Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ







ĐÀO THANH KHIẾT








MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN
TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY








LUẬN VĂN THẠC SĨ

HÀ NỘI - 2007
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ







ĐÀO THANH KHIẾT








MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN

TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY



Ngành: Công nghệ thông tin
Mã số: 1.01.10



LUẬN VĂN THẠC SĨ


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. NGÔ QUỐC TẠO









HÀ NỘI - 2007
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
MỤC LỤC
CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH 4
DANH MỤC HÌNH VẼ 5
MỞ ĐẦU 7 U
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 9
1.1. Giới thiệu 9

1.2. Lịch sử của vân tay 9
1.3. Sự hình thành các vân tay 11
1.4. Tính duy nhất của các vân tay 11
1.5. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động 13
1.6. Thu nhận và lưu trữ vân tay 14
1.7. Biểu diễn vân tay và nhận dạng đặc điểm 15
1.8. So sánh vân tay 18
1.9. Phân loại và chỉ mục vân tay 19
1.10. Ứng dụng của nhận dạng vân tay 20
CHƯƠNG 2. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY 21
2.1. Giới thiệu 21
2.2. Ảnh vân tay 23
2.3. Các đặc điểm của vân tay 25
2.4. Biểu diễn ảnh vân tay 28
2.5. Các bước trong nâng cao ảnh vân tay 28
2.6. Các bộ lọc theo ngữ cảnh 29
2.7. Tiền xử lý ảnh vân tay 31
2.8. Đánh giá hướng vân cục bộ 32
2.9. Đánh giá tần số vân cục bộ 35
2.10. Phân vùng 38
2.11. Bộ lọc Gabor 40

2
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
CHƯƠNG 3. CẢI TIẾN VÀ THỰC NGHIỆM 45
3.1. Giới thiệu 45
3.2. Trình tự các bước trong mô hình thực nghiệm 45
3.3. Tiêu chuẩn của ảnh đầu vào 46
3.4. Điều chỉnh độ tương phản 46
3.5. Đánh giá hướng vân cục bộ 49

3.6. Đánh giá tần số vân cục bộ 54
3.7. Sửa tần số lỗi 61
3.8. Đánh giá vùng bất thường 63
3.9. Phân vùng 64
3.10. Nâng cao ảnh 65
3.11. Đánh giá thực nghiệm 66
KẾT LUẬN 75
Hướng phát triển trong tương lai 75
TÀI LIỆU THAM KHẢO 77
PHỤ LỤC 79
PL1. Histogram 79
PL2. Cân bằng histogram 79
PL3. Gradient 80
PL4. Phương pháp Sobel 81






3
Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Splitter.
A watermark is added at the end of each output PDF file.
To remove the watermark, you need to purchase the software from
/>Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH
AFIS (Automated Fingerprint Identification System): hệ thống nhận dạng vân tay tự
động.
minutiae: chi tiết vụn vặt trong vân tay như điểm kết thúc, điểm rẽ nhánh,…, được sử
dụng để so sánh các vân tay.

ridge bifurcation: điểm rẽ nhánh của vân tay.
ridge ending: điểm kết thúc của vân tay.
loop: vùng vân có các đường vân bị uốn đột ngột làm hướng đường vân bị đảo chiều.
whorl: vùng vân có các đường vân tạo thành một vòng xoắn.
core: điểm lõi của vân tay.
pore: lỗ chân lông.
coherence: thuật ngữ được dùng để chỉ độ tin cậy của hướng vân cục bộ.

















4
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Kiến trúc chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động. 14
Hình 1.2: Cảm biến vân tay 15
Hình 1.3: Các hình dạng của vân tay 16

Hình 1.4: Minutiae 17
Hình 1.5: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải 1000 dpi. 17
Hình 2.1: Các ảnh vân tay có chất lượng kém 21
Hình 2.2: Các loại vùng vân tay 22
Hình 2.3: Các ảnh vân tay có độ phân giải khác nhau. 24
Hình 2.4: Ví dụ về chất lượng vân tay. 25
Hình 2.5: Đường vân và rãnh vân. 26
Hình 2.6: Các vùng đặc biệt. 26
Hình 2.7: Một số các minutiae thường gặp. 27
Hình 2.8: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải cao. 27
Hình 2.9: Bề mặt S ứng với một vùng vân nhỏ 28
Hình 2.10: Các bước trong nâng cao ảnh vân tay. 28
Hình 2.11: Hình dạng của bộ lọc được đề xuất bởi O’Gorman và Nickerson 30
Hình 2.12: Nâng cao ảnh vân tay theo phương pháp của Sherlock, Monro, và Millard 30
Hình 2.13: Ví dụ về phương pháp chuẩn hóa (Hong, Wan, Jain, 1998) 32
Hình 2.14: Hướng vân tương ứng với tọa độ (x,y) 32
Hình 2.15: Minh họa site gồm 3 x 3 khối kề nhau. 34
Hình 2.16: Các láng giềng D1, D2, D3, D4 trong một site. 35
Hình 2.17: Cửa sổ hướng và x-signature 36
Hình 2.18: Biến thiên của hàm h 38
Hình 2.19: Bộ lọc Gabor đối xứng chẵn 40
Hình 2.20: Minh họa tập bộ lọc với n
o
=8 và n
f
=3 42
Hình 2.21: Các mẫu vuông của ảnh với 8 hướng khác nhau 44

5
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay

Hình 3.1: Trình tự các bước trong giai đoạn nâng cao ảnh vân tay. 45
Hình 3.2: Minh họa chuyển từ ảnh màu sang ảnh cấp xám. 46
Hình 3.3: Minh họa độ tương phản. 47
Hình 3.4: Histogram được chia làm 3 khoảng bằng nhau 48
Hình 3.5: Minh họa cân bằng histogram. 49
Hình 3.6: Minh họa khối B nằm ở trung tâm, và các cửa sổ D1, D2,…, D8. 50
Hình 3.7: Minh họa trường hợp khi hướng cục bộ ở khối B không đủ độ tin cậy 50
Hình 3.8: Minh họa thuật toán đánh giá hướng 53
Hình 3.9: Biểu đồ minh họa ví dụ của x-signature 54
Hình 3.10: Minh họa cửa sổ K. 55
Hình 3.11: Đồ thị của g(x) trong các trường hợp b=2,3 và 4 58
Hình 3.12: Minh họa thuật toán đánh giá tần số. 61
Hình 3.13: Minh họa thuật toán sửa tần số 62
Hình 3.14: Minh họa thuật toán tìm vùng bất thường 64
Hình 3.15: Minh họa thuật toán nâng cao. 66
Hình 3.16: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có nhiều nếp gấp 67
Hình 3.17: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay ẩm 68
Hình 3.18: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay khô 69
Hình 3.19: Đánh giá thuật toán tìm tần số vân trên ảnh có nhiều nếp gấp 70
Hình 3.20: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay ẩm 71
Hình 3.21: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có nếp gấp 72
Hình 3.22: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có vân tay ẩm 72
Hình 3.23: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có vân tay khô 73
Hình 3.24: Hiệu quả của việc đánh giá vùng bất thường. 73
Hình PL.1: Ảnh gradient, các mũi tên xanh chỉ hướng của gradient. 80



