7
1.1. Hệ thống nhận dạng vân tay 7
1.2. Phát biểu bài toán phát hiện điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục 8
1.3. Những thách thức 9
Chương 2 Cơ sở lý thuyết 11
2.1. Phân loại vân tay và điểm đặc trưng mức toàn cục 11
2.2. Ảnh định hướng 12
2.3. Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index 12
2.3.1. Chuyển về ảnh định hướng 13
2.3.2. Tính toán PoinCaré Index 14
Chương 3 Kết quả thực nghiệm 15
3.1. Mô tả chương trình 15
3.2. Kết quả 16
3.3. Kết luận 17
Tài liệu tham khảo 18
Danh mục các thuật ngữ và ý nghĩa
Thuật ngữ Nghĩa tiếng Việt
Fingerprint Dấu vân tay
Ridges Đường vân tay dạng nổi
Valleys Đường vân tay dạng chìm
Orientation Image Ảnh định hướng
PoinCaré index Phương pháp chỉ số PoinCaré
4
Danh mục các bảng
Bảng 3-1: Kết quả thử nghiệm
5
Danh mục hình vẽ, đồ thị
6
Thu nhận ảnh
vân tay

Trích chọn đặc
trưng
So khớp đặc
trưng
Chương 1 Giới thiệu
1.1. Hệ thống nhận dạng vân tay
Dấu vân tay là sự biểu diễn các biểu bì của một ngón tay. Nó là một mẫu đan
xen nhau giữa các đường vân tay dạng ridges và valleys như trong hình 1-1.
Hình 1-1: (a) Một dấu vân tay; (b) Ridges và Valleys trong dấu vân tay
Nhận dạng vân tay là một trong những kỹ thuật nhân trắc học phổ biến. Nó
được sử dụng rộng rãi trong việc nhận dạng một cá nhân nào đó ở các lĩnh vực như
pháp lý và dân sự vì tính duy nhất, không thay đổi theo thời gian và chi phí thấp của
dấu vân tay.
Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật nhận dạng vân tay để tiến hành so
sánh dấu vân tay đầu vào với dấu vân tay mẫu trong cơ sở dữ liệu vân tay cho trước
nhằm nhận diện một đối tượng nào đó . Hệ thống gồm 3 thành phần chính: thu thập
thông tin, trích chọn đặc trưng và so khớp đặc trưng được thể hiện như hình bên
dưới.
Hình 1-2: Các thành phần chính trong hệ thống nhận dạng vân tay.
7
(a)
(b)
Ridges
Valleys
1.2. Phát biểu bài toán phát hiện điểm đặc trưng vân tay
mức toàn cục
Trong hệ thống nhận dạng vân tay, giai đoạn trích chọn đặc trưng là giai đoạn
rất quan trọng vì giai đoạn này sẽ rút trích ra những đặc điểm riêng biệt trong từng
dấu vân tay để phân biệt các dấu vân tay với nhau.
Đặc trưng của dấu vân tay được xem xét ở hai khía cạnh khác nhau. Nếu phân

