Nhận dạng vân tay dựa trên thuật toán đối sánh vân tay

i

LỜI CẢM ƠN
Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo: PGS.TS Ngô Quốc Tạo, Viện
Công nghệ thông tin – Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Trong suốt thời gian
học và làm luận văn tốt nghiệp, thầy đã dành rất nhiều thời gian quý báu để tận tình chỉ
bảo, hướng dẫn, định hướng cho em trong việc nghiên cứu, thực hiện luận văn.
Em xin được bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến Ban giám hiệu, Phòng sau đại
học, các thầy cô giáo Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học
Thái Nguyên đã giảng dạy trong quá trình học tập, thực hành, làm bài tập, đọc và nhận
xét luận văn của em, giúp em hiểu thấu đáo hơn lĩnh vực mà em nghiên cứu và những
hạn chế cần khắc phục trong việc học tập, nghiên cứu và thực hiện bản luận văn này.
Tôi xin cảm ơn chân thành đến Ban giám hiệu cùng các thầy cô tổ Tin – Công
nghệ Trường THPT Kinh Môn II đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học
tập.
Cuối cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới gia đình, người thân, tới bạn
bè, đồng nghiệp...., đã tận tình giúp đỡ và tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình học
tập và hoàn thành luận văn.
Mặc dù đã có nhiều cố gắng, song Luận văn không tránh khỏi những thiếu sót.
Rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của thầy cô và các bạn.
Thái Nguyên, tháng 08 năm 2015

Tác giả

VŨ THỊ HIÊN


ii

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN……….…………………………………………………………...i
DANH MỤC MỘT SỐ THUẬT NGỮ THƯỜNG DÙNGTRONG NHẬN
DẠNG VÂN TAY……………………………………………………………….v
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ……………………………………………..........vi
Chương I: NHẬN DẠNG VÂN TAY
1.1 Giới thiệu.................................................................................................1
1.2 Nhận dạng vân tay trong sinh trắc học.................................................2
1.2.1 Lịch sử của vân tay.................................................................6
1.2.2 Các hệ thống sinh trắc cơ bản.................................................7
1.2.3 So sánh các đặc trưng sinh trắc.....................................................8
1.2.4 Các lỗi của hệ thống sinh trắc ......................................................8
1.3 Phân loại kiểu vân tay.............................................................................9
1.3.1 Trích chọn đặc tính......................................................................12
1.3.2 Tạo vec tơ đặc tính.......................................................................12
1.3.3 Khâu phân loại kiểu vân tay.........................................................13
1.4 Các điểm đặc trưng ảnh vân tay.........................................................14
1.4.1 Trích các điểm Singularity...........................................................16
1.4.1.1 Trường định hướng...................................................................16
1.4.1.2 Xác định các điểm Singularity bằng chỉ số poincore................17
1.4.2 Trích các điểm minutiae...............................................................17


iii

1.4.2.1 Trích các điểm minutiae từ ảnh binary.....................................17
1.4.2.2 Trích các điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám.........................18
1.5 Phân tích cấu trúc vân tay...................................................................19
1.5.1 Biểu diễn hình ảnh vân tay..........................................................20
1.5.2 Ước lượng hướng vân cục bộ......................................................20
1.5.3 Ước lượng tần suất vân cục bộ....................................................22

Chương II: THUẬT TOÁN ĐỐI SÁNH VÂN TAY
2.1 Đối sánh vân tay.....................................................................................25
2.1.1 Giới thiệu.......................................................................................25
2.1.2 Thuật toán đối sánh dựa vào độ tương quan.................................29
2.1.3 Thuật toán đối sánh dựa vào đặc trưng.........................................33
2.1.4 Thuật toán đối sánh dựa vào đặc tính vân...........,.........................40
2.2 So sánh hiệu năng của các thuật toán đối sánh...................................42
CHƯƠNG III: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
3.1 Giới thiệu.................................................................................................44
3.2 Chương tình thực nghiệm......................................................................44
3.3 Tìm kiếm chi tiết......................................................................................45
3.3.1 Phương pháp...................................................................................45
3.3.2 Kết quả thực thi..............................................................................45
3.4 Thuật toán Hough...................................................................................47
3.4.1 Phương pháp...................................................................................47
3.4.2 Kết quả thực thi..............................................................................49