6
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay

MỞ ĐẦU
Dấu vân tay từ lâu đã được sử dụng như một căn cước sinh học hữu hiệu và trong
điều tra tội phạm do đặc tính duy nhất của nó. Cho đến nay, với sự tiến bộ của khoa
học công nghệ, nhận dạng vân tay ngày càng
được áp dụng rộng rãi trong đời sống,
như trong
các tính năng bảo mật của máy tính xách tay, xe hơi, di động, thanh toán
tiền… mà chỉ cần một công cụ quét và nhận dạng dấu vân tay thao tác rất nhanh
chóng, dễ dàng.
Nếp vân da ngón tay ở mỗi người do nhiều gien chi phối. Số lượng nếp vân và
hình thái của chúng sẽ không thay đổi trong suốt cuộc đời. Thoáng nhìn, vân ngón tay
người này và vân ngón tay người kia có vẻ chẳng khác nhau là mấy, nhưng thực ra dấu
vân tay của mỗi người đều có những nét riêng biệt, và đặc trưng. Một trường hợp tội
phạm ở Mỹ từng cắt các miếng da trên ngón tay mình rồi ghép vào các ngón khác,
nghĩ rằng sẽ thoát. Nhưng cảnh sát đã tìm ra hắn bằng cách cắt ảnh chụp những dấu
tay này và thử ghép những mảnh vụn đó lại với nhau như chơi trò xếp hình.
Từ thế kỷ 15, người Trung Quốc đã biết dùng dấu vân ngón tay để điểm chỉ làm
bằng chứng trong các giấy tờ. Ở châu Âu thì muộn hơn. Năm 1823, giáo sư Johannes
E.Purkinje đề cập đến phân loại vân tay. Đến năm 1901, khoa giám định vân tay mới
thực sự hình thành và được áp dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia, trở thành một trong
những biện pháp chính trong hình pháp học.
Vân ngón tay có nhiều nét rất đặc trưng: điểm kết thúc của đường vân tay (ridge
ending), điểm rẽ nhánh (ridge bifurcation), hoặc “
đảo” (island). Việc có hay không các
đặc điểm này và vị trí tương đối giữa chúng cho phép xây dựng một mẫu vân tay và
xác định được một hệ số tương quan giữa chúng.
Ngoài ra, người ta còn phân loại các dấu vân tay thành các họ chính: nghiêng về
bên trái, nghiêng về bên phải Trên 60% số người có cấu tạo chuẩn như hướng về bên
phải đối với những ngón ở tay trái Các chuyên gia về dấu vân tay cho rằng, xác suất
xuất hiện hai người có cùng những nét vân tay giống nhau nhỏ hơn một phần tỷ.

Ngày nay khi đến tuổi làm chứng minh thư, mọi người đều phải lăn các ngón tay
để lại dấu vân tay trong cơ sở dữ liệu của cảnh sát. Xác định dấu vân tay là một tiêu
chuẩn quan trọng của giám định hình sự. Bởi vậy hiện nay, ngay cả những tên trộm
mới vào nghề cũng hiểu là phải tìm mọi cách không để lại dấu vân tay trên hiện
trường.

7
Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
Với những đặc điểm nổi bật như vậy, nhận dạng vân tay được xem là một trong
những kỹ thuật sinh trắc học đặc biệt quan trọng và cần được đầu tư nghiên cứu thích
đáng.
Nhờ sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ, các vân tay có thể được
xác định nhờ một hệ thống nhận dạng vân tay tự động (AFIS), với thời gian nhanh hơn
nhiều so với làm thủ công. AFIS sử dụng công nghệ ảnh số để thu thập, lưu trữ và
phân tích dữ liệu vân tay. Quá trình nhận dạng vân tay tự động thường gồm một số
giai đoạn như nâng cao chất lượng ảnh vân tay, phân loại vân tay, trích chọn vân tay,
và cuối cùng là so sánh các vân tay. Trong các giai đoạn này, nâng cao chất lượng của
ảnh vân tay là giai đoạn vô cùng quan trọng, vì trong khi quét hoặc lấy mẫu vân tay,
ảnh vân tay có thể bị nhiễu do các vết bẩn, hoặc do lực nhấn của các đầu ngón tay yếu.
Nhiệm vụ của bước nâng cao là làm giảm nhiễu, đánh dấu các vùng vân có thể nhận
dạng và không thể nhận dạng. Tính chính xác của cả hệ thống nhận dạng vân tay tự
động phụ thuộc vào độ tin cậy của các thuật toán nâng cao ảnh.
Luận văn đã tập trung vào nghiên cứu các vấn đề liên quan đến nâng cao chất
lượng ảnh vân tay, đề xuất một số cải tiến, và tiến hành thực nghiệm để chứng tỏ sự
hiệu quả của các thuật toán đó. Nội dung khóa luận được tổ chức thành ba chương như
sau:
 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay: tóm tắt lịch sử phát triển của
nhận dạng vân tay, các đặc điểm, quá trình thu nhận, phân loại, so sánh vân tay,
và ứng dụng của vân tay.
 Chương 2. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay: trình bày các tính chất của vân

tay được khai thác trong giai đoạn nâng cao ảnh, biểu diễn ảnh vân tay, các
phương pháp và thuật toán nâng cao ảnh vân tay.
 Chương 3. Cải tiến và thực nghiệm: trình bày những nghiên cứu đã đạt được
trong phạm vi khóa luận, đồng thời đề xuất một số thuật toán cải tiến và kết quả
thực nghiệm.
Cuối cùng, phần kết luận tổng kết lại những thành quả đạt được của luận văn và
hướng phát triển trong tương lai.