tích ở mức toàn cục, dấu vân tay được đặc trưng bởi các điểm đặc biệt (singular
points) , đó là điểm core và điểm delta. Nếu xét ở mức cục bộ, dấu vân tay được
đặc trưng bởi các chi tiết gọi là minutiae, có 2 dạng được xem xét nhiều là: các
đường vân dạng ridge đi đến kết thúc (termination) và các đường vân dạng ridge
được chia thành 2 đường vân dạng ridge khác (bifurcation).
Hình 1-3: (a) Đặc trưng toàn cục: core và delta; (b) Đặc trưng cục bộ với các
điểm minutiae
Vì vậy, phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục là bài toán nằm trong thành phần
trích chọn đặc trưng của nhận dạng vây tay, nhiệm vụ chính của bài toán là tìm ra
được các điểm đặc trưng dạng core và delta. Bài toán được phát biểu như sau:
Cho một ảnh vân tay đầu vào mức xám gọi là I. Sau khi tiếp nhận ảnh I hệ thống
có thể tiến hành các bước tiền xử lý như khử nhiễu, làm mượt ảnh để cải thiện ảnh
đầu vào nếu ảnh đầu vào có chất lượng kém. Tiếp đến, hệ thống bắt đầu thực hiện
việc chuyển ảnh đã qua xử lý về một dạng ảnh gọi là ảnh định hướng D (orientation
image) mà thực chất là ma trận chứa các hướng đường vân tay (chủ yếu theo hướng
8
Core
Delta
(a)
Minutiae
(b)
của ridges). Nhờ vậy, ảnh này vẫn lưu giữ được cấu trúc toàn cục của ảnh vân tay
đầu vào. Cuối cùng hệ thống sử dụng ảnh định hướng để có thể tiến hành trích chọn
các đặc trưng core và delta theo giải thuật được sử dụng ở đây là Poincaré index.
Hình 1-4 mô tả quá trình trích chọn đặc trưng ảnh vân tay mức toàn cục từ một ảnh
đầu vào đã cho.
Hình 1-4: Mô tả quá trình trích chọn đặc trưng mức toàn cục
 Ước lượng ảnh định hướng: Là giai đoạn thực hiện việc chuyển ảnh
xám ban đầu về một ma trận biểu diễn hướng các đường vân tay ridges.
Nó còn được gọi là giai đoạn ướng lượng hướng vân tay cục bộ. Việc

thực hiện được tính toán dựa trên cách tiếp cận là tính toán gradient.
 Trích chọn đặc trưng: Việc rút trích các đặc trưng được thực hiện dựa
trên ảnh định hướng. Có nhiều cách để thực hiện dựa trên ảnh định hướng
để rút trích đặc trưng, trong đó phương pháp PoinCaré index được sử
dụng phổ biến. Phương pháp này tính toán điểm đặc trưng bằng việc tính
toán sai khác hướng giữa một điểm với các điểm lận trong một đường
cong kín. Kết quả của giai đoạn này là ảnh vân tay được xác định đúng
đặc trưng mức toàn cục là core và delta.
1.3. Những thách thức
Mặc dù bài toán nhận dạng phát hiện điểm đặc trưng được nghiên cứu nhiều
trong những năm vừa qua, nhưng độ chính xác và thời gian thực hiện vẫn còn hạn
chế khi thực hiện với ảnh có chất lượng kém. Điều này do nhiều nguyên nhân ảnh
hưởng:
9
Ước lượng
ảnh định
hướng
Trích
chọn đặc
trưng
Ảnh đầu vào
Ảnh kết quả
Ảnh định hướng
 Điều kiện về da (khô, ướt, vết đứt, vết thâm).
 Sensor bị nhiễu, ấn vân tay không đúng cách.
 Kế thừa vây tay chất lượng thấp dẫn đến ảnh vân tay có chất lượng thấp,
nhiễu nhiều.
 Trong nhiều trường hợp, ảnh vân tay chứa cùng lúc các vùng ảnh chất
lượng tốt, trung bình và thấp nơi mà đường vân ridges bị nhiễu và sai
lệch.

