PHÂN TÍCH BIỂU DIỄN dấu vân TAY

Giáo viên hướng dẫn: TS. Lê Hoàng Thái
Nhóm thực hiện:
Nguyễn Văn Nhân 1011045
Nguyễn Hoàng Duy 1011014
Trương Trọng Hòa 1011022
Lê Thị Ngọc Thơ 1012048


1
Nội dung

Giới thiệu

Ước lượng hướng vân cục bộ

Ước lượng tần số vân cục bộ

Phân đoạn ảnh

Dò tìm vùng đặc trưng và core

Tăng cường ảnh

Dò tìm chi tiết

Lọc chi tiết

Ước lượng số lượng vân lồi

Demo


Hỏi/Đáp ???
2
Giới thiệu
•
Cấu tạo vân tay gồm các đường vân
(ridge) và rãnh (valley) chạy cùng
nhau
•
Các đường vân có kích thước
khoảng 100-300μm
•
Các rãnh có kích thước khoảng
500μm
3
Giới thiệu – mức tổng thể

Mẫu vân tay gồm một hay nhiều vùng gồm các đường vân
và rãnh chạy song song với nhau tạo thành các hình thù
khác nhau, gọi là vùng đặc trưng.

Có 3 dạng vùng đặc trưng: loop, delta, whorl( )

Khi nhận dạng vân tay, cần xác định điểm trung tâm
(core) để căn lề trong các thuật toán so khớp.
4
•
Henry 1900 chia ảnh vân tay thành 5 loại chính: Left Loop,
Right Loop, Whorl, Arch, Tented Arch nhằm phục vụ cho
việc tìm kiếm.
Giới thiệu – mức tổng thể

5
Giới thiệu – mức cục bộ

Ở mức cục bộ, ta có một đặc trưng quan trọng là các
minutiae, được tìm thấy trong các mẫu vân tay

Minutiae là các chi tiết nhỏ, thể hiện những cách khác
nhau mà các đường vân bị đứt quãng

7 loại minutiae phổ biến nhất
6

Những đặc điểm trên được dùng nhiều nhất trong việc so
khớp vân tay tự động
Giới thiệu – mức chi tiết
•
Ngoài minutiae, còn có những chi tiết nhỏ hơn có thể rút trích
bao gồm tất cả các thuộc tính không gian của đường vân như
chiều rộng, hình dạng, đường viền cạnh, ….
•
Những thuộc tính này hầu như không được sử dụng trong các
kỹ thuật so khớp tự động bởi vì nó đòi hỏi ảnh vân tay có độ
phân giải cao và chất lượng tốt.
7
Nội dung

Giới thiệu

Ước lượng hướng vân cục bộ


Ước lượng tần số vân cục bộ

Phân đoạn ảnh

Dò tìm vùng đặc trưng và core

Tăng cường ảnh

Dò tìm chi tiết

Lọc chi tiết

Ước lượng số lượng vân lồi

Demo

Hỏi/Đáp ???
8
Ước lượng hướng vân cục bộ

Gọi [i,j] là điểm ảnh di truyền trong ảnh

θ
ij
hướng vân cục bộ tại [i,j], là góc tạo bởi đường vân tại
một điểm lân cận của [i,j] với trục hoành.

Giá trị r
ij
biểu hiện độ tin cậy của hướng


Ma trận D là ảnh có hướng của vân tay, trong đó mỗi phần
tử mang thông tin về hướng cục bộ của các đường vân

Một đặc tính quan trọng của
vân tay là hướng vân tay cục
bộ tại các vị trí trong ảnh vân
tay
9
Ước lượng hướng vân cục bộ

Phương pháp Gradient:

Gradient (x
i
,y
j
) ở điểm [x
i
,y
j
] của I là một véc tơ hai
chiều [ (x
i
,y
j
), (x
i
,y
j

)]. Trong đó thành phần và là
đạo hàm theo x và y của I tại điểm [x
i
,y
j
] tương ứng với
hướng x và y.