8
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY
1.1. Giới thiệu
Nhận dạng vân tay là phương pháp lâu đời nhất trong nhận dạng sinh trắc học. Nó
có lịch sử cách đây ít nhất 2200 năm trước công nguyên. Từ xa xưa, người Assyri,
Trung Quốc và Nhật Bản đã biết sử dụng vân tay để phân biệt cá nhân. Năm 1897,
nhận dạng vân tay đã được sử dụng để xác minh tội phạm. Cho đến nay, ứng dụng
nhận dạng vân tay đã vượt ra ngoài phạm vi của khoa học hình sự và được sử dụng
ngày càng nhiều trong đời sống xã hội với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt là bảo
mật hệ thống. Nội dung chương này bao gồm các vấn đề sau đây:
- Giới thiệu khái quát về lịch sử của vân tay.
- Sự hình thành và các đặc điểm của vân tay.
- Các vấn đề chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động.
- Các ứng dụng của nhận dạng vân tay.
1.2. Lịch sử của vân tay
Dấu vân tay trên các đầu ngón tay liên quan đến lịch sử lâu đời của loài người. Từ
thời xa xưa, con người còn là phải trực tiếp dùng tay để săn bắn và hái lượm cũng như
leo trèo. Các vân tay sẽ giúp ta cầm hoặc nắm chắc các vật trong tay. Các vân tay, chỉ
tay, gồ nổi và đường rãnh trên da của mỗi người sẽ do các nhân tố di truyền và môi
trường quyết định, vì vậy vân tay của mỗi người có thể coi là duy nhất, không ai giống
ai. Thậm chí ở các cặp song sinh vân tay cũng không giống nhau.

Những khắc họa của vân tay đã được tìm thấy rất nhiều trên các đồ vật của người
cổ đại. Đây là bằng chứng cho thấy người cổ đại đã có nhận thức về sự khác nhau của
các dấu vân tay, tuy nhiên vẫn chưa có cơ sở khoa học cho những nhận thức đó (Lee &
Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971). Mãi cho đến thế kỉ 16, kĩ thuật xác định vân tay
hiện đại mới ra đời (Cummins & Midlo, 1961; Galton, 1892; Lee & Gaensslen, 2001).
Năm 1684, nhà hình thái học thực vật người Anh, Nehemiah Grew, đã công bố một
bài báo khoa học đầu tiên, trong đó báo cáo những nghiên cứu của ông về các đường
vân, rãnh vân, và cấu trúc lỗ chân lông trên các vân tay (Lee & Gaensslen, 2001).
Kể từ đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã đầu tư công sức vào nghiên cứu vân tay.
Năm 1788, công trình nghiên cứu của Mayer đã mô tả chi tiết về sự hình thành cấu
trúc của vân tay, ông còn xác định và đặc trưng hóa một số các đặc điểm của đường
vân tay. Năm 1809, Thomas Bewick đã sử dụng vân tay của mình như một nhãn hiệu

9
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
đăng ký thương mại, đây là một trong những cột mốc quan trọng nhất trong nghiên
cứu khoa học về nhận dạng vân tay. Purkinje, 1823, là người đầu tiên đã đề xuất một
phương pháp phân loại vân tay, ông chia vân tay thành chín loại dựa trên cấu trúc của
các đường vân. Henry Fauld, 1980, lần đầu tiên gợi ý tính duy nhất của vân tay dựa
trên kinh nghiệm quan sát của ông (Moenssens, 1971). Cùng thời điểm đó, Herschel đã
khẳng định rằng ông đã có kinh nghiệm 20 năm về nhận dạng vân tay (Lee &
Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971). Những sự nghiên cứu này đã tạo nền tảng cho
nhận dạng vân tay hiện đại. Vào thế kỷ 19, Francis Galton đã thực hiện một nghiên
cứu quy mô về vân tay (Galton, 1982). Vào năm 1888, ông đã giới thiệu các đặc trưng
của minutiae được sử dụng cho so sánh vân tay.
Một tiến bộ quan trọng trong nhận dạng vân tay là vào năm 1899, Edward Henry
đã thiết lập một “hệ thống Henry” về phân loại vân tay (Lee & Gaensslen, 2001). Đầu
thế kỷ hai mươi, các dạng vân tay đã được nghiên cứu một cách thấu đáo. Các nguyên
lý của vân tay (Moenssens, 1971) được tóm tắt dưới đây:
1. Các đường vân và rãnh vân có những đặc trưng khác nhau đối với các vân tay

khác nhau;
2. Hình dạng vân tay có thể khác nhau với mỗi người, nhưng chỉ trong giới hạn
cho phép để có thể phân loại một cách hệ thống;
3. Hình dạng và những chi tiết minutiae của các đường vân và rãnh vân của một
người là không bao giờ thay đổi.
Nguyên lý đầu tiên là cơ sở cho nhận dạng vân tay, và nguyên lý thứ hai là cơ sở
của phân loại vân tay.
Đầu thế kỷ hai mươi, nhận dạng vân tay được chấp nhận như một phương pháp
xác minh cá nhân và trở thành thủ tục pháp lý chuẩn. Các cơ quan xác định vân tay
được triển khai trên toàn cầu và cơ sở dữ liệu vân tay tội phạm được thiết lập (Lee &
Gaensslen, 2001). Các kỹ thuật nhận dạng vân tay khác nhau, bao gồm thu nhận vân
tay, phân loại vân tay, và khớp phân tay được phát triển. Chẳng hạn, cơ quan xác định
vân tay của FBI được thành lập năm 1924 với cơ sở dữ liệu gồm 810,000 thẻ vân tay
(Federal Bureau of Investigation, 1984, 1981).
Với sự phát triển nhanh chóng của ứng dụng nhận dạng vân tay trong pháp lý, các
cơ sở dữ liệu vân tay trở nên lớn đến mức việc xác định vân tay thủ công là không thể
làm được. Lấy ví dụ, tổng số vân tay trong cơ sở dữ liệu của FBI hiện tại trên 200 triệu
và còn tiếp tục tăng. Với hàng nghìn các yêu cầu được nhận hàng ngày, thì thậm trí với
một đội hơn 1300 chuyên gia vân tay cũng không thể phản hồi các yêu cầu này kịp

10
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
thời (Lee & Gaensslen, 2001). Đầu những năm 1960, FBI, cùng với Home Office ở
Anh, và cảnh sát Paris đã đầu tư với quy mô lớn để phát triển các hệ thống nhận dạng
vân tay tự động (AFIS) (Lee & Gaensslen, 2001). Dựa trên những quan sát xem các
chuyên gia vân tay thực hiện nhận dạng vân tay thế nào, ba vấn đề chủ yếu trong thiết
kế AFIS được xác định và nghiên cứu: thu nhận vân tay kỹ thuật số, lấy các đặc trưng
của đường vân cục bộ, và khớp các mẫu đặc trưng của đường vân. Nỗ lực của họ đã
thành công đến mức ngày nay hầu hết các cơ quan thi hành luật pháp trên toàn cầu đều
sử dụng AFIS. Các hệ thống này đã cải thiện đáng kể năng suất của các cơ quan giám

