I HC QUC GIA TP. H
I HC KHOA HC T
NGUY 1011073
NGUY 1011075
1012064
O - 1011087
C
TRI THC
Hand Geometry Recognition
TP.HCM 10/2010
i
MC LC
1. Gii thiu 1
2. ng tip cn 3
2.1. Tng quan chung 3
2.1.1. Thu mu 3
2.1.2. X 4
2.1.3. So khp 5
u chnh 6
2.1.5. Hiu qu ca h thng 6
2.1.6. S chu 6
7
s 7
ng vi 8
ng tip cn c 8
2.3.1. Thu thp nh 9
2.3.2. Tin x 9
10
2.3.3.1. 10
2.3.3.2. 11
2.3.4. So kh 13
3. ng dng 14
4. n 15
ii
2-c x sinh trc hc s d 3
2- v p t u r
5
2- s 7
2-4. Vi 8
2-ng tip cn c 9
2-6. 10
2-m nh 11
2-8. 11
2-9. nh b ri c 12
2-10. nh chi 13
iii
NG
1-m sinh trc hc[1] 2
1
NI DUNG
1. Gii thiu
i bng cm quan cn di
th cc nhn dng da
m v c hc
(biometric).Thut ng c h n gc t Hy
Lc sng [1]
mong murc h thc hin vic nhn
dm thay th nh danh dt kh
nhu bt tiy.
m vi
c s dng tc hn din b
d
c c[2]t
m sinh trc h 1-1.m
c s d h nhn dng (identification
chng th m ca k thu
gin, d s dt trong nhng k thut chng thc da
c hng d gii.
K thut nhn dim ni bt sau [3]:
- D li n
- ng bu t ngoi cnh
- D s dn vi
- X
2
- D thn ti
- T l tht bi thng thc
ng dng k thuu t nh
n hiu qu
- c hun luyn tt
- V p
- c tip ho
-
- n dng c m
1-1m sinh trc hc[1]
3
2. ng tip cn
2.1. Tng quan chung
K thut nhn din b thut sinh trc hc
n sau [3]:
- Capture: thu thp mu
- Process: x c cn nhn din
- Compare: so khp vi d li d li
- u chnh d liu u qu h thp
nht mt s i vi gian)
2.1.1. Thu mẫu
Vic thu mng s dng mt hoc nhiu camera quang hc ho
t phng (flat-t b
Mu sinh
trc hc
Thu
mu
X
So
khp
u
chnh
Ra quyt
nh
CSDL
2-1c x sinh trc hc s d
4
ra k thu loi b b mt ct, vt bng
s dng.
Nhiu h thc tip t ng hoc trc tip t
thu gng vic thu thnh 3D ca
pi c thi s dn nay
ng thu so v
2.1.2. Xử lý
Mt s h thng nh t s th ng v
V thc tin x loi b ng
c. Vic x
a thut s u cho rng h thn
ng s t s
phng b s du qu.
thu h
thng hc thut x nh nh i
mm m
l gi u c
5
2-2 v p t u r
Ngun:
2.1.3. So khớp
p (classification) nhnh
gia hai m
qua 1 s c bic x c so khp v li
d lip cn ph bin nht s
tip c dc bi
n (principal component
6
2.1.4. Điều chỉnh
m u qu ca h th
t s i ci gian. C th nh
i tr, tay b u hip. Nhng
ng xy ra t t trong mt th
u chnh vi nht thi gian ngc mt
n.
2.1.5. Hiệu quả của hệ thống
Viu qu c thng s dvic
s dp d liu t
ng t l sai ca thuc hip d liu c th bao gm
- Thit b thu nhn mu
- c tp d liu
- S ng cn trong d liu
- Chnh thp
- dng
- ng kim tra
- t tay
-
2.1.6. Sự chuẩn hóa
c ng dng nhii
n chung ca quc t git b c
chn xu c v m bo khi d lic
nhn d kt hp vn
7
giao ti thut sinh trc) hay Common Biometric Exchange Formats
Framework CBEFF.
Chut hi-
ITL 1-n ca Hoa K
-2005. Chun quc t
-10.