Hình 1-5: Hình ảnh các vân tay chất lượng kém
10
Chương 2 Cơ sở lý thuyết
2.1 . Phân loại vân tay và điểm đặc trưng mức toàn cục
Cấu trúc vân tay được định nghĩa bởi sự xen kẽ giữa các đường vân dạng ridge
và valley được hình thành từ đầu ngón tay. Cấu trúc này được chia làm hai loại là
cấu trúc cục bộ và toàn cục. Đặc trưng cấu trúc vân tay toàn cục được xem như là
một cấu trúc bậc thô và nó phục thuộc nhiều vào hướng dòng chảy các đường ridge
bên trong toàn bộ ảnh vân tay. Dựa trên cấu trúc vân tay mức toàn cục, người ta
chia nó làm 5 loại: vòng cung (arch), vòng cung mái liều (tented arch),vòng trái
(left loop), (vòng phải) right loop và xoắn ốc (whorl).
Trong khi đó, đặc trưng mức toàn cục quan trọng nhất của vân tay là các điểm
core và delta. Một điểm core được định nghĩa là điểm cao nhất của đường vân ridge
uốn cong trong cùng nhất. Một điểm delta là trọng tâm của các vùng tam giác nơi
mà ba hướng vân khác nhau hội tụ. Vùng đặc trưng được định nghĩa là một vùng
mà các đường vân ridge uốn cong cao hơn bình thường và hướng của đường vân
thay đổi lớn. Hình 2-1 thể hiện các loại vân tay và đặc trưng vây tay mức toàn cục.
Hình 2-1: Cấu trúc toàn cục của ảnh vân tay với các loại khác nhau và vị trị các
điểm đặc trưng.
11
2.2. Ảnh định hướng
Ảnh định hướng (orientation image) là một ma trận mà mỗi phần tử của nó mã
hóa hướng cục bộ của đường vân tay dạng ridge. Hướng đường vân cục bộ tại điểm
(i, j) là một góc, ký hiệu là θ(i, j), hợp bởi các đường vân tay và phương ngang. Giá
trị của θ(i, j) nằm trong đoạn [0 180
0
). Hình 2-2 là hình ảnh của một ảnh định
hướng mã hóa ảnh vân tay ban đầu và góc θ(i, j).
Hình 2-2: Ảnh trường định hướng và hướng vân cục bộ θ(i, j)
2.3. Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index

Phương pháp PoinCaré Index là một phương pháp được sử dụng phổ biến nhất
trong việc xác định các điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục. Phương pháp này
thực hiện dựa trên ảnh định hướng của vân tay. Nó được đề xuất bởi Kawagoe và
Tojo (1984).
Trích chọn đặc trưng bằng phương pháp PoinCaré Index được thực hiện qua hai
giai đoạn:
12
θ(i, j)
i
j
0 ≤ θ(i, j) < 180
0
 Giai đoạn 1: Chuyển ảnh mức xám ban đầu về dạng ảnh định hướng.
 Giai đoạn 2: Phát hiện điểm đặc trưng bằng việc tính toán PoinCaré Index.
2.3.1. Chuyển về ảnh định hướng
Hiện nay có rất nhiều cách tiếp cận trong việc thực hiện chuyển ảnh vân tay ban
đầu về dạng ảnh định hướng. Trong phạm vi này, chúng em sử dụng giải thuật được
đề xuất bởi Ratha, Chen và Jain (1995), giải thuật gồm các bước chính sau:
 Áp dụng mặt nạ Sobel 3x3 vào ảnh để tính toán các vector thành phần
gradient G
x
và G
y
. Mặt nạ Sobel gồm 2 ma trận tương ứng cho việc xác
định các thành phần G
x
và G
y
cho mỗi pixel trong ảnh:
* A * A

Trong đó, A là ma trận ảnh vân tay đầu vào.
 Chia ảnh vân tay đầu vào thành các block có kích thước 16 x 16 như hình
minh họa bên dưới.
Hình 2-3: Ảnh được chia thành
từng block kích thước 16 x 16
 Tính toán gradient của mỗi block trong ảnh đã chia theo công thức:
,
13
,
Trong đó, (i, j) là pixel ngay tại tâm của block đang tính và w là kích
thước block.
 Sau khi đã tính toán gradient tại mỗi block, lúc này ước lượng hướng của
đường vân cục bộ θ(i, j) tại block đó như sau:
 Cuối cùng, tiến hành làm mượt ảnh định hướng để căn chỉnh hướng vân
bằng bộ lọc trung bình 3x3.
2.3.2. Tính toán PoinCaré Index
PoinCaré Index được tính cho mỗi phần tử trong ảnh định hướng và được định
nghĩa là tổng các góc khác nhau giữa các điểm lân cận của phần tử đang tính. Cụ
thể như sau:
 Cho θ(i, j) là phần tử (i, j) bất kỳ trong ảnh định hướng.
 Tiếp theo, ta lấy ra 8 phần tử liên tiếp xung quanh phần tử (i, j) để thực hiện
tính chỉ số PoinCaré. 8 phần tử đó được xác định theo chiều ngược kim đồng
hồ như sau (xem hình 2-4):
o (i
0
, j
0
) = (i + 1, j) (i
1
, j