định vân tay, đồng thời giảm chi phí thuê và đào tạo các chuyên gia vân tay.
Công nghệ nhận dạng vân tay tự động đã phát triển nhanh chóng, vượt ra ngoài
phạm vi ứng dụng của pháp lý và có mặt cả ở các ứng dụng đời thường. Trên thực tế,
các hệ thống sinh trắc học cho nhận dạng vân tay đã trở nên phổ biến đến mức khi ta
nói đến hệ thống sinh trắc học thì cũng đồng nghĩa với việc nói đến hệ thống nhận
dạng vân tay.
1.3. Sự hình thành các vân tay
Vân tay được hình thành hoàn thiện sau bảy tháng phát triển của bào thai và hình
dạng các đường vân tay không thay đổi trong suốt cuộc đời của mỗi người ngoại trừ
tai nạn làm biến dạng hoặc mất các ngón tay (Babler, 1991). Có những trường hợp tội
phạm đã dùng đá nhám mài cho mất dấu vân tay nhưng vô ích, lớp da mới mọc lên lại
mang đầy đủ dấu ấn của vân tay cũ. Thuộc tính này làm cho vân tay là một đặc điểm
nhận dạng sinh trắc học rất hiệu quả.
Nói chung, cơ cấu sinh học của vân tay là hệ quả của sự tương tác giữa các gen và
môi trường. Các vân tay bắt đầu khác nhau từ khi con người còn là bào thai. Thứ nhất
là do sự phát triển kích thước của gan bàn tay, các ngón tay, lòng bàn chân, các ngón
chân. Thứ hai là do sự tác động của môi trường trong dạ con đến các bàn tay, bàn chân
là không giống nhau. Tóm lại, có rất nhiều sự biến đổi trong quá trình hình thành vân
tay, và làm cho các vân tay không thể tuyệt đối giống nhau.
1.4. Tính duy nhất của các vân tay
Mặc dù vân tay vẫn được biết đến như một thẻ căn cước chứng minh nhân dân,
nhưng tính duy nhất của nó vẫn chỉ dựa trên những kinh nghiệm quan sát. Do vậy, với
sự ứng dụng ngày càng rộng rãi của vân tay, người ta cũng lo ngại về cơ sở khoa học
của nó. Sự sai sót trong nhận dạng vân tay có thể dẫn đến hậu quả nặng nề, đặc biệt là
trong giám định hình sự. Hơn nữa, các hệ thống nhận dạng vân tay tự động không sử

11
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
dụng toàn bộ thông tin trong các vân tay, mà chỉ trích chọn một phần các đặc điểm
trong đó và không có sự giám sát của các chuyên gia vân tay (Maltoni, et al., 2003).

Phần này sẽ giới thiệu một số quan điểm về tính duy nhất của vân tay.
Vài năm sau khi Galton (1892) và Henry (1900) công bố rộng rãi những nghiên
cứu đầu tiên về vân tay, báo chí lại một lần nữa đã khẳng định rằng dấu vân tay thực
sự là duy nhất (Cole, 2001):
“Khả năng hai người sinh ra có cùng dấu vân tay chỉ xuất hiện một lần trong suốt
quá trình tồn tại của hệ mặt trời.” – dòng tít trên tờ Harper (1910).
“Cứ năm mới tìm thấy hai vân tay giống nhau” – Scientific American, 1911.
48
10
Tính duy nhất của vân tay đã được chấp nhận một thời gian dài do thiếu những
quan điểm đối lập. Kết quả là, nhận dạng bằng vân tay được xem như một phương
pháp nhận dạng cá nhân hoàn hảo. Tuy nhiên, gần đây đã xuất hiện những nghi vấn về
tính duy nhất của vân tay. Năm 1993, sau vụ kiện của Daubert với công ty dược
Merrel Dow, tòa án tối cao Mĩ đã đòi hỏi phải thiết lập độ tin cậy cho các chứng cớ
khoa học. Điều này có ảnh hưởng sâu sắc đến việc thừa nhận các bằng chứng giám
định vân tay trong các tòa án. Tòa án này đã tuyên bố rằng trước khi quyết định công
nhận bất kỳ bằng chứng khoa học nào, thì phải xem xét các nhân tố sau (Maltoni, et
al., 2003):
1. Kỹ thuật hoặc phương pháp luận liên quan đến bằng chứng khoa học đó có phụ
thuộc vào một giả thiết thống kê nào không?
2. Đã xây dựng một phương pháp đánh giá lỗi cho chứng cớ khoa học chưa?
3. Đã có các tiêu chuẩn để thẩm định các quá trình của kỹ thuật đó hay không và
đã được xác nhận chưa?
4. Nó đã được xem xét và công bố chưa?
5. Nó có được chấp nhận rộng rãi không?
Sau đó, lần đầu tiên nhận dạng vân tay đã bị các luật sư bào chữa phản bác trong
một phiên tòa tại Mĩ (1999), với quan điểm rằng giả thuyết cơ sở về tính duy nhất của
vân tay không được kiểm tra một cách khách quan và không có phương pháp đánh giá
lỗi tiềm tàng trong quá trình so sánh vân tay. Dù sao, lời bào chữa trên nhằm bác bỏ
chứng cớ vân tay đã bị từ chối. 7-1-2002, một thẩm phán của toà án liên bang đã phán

quyết rằng, thiếu những sự đánh giá tin cậy về độ chính xác trong khi so sánh vân tay,
các chuyên gia vân tay không thể chứng tỏ chắc chắn được hai dấu vân tay có phải từ