Góc pha gradient biểu thị hướng thay đổi mật độ điểm
ảnh lớn nhất. Vì vậy, hướng θ
ij
của một góc giả định
qua vùng có tâm tại [x
i
,y
j
] là trực giao với góc pha
gradient tại [x
i
,y
j
].
10
x
∇
y
∇
∇
x
∇

y
∇
Ước lượng hướng vân cục bộ

Phương pháp Gradient (tt): Ratha, Chen và Jain ( 1995) đã
tính hướng vân cục bộ θ
ij
bằng cách kết hợp nhiều ước
lượng gradient trong một cửa sổ 17x17 có tâm tại [ x
i
, y
j
] .
•
Trong đó , là các thành phần gradient theo
hướng x, và y được tính qua mặt nạ Sobel.
)
2
arctan(
2
1
90
xyxx
xy
ij
GG
G
+
+°=
θ

),(.),(
8
8
8
8
kyhxkyhxG
jiy
h k
jixxy
++∇++∇=
∑ ∑
−= −=
2
8
8
8
8
),(
∑ ∑
−= −=
++∇=
h k
jixxx
kyhxG
2
8
8
8
8
),(

∑ ∑
−= −=
++∇=
h k
jiyyy
kyhxG
x
∇
y
∇
11
Minh họa
a) Ảnh vân tay chất lượng thấp
b) và c) là ảnh có hướng của vân tay
12
Nội dung

Giới thiệu

Ước lượng hướng vân cục bộ

Ước lượng tần số vân cục bộ

Phân đoạn ảnh

Dò tìm vùng đặc trưng và core

Tăng cường ảnh

Dò tìm chi tiết


Lọc chi tiết

Ước lượng số lượng vân lồi

Demo

Hỏi/Đáp ???
13
Ước lượng tần suất vân cục bộ

Tần suất vân cục bộ f
xy
tại điểm [x, y] là nghịch đảo số vân
trên một đơn vị chiều dài dọc theo đoạn có tâm tại [x, y]
và vuông góc với hướng vân cục bộ θ
xy
.

Tần suất vân cục bộ khác nhau giữa các ngón tay, và khác
nhau giữa các vùng khác nhau của cùng một dấu vân tay
Hai ảnh vân tay và ảnh tần
suất tương ứng. Các khối sáng
biểu thị các tần số cao hơn.
14
PP Hong, Wan, và Jain (1998)

Tính trung bình của số điểm ảnh giữa hai đỉnh liên
tiếp của các mức xám theo hướng pháp tuyến với
hướng vân cục bộ.


Tần số f
ij
tại [x
i
, y
j
] được tính như sau
1) Xác định một cửa sổ có hướng 32×16 có tâm tại [x
i
, y
j
]
2) Thành phần-x của các mức xám tính được bằng cách
cộng dồn các mức xám của các điểm ảnh tương ứng
trong cửa sổ có hướng trong từng cột x.
3) f
ij
là nghịch đảo của khoảng cách trung bình
15
PP Hong, Wan, và Jain (1998)
(tt)

Ưu điểm: đơn giản và nhanh.

Nhược điểm: khó phát hiện chắc chắn các đỉnh liên tiếp
của các mức xám trong vùng không gian trong các ảnh vân
tay nhiễu.
Một cửa sổ có hướng tâm tại [x
i

, y
j
]. Thành phần x thể hiện năm đỉnh; bốn khoảng cách giữa
các đỉnh liên tiếp được tính trung bình để xác định tần số vân cục bộ.
16

Cũng tính tần số vân cục bộ nhờ vào thành phần-x.

Tuy nhiên, thay vì tính khoảng cách trong vùng không
gian, ông sử dụng một kỹ thuật phổ tần cao gọi là trộn
phổ (mix-spectrum).

Các mẫu vân trong ảnh vân tay là các tín hiệu nhiễu tuần
hoàn; khi chúng chệch hướng với hình sin thuần tuý,
năng lượng của chúng được phân phối theo tần số và có
tính điều hoà.

Kỹ thuật trộn phổ tăng cường tần số cơ bản của tín hiệu
bằng cách khai thác các thông tin chứa trong phần điều
hoà thứ hai và thứ ba.
17
Phương pháp Jiang (2000)
PP Maio và Maltoni (1998a)

Mẫu vân được mô hình là một bề mặt hình sin một cách
cục bộ. Ước lượng tần số chưa biết dựa vào định lý biến
thiên.