2.2.
ng tip c
2.2.1. Rút trích đặc trưng về số đo các thành phần trên bàn tay
c nh thng s ti
nh s c c
rng c
2-3 s [4]
8
2.2.2. Rút trích các điểm đặc trưng trên đường viền bàn tay
T ng vi u quan trng
vi Giu quan
tr m ph t c c
chuyn ti.
2-4. Vic tr[5]
2.3. ng tip cn c
ng tip cn c d
mc cao bao gm: chi
c
9
2-5ng tip cn c
2.3.1. Thu thập ảnh
Thit b dc gi
mt phnh thu p t ng.
2.3.2. Tiền xử lý
d thc hi
c x c:
a. Loi b nn
b. Nh c chuynh m
c nh d[4]
tnh nh
c. nh nh s dng b lc Canny [5]
i nh ch
Tin x
Thu thp
Loi b nn
Nh
ng vector
10
d xut [6] nh
2-6.
2.3.3. Rút trích đặc trưng
2.3.3.1. Xác định các điểm mút
c contour ca vi, vi s c
ph thu
dng k thut [9] c Lourakis
i mm p thuc contour, chu p v
c ch i ca bc m rng c
11
2-7. m nh
2-8.
2.3.3.2. Rút trích các đặc trưng
D m:
12
w1, w2, w3, w4, w5: b r
w6, w7, w8, w9: b r
h1, h2, h3
2-9. nh b ri c
13
2-10. nh chi
2.3.4. So khớp vector đặc trưng
Vector sinh trc so khp v d li ng gia
a dc
. Hai vector
khi lc.
Vi thit b n cc nghic ch
14
3. ng dng
- V s d thuc
s dng nhi thng cng di
n d thung dc s dng
dn h
Mc t
- Mt ng dng th dng k thu thng ghi nhn
th n ng dn ch c
vic s d bm gi, th t, CMND hay vic nh i
m gi
- thung trong vic ghi nh
phm vi nh ng hc hon hoch v
- H thng Immigration and Naturalization Service Passenger Accelerated
dm sinh trc hc cho
p c i tn thi
tc nhp cnh t
15
4. n
thu yu tu t:
- Gim t l so khp tht bi
- Hn ch s cn thit pht tay theo mt dng m
i s n c vt ling
u mi, hin nay k thut nhn din dp trung
u sau:
- Trong thương mạip tc ci tit b
nhn din dm gim t l so khp tht b
byte ca mu nhn dng thi h dt
b quang h i cai.
- Trong nghiên cứu u g ra hiu qu ca k thu
ph thum sinh trc c thuc
rt nhic
gn dit tay bc ch cn vy
u qu ht hng thut
c.
- u mi gt hp v
n din sinh tr nhn din b
tay) nhu qu ca h thng nhn din.
16
U THAM KHO
[1]
Kresimir Delac and Mislav Grgic, "A survey of biometric recognition methods,"
2004.
[2]
Ravindra Thool, Balwant sonkamble Sulochana Sonkamble, "Survey of biometric
recognition systems and their applications," Journal of Theoretical and Applied
Information Technology, vol. 11, pp. 45-51.
[3]
Patrick Flynn, Arun A. Ross Anil K. Jain, Ed., Handbook of biometrics.: Springer,
2008.
[4]
Fayyaz A. Afsar Qaisar N. Ashraf, "Person Identification based on Palm and Hand
Geometry,".
[5]
Asker M. Bazen, Wim Booij, Anne Hendrikse Raymond N. J. Veldhuis, "Hand-
geometry Recognition Based on Contour Landmarks," Data and Information
Analysis to Knowledge Engineering, Proceedings of the 29th Annual Conference of
the Gesellschaft, 2005.
[6]
N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, 1979.
[7]
J. Canny, "A Computational Approach To Edge Detection," IEEE Trans. Pattern
Analysis and Machine Intelligence, pp. 679698, 1986.
[8]
K. Abe S. Suzuki, "Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by
Border Following," CVGIP, pp. 32-46, 1985.
[9]
A. A. Argyros and M. I.A. Lourakis, "Vision-Based Interpretation of Hand
Gestures for Remote Control of a Computer Mouse," , 2006, pp. 40-51.
17