12
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
cùng một ngón tay hay không. Mặc dù vậy sau đó, cũng chính ông ta bỏ phán quyết
này vào ngày 13-3-2002 (Maltoni, et al., 2003).
Nhận dạng vân tay dựa trên hai giả thuyết cơ bản sau: các chi tiết vân tay tồn tại
vĩnh viễn, và vân tay của một người là duy nhất. Tính đúng đắn của giả thuyết đầu tiên
đã được thẩm định dựa trên những quan sát kinh nghiệm cũng như dựa trên giải phẫu
và sự tạo thành hình thái của bề mặt da vân tay bị chà sát. Nhưng giả thiết thứ hai đã
gặp phải không ít sự nghi ngờ trong một số phiên tòa. Khái niệm tính duy nhất của vân
tay đã được các chuyên gia chấp nhận rộng rãi dựa trên sự kiểm tra trực tiếp trên hàng
triệu các vân tay. Tuy nhiên, cơ sở khoa học nền tảng của tính duy nhất vẫn chưa được
nghiên cứu hoặc thẩm định một cách rõ ràng. Tháng 3-2000, bộ tư pháp Mỹ đã thừa
nhận là chưa có cuộc kiểm tra nào được thực hiện và công nhận sự cần thiết của một
nghiên cứu như vậy (www.ojp.usdoj.gov). Viện tư pháp quốc gia đã phản hồi lại bằng
việc xác định hai chủ đề nghiên cứu cơ bản chính sau: đo lường số chi tiết có thể so
sánh trong một vân tay, và đo lường số chi tiết phù hợp giữa hai vân tay.
Với sự đòi hỏi cấp bách cần có một cơ sở khoa học cho vấn đề duy nhất của vân
tay, nhiều giải pháp đã được đề xuất. Đa số các giải pháp này đều có tư tưởng chung là
đánh giá xác suất để hai vân tay thuộc hai ngón tay khác nhau bị khớp thành giống
nhau (xác suất khớp sai). Khi so sánh vân tay bằng hệ thống tự động, thì xác xuất khớp
sai cũng đồng nhất với tỉ lệ khớp sai (FMR). Nếu tỉ lệ lỗi trong so sánh vân tay được
đánh giá một cách tin cậy, thì đó sẽ là cơ sở để nhận dạng vân tay được chấp nhận
trong các tòa án luật pháp như một bằng chứng xác đáng.
Để giải quyết vấn đề duy nhất, cần định nghĩa một biểu diễn của vân tay và
phương pháp so sánh độ tương tự giữa hai vân tay. Vân tay có thể được biểu diễn dựa
trên một số đặc trưng khác nhau, ví dụ như hình dáng của các đường vân, tần số vân,
số lượng vùng đặc biệt (vòng lặp, hoặc các điểm delta), kiểu vân, hướng vân, vị trí các

minutiae, số đường vân giữa các cặp minutiae, vị trí của các điểm lõi. Tất cả những
đặc điểm này góp phần tạo nên tính duy nhất của vân tay (Maltoni, et al., 2003).
1.5. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động
Kiến trúc chung của một hệ thống nhận dạng vân tay tự động được mô tả như hình
1.1, bao gồm 4 phần sau (Jain & Pankanti, 2000):
- Giao diện đọc vân tay: cung cấp một cơ cấu để thu nhận ảnh vân tay đầu vào.
- Cơ sở dữ liệu hệ thống: lữu trữ thông tin về các dấu vân tay.

13
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
- Mô đun kết nạp vân tay: có nhiệm vụ kết nạp các dấu vân tay của các đối tượng
vào cơ sở dữ liệu của hệ thống. Khi một ảnh vân tay của một đối tượng được
kết nạp, một thuật toán trích chọn minutiae sẽ được áp dụng để tìm các mẫu
minutiae. Sau đó một thuật toán kiểm tra chất lượng được sử dụng để đảm bảo
trong cơ sở sữ liệu chỉ bao gồm những vân tay có chất lượng tốt (phải tìm thấy
một lượng tối thiểu các minutiae trong ảnh vân tay). Nếu ảnh vân tay có chất
lượng xấu, thì sẽ được nâng cao để cải thiện tính rõ ràng của các cấu trúc vân và
đánh dấu các vùng không thể khôi phục được. Ảnh nâng cao sẽ được trích chọn
minutiae.
- Mô đun xác thực vân tay: so sánh vân tay của đối tượng cần xác thực với các
vân tay trong cơ sở dữ liệu của hệ thống. Ảnh vân tay cần xác thực được thu
nhận, sau đó các mẫu minutiae được trích chọn và được so sánh với các mẫu
minutiae có trong cơ sở dữ liệu.

Hình 1.1: Kiến trúc chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động.
1.6. Thu nhận và lưu trữ vân tay
Một ảnh vân tay có thể được phân thành hai loại là off-line và live-scan. Ảnh off-
line được tạo ra bằng cách bôi mực lên các ngón tay và nhấn các ngón tay đó lên giấy.
Sau đó mẫu vân tay được số hóa bằng cách dùng máy scan hoặc máy ảnh có độ phân
giải cao. Ảnh live-scan được thu nhận bằng cách dùng một bộ cảm biến quét trực tiếp

các đầu ngón tay. Một loại ảnh vân tay off-line đặc biệt nữa gọi là latent, được lấy mẫu
tại các hiện trường. Chất nhờn trên da làm vân tay bị in lên bề mặt của vật mà tay
chạm vào. Các mẫu vân tay có thể được lấy từ bề mặt bằng cách dùng các kỹ thuật hóa
học (Maltoni, et al., 2003).
Đọc
vân tay
Trích chọn
minutiae
CSDL
vân tay
So sánh
minutiae
Trích chọn
minutiae
Kết quả
Mô đun kết nạp vân tay
Mô đun xác thực vân tay
Kiểm tra
chất lượng

14
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
Các tham số chính tạo nên đặc điểm của ảnh vân tay số là: độ phân giải, vùng cảm
biến vân tay, số điểm ảnh, độ chính xác hình học, độ tương phản, độ méo hình học.
Nhằm mục đích làm tăng sự tương thích giữa các ảnh vân tay, và đảm bảo các ảnh vân
tay thu nhận được có chất lượng tốt, FBI đã phát hành một tập các đặc tả quy định chất
lượng, khuôn dạng cho cả ảnh vân tay và các máy scan off-line/live-scan theo chuẩn
của FBI. Đa số các thiết bị quét live-scan sử dụng cho mục đích thương mại đều không
theo các chuẩn đặc tả của FBI, nhưng nhỏ gọn, rẻ và thân thiện hơn với người dùng
(Maltoni, et al., 2003).