iv

3.5 Thuật toán đối sánh vân tay....................................................................50
3.5.1 Phương pháp.....................................................................................50
3.5.2 Kết quả thực thi................................................................................51
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ……………………………...……56
Kết quả đạt được……………………...…………………..…………………...57
Kiến nghị và hướng phát triển……………………………...…………….…..57
TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………………….……58

v

DANH MỤC MỘT SỐ THUẬT NGỮ THƯỜNG DÙNG
TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY
-

Fingerprint verification: Xác nhận dấu vân tay

-

Finger identification: Nhận diện dấu vân tay

-

Biometric: Công nghệ Sinh trắc học

-

Ridge: Đường vân tay trên ngón tay người

-

Singular: Điểm kỳ dị của vân tay trên ngón tay người, mang đặc điểm phân loại.

-

Core: Điểm “tâm” của vân tay, là một trong những điểm singular.

-

Minutiae: Điểm đặc trưng của vân tay trên ngón tay người.

-

Termination: Điểm kết thúc của đường vân, một lại minutia quan trọng.

-

Bifurcation: Điểm trẽ ba của đường vân, là một loại minutia quan trọng.

-

Poincaré: Một phương pháp dùng để phát hiện core theo trường vec-tơ và đường
bao.

-

Orientation Image: Hình ảnh thể hiện các định hướng cục bộ của các đường vân
tay, bao gồm nhiều phần tử….

-

Category : Nhóm phân loại.

-

Arch : Cung trơn.

-

Whorl : Vân hình xoáy.

-

Tented arch : Cung chồi.

-

Left loop : Quai trái.

-

Right loop : Quai phải.

-

Ravire : Các rãnh.

-

Ridge Endinh : Điểm kết thúc.

-

Bifurcation : Điểm rẽ nhánh.

-

Orientation Field : Trường định hướng.

-

Ridge line following : Dò theo đường vân.


vi

DANH MỤC HÌNH VẼ

Số hiệu
hình

Tên hình

Trang

Hình 1-1

Một số đặc trưng sinh trắc học

2

Hình 1-2

Biểu đô tương quan ứng dụng sinh trắc học.

5

Hình 1-3

Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa

6

Hình 1-4

Kiểu vân tay trong thực tế

10

Hình 1-5

Sơ đồ khối mô tả thuật toán phân loại vân tay.

11

Hình1-6

Phương pháp chỉ số Poincaré

12

Hình 1-7

Lấy đặc tính cho phân loại

13

Hình 1-8

Kết quả cây quyết định của bài toán phân loại kiểu
vân.

13

Hình 1-9

Đường cong sai số học và kiểm tra.

14

Hình 1-10 Các điểm singularity core và delta

15

Hình 1-11

Các điểm minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc)
vàBifurcation (điểm rẽ nhánh)

15

Hình 1-12

Ảnh vân tay và trường định hướng của nó

16

Hình 1-13 Sơ đồ mô tả thuật toán trích các điểm minutiae từ ảnh
binary

Bề mặt của ảnh vân tay với các đường vân (ridge) và
Hình 1-14
các rãnh (ravine)
Hình 1-5

Một ảnh vân hướng vân tay được tính trên một lưới
16x16. Mỗi phần tử là hướng cục bộ của đường vân;
chiều dài tương ứng với tính tin cậy

18
18

21


vii

Hình 2-1

Các dấu vân tay thu được của cùng một ngón tay
không đối sánh được với nhau do nhiễu phi tuyến ở
cặp đầu tiên và do các điều kiện da ở cặp thứ hai bên
dưới