Biến thiên V của hàm h trong khoảng [x
1

, x
2
] là tổng số của
sự biến đổi dọc trong h:
2
1
( )
( ) .
x
x
dh x
V h dx
dx
=
∫

Nếu hàm h tuần hoàn trong [x
1
, x
2
] hay thay đổi biên độ
trong [x
1
, x
2
] nhỏ, biến thiên có thể được thể hiện như là
một hàm của biên độ trung bình α
m
và tần số trung bình f
18

PP Maio và Maltoni (1998a)

Vì vậy, tần số chưa biết có thể được ước tính theo
2 1
( ) ( ).2 .
m
V h x x f
α
= −
2 1
( )
2.( ).
m
V h
f
x x
α
=
−
Biến thiên của hàm
h trong khoảng [x
1
,
x
2
] là tổng của các
biên độ α1, α2 α8
(Maio và Maltoni,
1998a)
19

PP Kovacs-Vajna, Rovatti, và
Frazzoni (2000)

Gồm 2 bước:

Khoảng cách vân trung bình được ước tính cho mỗi khối con
64×64 của ảnh.

Thông tin này được truyền, theo một phương trình khuếch
tán, đến các vùng còn lại.

Hai phương pháp được xem xét ở bước đầu tiên:

Phương pháp hình học: các điểm trung tâm của vân được
tính trên lưới chính quy và các khoảng cách giữa các vân
được đo trên đường thẳng nối qua những điểm này.

Phương pháp quang phổ: dựa trên việc tìm kiếm các trị số
cực đại trong phổ Fourier bậc 2 của mỗi khối con
20
Nội dung

Giới thiệu

Ước lượng hướng vân cục bộ

Ước lượng tần số vân cục bộ

Phân đoạn ảnh


Dò tìm vùng đặc trưng và core

Tăng cường ảnh

Dò tìm chi tiết

Lọc chi tiết

Ước lượng số lượng vân lồi

Demo

Hỏi/Đáp ???
21
Phân đoạn ảnh

Tách vùng chứa dữ liệu vân tay ra khỏi ảnh nền

Mục đích là tránh việc rút trích đặc trưng trong các vùng
nhiễu và thông tin không có giá trị
22
Ảnh trước và sau khi phân đoạn
Một số PP phân đoạn ảnh

PP tính lược đồ hướng vân cục bộ trong vùng lân cận

Hướng vân được ước lượng cho từng pixel và một lược đồ
(histogram) được tính cho từng khối 16x16

Với mỗi khối, nếu có sự xuất hiện nổi trội của một đỉnh

trong lược đồ thì đó là một mẫu có hướng hay nó thuộc về
foreground, ngược lại nếu lược đồ của nó ở dạng phẳng
hoặc gần phẳng thì thuộc về background.

Khuyết điểm - không hiệu quả khi xuất hiện các khối đồng
nhất

Giải quyết - bên cạnh histogram của các góc định hướng còn
tính độ xám của từng khối
23
Một số PP phân đoạn ảnh (tt)

Ratha, Chen, và Jain (1995) - xác định mỗi khối 16x16 thuộc
về foreground hay background dựa trên giá trị độ xám theo
phương vuông góc với hướng vân cục bộ

Maio và Maltoni (1997) - sử dụng độ lớn trung bình của
gradient trên từng khối

Shen, Kot, và Koo (2001) - sử dụng 8 bộ lọc Gabor kết hợp
trên mỗi khối

Bazen và Gerez (2001) - sử dụng kĩ thuật gọi là pixel-wise,
trong đó 3 đặc trưng (gradient coherence, intensity mean và
intensity variance) được tính cho từng pixel và một bộ lọc tuyến
tính được sử dụng để cho biết pixel đó thuộc về forceground hay
background
24
Nội dung


Giới thiệu

Ước lượng hướng vân cục bộ

Ước lượng tần số vân cục bộ

Phân đoạn ảnh

Dò tìm vùng đặc trưng và core

Tăng cường ảnh

Dò tìm chi tiết

Lọc chi tiết

Ước lượng số lượng vân lồi

Demo

Hỏi/Đáp ???
25