Ngoài các máy quét quang học, hiện nay còn có các cảm biến bán dẫn cho phép
thu nhận vân tay, có thể dễ dàng đưa vào các máy tính laptop, điện thoại di động,…

Hình 1.2: Cảm biến vân tay.
Vấn đề lưu trữ các ảnh vân tay dạng thô là một bài toán khó đối với các hệ thống
nhận dạng vân tay tự động lớn. Năm 1995, FBI lưu trữ trên 200 triệu thẻ vân tay, và
con số này tăng rất nhanh với số lượng 30,000 đến 50,000 thẻ mới mỗi ngày. Mặc dù
giải pháp số hóa các thẻ vân tay có thể là sự lựa chọn tốt nhất, nhưng việc lưu trữ có
thể trở nên quá cồng kềnh. Trên thực tế, mỗi thẻ vân tay khi số hóa ở độ phân giải 500
dpi yêu cầu khoảng 10 Mbytes bộ nhớ. Như vậy 200 triệu thẻ sẽ cần khoảng 2000
terabytes. Do vậy, rất cần phải có một kĩ thuật nén hiệu quả. Không may là các
phương pháp nén không mất thông tin được biết đến và các phương pháp JPEG đều
không giải quyết được vấn đề này một cách triệt để. Một kỹ thuật nén mới (với lượng
thông tin mất mát nhỏ có thể chấp nhận được), gọi là WSQ (Wavelet Scalar
Quantization), trở thành chuẩn FBI cho nén ảnh vân tay 500 dpi (Maltoni, et al., 2003).
1.7. Biểu diễn vân tay và nhận dạng đặc điểm
Biểu diễn vân tay là phần cốt lõi trong thiết kế một hệ thống nhận dạng vân tay và
có ảnh hưởng nhiều đến việc thiết kế các phần sau của hệ thống. Các giá trị cường độ
trong ảnh vân tay có thể thay đổi mỗi lần thu nhận ảnh, và cần thiết phải xác định

15
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
những đặc điểm nổi bật của ảnh đầu vào mà có thể phân biệt giữa các vân tay cũng
như bất biến đối với mỗi người.
Một biểu diễn ảnh vân tay tốt phải hội tụ đủ hai thuộc tính sau: tính nổi bật
(saliency) và tính tương thích (suitability). Tính nổi bật có nghĩa là một biểu diễn nên
chứa thông tin riêng biệt vân tay. Tính tương thích nghĩa là biểu diễn có thể được trích
chọn, lưu trữ dễ dàng dưới một dạng nén, và thuận lợi cho việc so sánh vân tay
(Maltoni, et al., 2003).
Biểu diễn vân tay bằng ảnh, là biểu diễn dựa trên thông tin cường độ sáng của các

điểm ảnh. Đây là loại biểu diễn phổ biến trong các hệ thống nhận dạng. Tuy nhiên loại
biểu diễn này có thể bị giới hạn bởi các nhân tố như sự biến đổi độ sáng, biến đổi chất
lượng ảnh, các vết bẩn, và độ méo trong ảnh vân tay. Hơn nữa, biểu diễn dựa trên ảnh
đòi hỏi cần không gian lưu trữ rất lớn. Mặt khác, biểu diễn bằng ảnh sẽ đảm bảo lưu
được nhiều thông tin tối đa, miền ứng dụng rộng hơn.
Một mẫu vân tay khi được phân tích ở các cấp độ khác nhau, sẽ biểu lộ ra các loại
đặc điểm khác nhau.
Ở mức độ bao quát, sự bố trí của các đường vân tạo ra một số điểm đặc biệt như
điểm lặp, và điểm delta. Các điểm đặc biệt và hình dạng các đường vân đóng vai trò
rất quan trọng trong phân loại (classfication) và chỉ mục (indexing) vân tay, tuy vậy
chúng chưa đủ để nhận dạng chính xác một vân tay. Ở mức này, còn có một số đặc
điểm khác của vân tay như hình dạng bên ngoài của vân, hướng vân, và tần số vân.

Hình 1.3: Các hình dạng của vân tay; (a) hình cung; (b) hình lều; (c) lặp trái; (d) lặp phải; (e)
hình xoắn; (f) lặp kép; các vị trí có hình tam giác là các điểm delta.

16
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
Ở mức cục bộ, có tổng cộng 150 đặc điểm vân cục bộ khác nhau, gọi là các
minutiae (chi tiết vụn vặt) (Moenssens, 1971). Các đặc điểm này phục thuộc vào điều
kiện nhấn tay mạnh hay nhẹ và chất lượng ảnh vân tay, và hiếm khi ta quan sát thấy
trên các vân tay. Có hai đặc điểm dễ nhận thấy nhất của vân tay là: điểm kết thúc vân
(ridge ending), và điểm rẽ nhánh của vân (ridge bifurcation). Điểm kết thúc vân được
định nghĩa là vị trí đường vân bị cụt đột ngột. Điểm rẽ nhánh của vân là điểm mà
đường vân bị tách ra làm các nhánh. Nói chung, các minutiae trong vân tay có tính ổn
định cao và ít phụ thuộc vào các điều kiện nhấn tay. Mặc dù biểu diễn dựa trên
minutiae có tính nổi bật cao, nhưng việc trích chọn các minutiae tự động sẽ khó đạt
được độ tin cậy cao đối với những vân tay chất lượng thấp.

Hình 1.4: Minutiae; (a) hai loại minutiae chính, là điểm kết thúc và điểm rẽ nhánh; (b) vị trí

các minutiae trong một ảnh vân tay.
Ở mức độ cao hơn, ta có thể tìm thấy các chi tiết bên trong đường vân. Đó thường
là các lỗ chân lông mồ hôi (pore), các vị trí và hình dạng của nó có sự phân biệt khá
lớn. Tuy nhiên, việc trích chọn các đặc điểm này chỉ khả thi đối với các ảnh vân tay có
độ phân giải cao (1000 dpi). Vì vậy loại biểu diễn này không phổ biến trong hầu hết
các ứng dụng.

Hình 1.5: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải 1000 dpi.

17
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
1.8. So sánh vân tay
So sánh các ảnh vân tay là một vấn đề rất khó, bởi có sự thay đổi rất lớn trong các
lần nhấn tay khác nhau. Các nhân tố chính gây ra sự thay đổi này là: sự dịch chuyển,
góc xoay, các vân bị chồng một phần lên nhau, độ méo không tuyến tính, độ nhấn tay
thay đổi, điều kiện da thay đổi, nhiễu, và các lỗi trích chọn đặc điểm. Vì vậy đôi khi
các vân tay từ một ngón tay trông rất khác nhau, trong khi đó các vân tay từ các ngón
khác nhau lại có thể rất giống nhau.
Để có thể khẳng định hai vân tay có giống nhau hay không, phải đánh giá các nhân
tố sau (Maltoni, et al., 2003):
- Sự tương đồng về hình dạng mẫu của toàn bộ vân tay: nghĩa là hai vân tay phải
có cùng kiểu giống nhau.
- Phù hợp định tính: đòi hỏi các minutiae tương ứng với nhau thì phải giống
nhau.
- Phù hợp định lượng: nghĩa là phải tìm thấy một số tối thiểu các minutiae tương
ứng với nhau (theo quy định luật ở Mỹ, tối thiểu là 12 chi tiết).
- Các chi tiết minutiae tương ứng với nhau phải có sự tương quan giống nhau.
Trong thực tế, vân tay được so sánh thông qua các giao thức phức tạp. Những
chuyên gia vân tay phải tuân theo một biểu đồ tiến trình có sẵn để thực hiện so sánh
vân tay.