1
) = (i + 1, j + 1)
o (i
2
, j
2
) = (i, j + 1) (i
3
, j
3
) = (i – 1, j + 1)
o (i
4
, j
4
) = (i – 1, j) (i
5
, j
5
) = (i – 1, j – 1)
o (i
6
, j
6
) = (i, j – 1) (i
7
, j
7
) = (i + 1, j – 1)
 Tính toán độ sai khác về góc giữa phần tử bất kỳ k và (k + 1) xung quanh

phần tử (i, j) theo công thức sau:
δ
k
(i, j) = θ(i
(k+1)mod8
, j
(k+1)mod8
) – θ(i
k
, j
k
), 0 ≤ k ≤ 7
 Khi đó, chỉ số PoinCaré của phần tử (i, j) được tính toán như sau:
,
14
Trong đó:
 Cuối cùng, dựa vào giá trị chỉ số PointCare đã được tính toán để xác định
điểm đặc trưng như sau:
o Nếu chỉ số PoinCaré = 0.5 thì đó là điểm core.
o Nếu chỉ số PoinCaré = –0.5 thì đó là điểm delta.
o Các trường hợp còn lại thì điểm đó không phải điểm đặc trưng.
Hình 2-4: (a) 8 điểm xung quanh để tính toán chỉ số PoinCaré cho điểm (i, j);
(b) ví dụ về một điểm core và (c) một điểm delta.
Chương 3 Kết quả thực nghiệm
3.1. Mô tả chương trình
Chương trình phát hiện điểm đặc trưng mức toàn cục của vây tay được cài đặt
bằng ngôn ngữ C# 2010 và công cụ lập trình Visual Studio 2010.
Chương trình có giao diện sử dụng khá đơn giản, được chia làm hai vùng:
15
(a)

(b)
(c)
 Vùng bên trái: cho phép người dùng chọn ảnh đầu vào bằng việc click chọn
ảnh từ nút Browse…
 Vùng bên phải: Hiển thị các điểm đặc trưng trên vân tay mức toàn cục (core
và delta) từ ảnh đã lựa chọn bên trái. Công việc này được thực hiện khi
người dùng chọn nút Detection.
Hình 3-1: Giao diện của chương trình demo
3.2. Kết quả
 Chương trình được chạy thử nghiệm trên máy tính có cấu hình: CPU Intel
Core i3, RAM 1G, hệ điều hành Windows 7 Ultimate 32bit và thực hiện
kiểm tra trên bộ vân tay mẫu DB1_B của Fingerprint Verification
Competition 2002 (FVC 2002). Bộ vân tay này có tất cả 80 vây tay, mỗi
vân tay có có kích thước 640 x 480 pixel.
 Kết quả:
Loại Đúng Sai Không phát hiện Tỷ lệ chính xác
Core 61 19 4 72.6%
16
Delta 19 6 4 65.5%
Bảng 3-1: Kết quả thử nghiệm







Hình 3-
2: Biểu
đồ kết

quả thực nghiệm
 Một số mẫu kết quả:
3.3. Kết
luận
Phương pháp chỉ số PoinCaré phát hiện được cả hai đặc trưng vân tay mức
toàn cục, đặc biệt là ảnh có chất lượng tốt. Đối với các ảnh bị nhiễu và chất lượng
thấp, phương pháp này dễ đưa đến việc phát hiện các điểm đặc trưng giả (spurious
singular points) hoặc không phát hiện được.
17
Hình 3-3: Một số ảnh kết quả
Tài liệu tham khảo
Tiếng Anh
[1] Davide Maltoni, Dario Maio, Anil K.Jain, Slil Prabhakar (2003), “Handbook
of fingerprint recognition”, Springer-Verlag New York, Inc, t.83 - 104.
[2] JinBo, Tang Hua Ping, Xu Ming Lan, “Fingerprint Singular Point Detection
Algorithm by Poincaré Index”, The College of Electrical and Information
Engineering Zhejiang Textile And Fashion College, ISSN: 1109-2777.
18