So sánh vân tay tự động không cần thiết phải theo các nguyên tắc giống nhau. Mặc
dù khớp vân tay tự động có quy trình giống với quy trình khớp vân tay thủ công, song
một số lượng lớn cách tiệp cận đã được thiết kế cách đây hơn 40 năm, và nhiều hệ
thống đã được thiết kế để thực hiện trên máy tính. Các cách tiếp cận so sánh vân tay
được phân loại như sau (Maltoni, et al., 2003):
- So sánh dựa trên sự tương quan: hai ảnh vân tay được đặt chồng lên nhau và sự
khác nhau trong tương quan của các điểm ảnh tương ứng sẽ được tính toán (sự
dịch chuyển, góc xoay);
- So sánh dựa trên minutiae: các minutiae được tìm thấy từ hai vân tay và được
lưu thành một tập các điểm trên mặt phẳng hai chiều. Sau đó khớp các minutae
tương ứng giữa vân tay mẫu và vân tay đầu vào, tạo thành một tập gồm tối đa
các cặp minutiae tương ứng nhau.

18
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
- So sánh dựa trên đặc điểm của đường vân: Tìm minutiae sẽ khó khăn trong các
ảnh vân tay chất lượng tồi, trong khi đó các đặc điểm của đường vân (như
hướng và tần số cục bộ, hình dạng vân, thông tin kết cấu) có thể đáng tin cậy
hơn, mặc dù tính phân biệt của các đặc điểm này hơi thấp.
1.9. Phân loại và chỉ mục vân tay
Hàng ngày, các hệ thống nhận dạng vân tay phải thu thập và lưu trữ một số lượng
lớn các vân tay. Để tìm vân tay tự động, vân tay đầu vào phải so sánh với rất nhiều vân
tay trong cơ sở dữ liệu. Để giảm thời gian tìm kiếm và độ phức tạp tính toán, cần thiết
phải phân loại những vân tay theo một cách nhất quán và chính xác, để ảnh vân tay
đầu vào chỉ phải so sánh với một tập con của cơ sở dữ liệu vân tay. Phân loại vân tay
là kỹ thuật để gán một vân tay vào một trong các loại vân đã được xác định trước.
Phân loại vân tay có thể được xem như giai đoạn so sánh vân ở mức thô. Chẳng hạn,
nếu cơ sơ dữ liệu vân tay được chia thành năm lớp, và một bộ phân loại vân tay đưa ra
kết quả ảnh vân tay đầu vào có thể thuộc một trong hai lớp với mức độ chính xác rất
cao, khi đó hệ thống nhận dạng chỉ cần tìm hai trong năm lớp, do đó theo lý thuyết sẽ

giảm không gian tìm kiếm đi 2.5 lần. Đáng tiếc là chỉ có một số lượng hạn chế các loại
vân tay chính (khoảng 5 loại), việc phân vân tay thành các loại là không nhất quán, và
có nhiều vân tay nhập nhằng. Trên thực tế, định nghĩa của mỗi loại vân tay rất phức
tạp và mập mờ. Một chuyên gia vân tay phải có rất nhiều kinh nghiệm mới có thể phân
loại vân tay một cách hợp lý. Khoảng 17% trong số 4000 ảnh vân tay trong cơ sở dữ
liệu NIST 4 có hai sự phân loại khác nhau (Watson & Wilson, 1992). Điều này có
nghĩa là ngay cả các chuyên gia cũng không đồng ý về phân loại vân tay chuẩn của
khoảng 17% ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu này. Do đó trong thực tế, phân loại vân
tay không tránh khỏi các lỗi, và việc tìm kiếm vân tay trong các cơ sở dữ liệu lớn có
tính chọn lọc thấp.
Để khắc phục điều này, một số tác giả đã đề xuất các phương pháp dựa trên “phân
loại liên tục” hoặc dựa trên các kĩ thuật chỉ mục khác nhau. Trong phân loại liên tục,
vân tay không được chia thành các lớp độc lập nhau, mà được đặc trưng hóa bởi một
vector, trong đó tổng kết các đặc điểm chính của vân tay đó. Các đặc trưng liên tục
được sử dụng cho quá trình chỉ mục các vân tay trong các cấu trúc dữ liệu không gian
và cho quá trình truy lục vân tay bằng các phương tiện truy vấn không gian.


19
Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay
1.10. Ứng dụng của nhận dạng vân tay
Công nghệ nhận dạng vân tay đã phát triển rất nhanh chóng và được sử dụng rộng
rãi trong ngành pháp lý như nhận dạng tội phạm và đảm bảo an ninh trong các nhà tù.
Ngày nay nhận dạng vân tay có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong các lĩnh vực dân sự.
Bảng 1.1 nêu một số ứng dụng của nhận dạng vân tay trong các lĩnh vực khác nhau:
Pháp lý Chính phủ Thương mại
Nhận dạng tử thi,
Điều tra tội phạm,
Tìm trẻ thất lạc,…

Chứng minh thư,
Bằng lái xe,
Bảo hiểm xã hội,
Hộ chiếu,…
Đăng nhập vào mạng,
Bảo mật dữ liệu,
Thương mại điện tử,
Truy cập Internet,
ATM, thẻ tín dụng,
Điện thoại di động,
Đào tạo từ xa,
Khóa,…
Bảng 1.1
Khi công nghệ vân tay trở nên hoàn thiện, thì sự tương tác giữa thị trường, công
nghệ, và các ứng dụng sẽ gia tăng nhanh chóng. Sự tương tác này ảnh hưởng bởi giá
trị gia tăng của công nghệ, sự nhạy bén của người dùng, và sự tin tưởng của người
dùng với các nhà cung cấp dịch vụ. Ta chưa đoán trước được trong tương lai công
nghệ vân tay sẽ phát triển thế nào, nhưng có thể chắc chắn rằng các ứng dụng của nhận
dạng vân tay sẽ ảnh hưởng sâu rộng đến công việc và đời sống hàng ngày của con
người.







20
Chương 2. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay
CHƯƠNG 2. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY

2.1. Giới thiệu
So sánh vân tay tự động phụ thuộc vào việc so sánh đặc điểm của các đường vân
cục bộ và các mối quan hệ giữa các đường vân để nhận diện một cá nhân. Một bước
quan trọng trong so sánh vân tay là tự động trích chọn các minutiae từ ảnh vân tay với
độ tin cậy cao, tuy nhiên đây là một vấn đề khó. Quá trình trích chọn các minutiae phụ
thuộc nhiều vào chất lựợng của ảnh vân tay đầu vào. Trong một ảnh vân tay lý tưởng,
các đường vân và rãnh vân nằm xen kẽ nhau và có hướng cục bộ giống nhau, còn các
minutiae là các điểm dị thường của đường vân, ví dụ như điểm kết thúc và điểm rẽ
nhánh. Trong trường hợp này, các đường vân có thể được phát hiện dễ dàng và các
minutiae có thể được định vị một cách chính xác từ các đường vân nhị phân. Hình 1.4b
là một ví dụ về ảnh vân tay chất lượng tốt. Tuy nhiên trong thực tế, do có sự khác nhau
trong các lần nhấn ngón tay, hình dạng đường vân, điều kiện của da tay, các thiết bị
thu nhận vân, và thái độ thiếu hợp tác của những đối tượng cần lấy vân, dẫn tới một
lượng đáng kể các vân tay có chất lượng kém. Các cấu trúc vân trong các ảnh vân tay
chất lượng kém không lúc nào cũng rõ ràng và do đó chúng không được phát hiện một
cách chính xác. Điều này dẫn tới một số vấn đề sau (Hong, Wan, Jain, 1998):
- Phát sinh một số lượng đáng kể các minutiae sai,
- Nhiều minutiae đúng không được nhận dạng,
- Phát sinh nhiều lỗi định vị (vị trí và hướng).

Hình 2.1: Các ảnh vân tay có chất lượng kém.

21
Chương 2. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay
Hình 2.1 là một ví dụ về các ảnh vân tay chất lượng rất kém, các cấu trúc vân bị
sai hoàn toàn. Để đảm bảo thuật toán trích chọn minutiae hoạt động tốt, thì cần thiết
phải có một giai đoạn nâng cao ảnh để cải thiện sự rõ ràng của các cấu trúc vân.

Hình 2.2: Các loại vùng vân tay; (a) vùng vân tốt; (b) vùng vân xấu có thể khôi phục; (c) vùng
vân xấu không thể khôi phục.

Một chuyên gia vân tay có thể xác định chính xác các minutiae theo nhiều phương
pháp khác nhau, ví dụ như xét hướng cục bộ, tính liên tục của vân, xu hướng đi của
đường vân,…, chỉ cần cấu trúc các đường vân và rãnh vân không bị mất hoàn toàn. Ta
có thể phát triển một thuật toán nâng cao ảnh dựa theo những phương pháp này để cải
thiện sự rõ ràng của cấu trúc vân. Nói chung, với một ảnh vân tay, các vùng trên ảnh
có thể được chia làm 3 loại (Hong, Wan, Jain, 1998) (hình 2.2):
- Vùng vân tốt: là vùng có các đường vân và rãnh vân rõ ràng, phân biệt với
nhau, nhờ đó thuật toán nhận dạng minutiae có thể làm việc hiệu quả.
- Vùng vân xấu có thể khôi phục: là nơi các đường vân và rãnh vân bị lỗi bởi một
số ít các vết gấp hoặc vết nhòe. Nhưng vẫn nhìn được và các vùng lân cận có
thể cung cấp đủ thông tin chính xác về cấu trúc vân và rãnh.
- Vùng vân xấu không thể khôi phục: là vùng mà các đường vân và rãnh vân bị
lỗi do nhiều nhiễu hoặc bị méo, do đó không thể nhìn được các đường vân và
rãnh vân. Các vùng lân cận không cung cấp đủ thông tin về cấu trúc vân và rãnh
đúng.
Mục đích của thuật toán nâng cao là cải thiện tính rõ ràng của các cấu trúc vân
trong các vùng vân có thể khôi phục, mặt khác xóa các vùng vân không thể khôi phục.
Quá trình nâng cao không được làm sai lệch cấu trúc của đường vân. Điều này rất
quan trọng, vì sự sai lệch có thể dẫn đến nhận dạng sai người sở hữu vân tay đó.
Nâng cao ảnh vân tay có thể trên hai loại ảnh là ảnh vân nhị phân và ảnh cấp xám.
Ảnh vân nhị phân là ảnh mà các điểm trên đường vân được gán giá trị 1 và không phải

22
Chương 2. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay
vân thì gán giá trị 0. Ảnh nhị phân thu được bằng cách sử dụng một thuật toán trích
chọn vân trên một ảnh đa cấp xám. Do các đường vân và rãnh vân trong ảnh vân tay
thay đổi và chạy song song với nhau trong một vùng cục bộ, nên một số phương pháp
đơn giản có thể được sử dụng để tách các vân sai khỏi cấu trúc vân đúng trong ảnh vân
nhị phân. Tuy nhiên, sau khi sử dụng thuật toán trích chọn vân trên các ảnh cấp xám
gốc, thông tin về cấu trúc vân chính xác thường bị mất phụ thuộc vào độ tin cậy của

thuật toán. Vì vậy, nâng cao trên ảnh vân nhị phân có nhiều hạn chế.
Trong ảnh vân cấp xám, các đường vân và rãnh trong một vùng cục bộ tạo nên
một mặt sóng dạng sin có hướng và tần số xác định. Một số kỹ thuật tận dụng những
thông tin này đã được đề xuất để nâng cao ảnh vân cấp xám. Tuy nhiên, các thuật toán
trích chọn các thông tin hướng và tần số thường giả định rằng các hướng vân cục bộ có
thể được đánh giá tin cậy. Trên thực tế, đối với các ảnh có chất lượng xấu thì giả định
này không đúng.
Nội dung chương này gồm các phần chính sau:
- Phân tích các đặc điểm của vân tay và ảnh vân tay, biểu diễn ảnh vân tay.
- Giới thiệu một số kỹ thuật và thuật toán nâng cao ảnh vân tay thông dụng.
2.2. Ảnh vân tay
Một ảnh vân tay được mô tả dựa trên các tham số chính sau:
Độ phân giải: chỉ số điểm ảnh trong mỗi inch (dpi). 500 dpi là độ phân giải nhỏ
nhất của các máy scan theo chuẩn FBI và nhiều loại máy thương mại khác; 250 đến
300 dpi là độ phân giải tối thiểu cho phép các thuật toán trích chọn định vị các
minutiae trong ảnh vân tay. Giảm độ phân giải của ảnh vân tay đồng nghĩa với việc
tìm các đường vân và rãnh vân khó khăn hơn, tách các điểm minutiae cũng trở nên
phức tạp hơn. Các ảnh ở độ phân giải từ 200 đến 300 dpi chỉ thích hợp đối với các kỹ
thuật tìm độ tương quan (Wilson, Watson, & Paek, 2000).

23