27

Hình 2-2

Các chi tiết của I được ánh xạ hệ toạ độ T

38

Hình 2-3

m1 ghép cặp với m2

38

Hình 3-1

Form kiểm nghiệm thuật toán xử lý chi tiết

47

Hình 3-2

Form mở vân tay để so sánh

49

Hình 3-3

From thông tin so sánh

49

Hình 3-4

Form so sánh hai vân tay không trùng khớp

52

Hình 3-5

Form hiện chi tiết 2 ảnh vân tay vừa so sánh

53

Hình 3-6

Form so sánh hai vân tay trùng khớp

54

Hình 3-7

Form hiện chi tiết hai ảnh vân tay vừa được so sánh

55


1

CHƯƠNG I: NHẬN DẠNG VÂN TAY
1.1 Giới thiệu:
Ngày nay, các kỹ thuật sinh trắc học ngày càng được ứng dụng rộng rãi.
Trong đó, nhận dạng vân tay được xem là một trong những kỹ thuật hoàn thiện
và đáng tin cậy nhất để xác nhận một người.
Nhận dạng dấu vân tay thường được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như là
phòng chống tội phạm, xác nhận nhân thân, thậm chí nhận dạng vân tay còn

được ứng dụng trong việc kiểm soát cửa ra vào hay đăng nhập vào một máy tính
cá nhân. Nhưng có lẽ quen thuộc nhất đối với chúng ta là là việc sử dụng dấu
vân tay cho chứng minh thư, ở đó có 2 dấu vân tay của 2 ngón trỏ.
Việc lấy dấu vân tay nhằm mục đích làm cơ sở dữ liệu. Gồm 2 quá trình chính
trong việc lấy dấu vân tay như sau :
1. Xác nhận dấu vân tay ( fingerprint verification ) Tại bước này một người sẽ
cung cấp dấu vân tay cùng với chứng minh thư nhằm tạo ra một cơ sở dữ liệu
tương ứng dấu vân tay và thẻ chứng minh thư .
2. Nhận diện dấu vân tay (finger identification ) Bước này sẽ không cần dùng tới
chứng minh thư nữa. Dấu vân tay sẽ được đưa vào để đối chiếu với database
chứa các vân tay.
Hệ thống xây dựng theo như kiểu dự kiến ban đầu, đó là nhận dạng
identification, chính vì vậy kết quả nhận dạng thể hiện minh bạch bằng một dải
giá trị sắp xếp theo tiêu chí: giống với mầu đầu vào nhiều cho tới ít. Thực hiện
phân loại kiểu vân tay có độ chính xác khá cao, đạt 90,86%. Điều này khẳng
định sự khả thi mở rộng cở sở dữ liệu ảnh. Phân loại kiểu vân tay tốt đồng nghĩa
với việc hạn chế tìm kiếm so sánh vân tay ở một nhóm template (thay vì toàn bộ)
mà vân đảm bảo chính xác.


2

1.2 Nhận dạng vân tay trong sinh trắc học

Hình 1-1: Một số đặc trưng sinh trắc học: a) gương mặt, b)vân tay, c) đồ hình
bàn tay d)Mống mắt, e)võng mạc, f)chữ kí, g) tiếng nói
Công nghệ Sinh trắc học (Biometric) - là một công nghệ sử dụng những
thuộc tính vật lý hoặc các mẫu hành vi, các đặc điểm sinh học đặc trưng như dấu
vân tay, mẫu mống mắt, giọng nói, khuôn mặt, dáng đi,... để nhận diện con
người. Sinh trắc học là một công cụ kiểm tra cá nhân hữu hiệu chưa từng có

trong lịch sử.
Công nghệ sinh trắc học: dùng để nhận dạng Ai là Ai qua vân tay, mống
mắt, giọng nói, các đặc điểm trên mặt, trên người...Tất cả các đặc điểm trên đều
giúp chúng ta nhận ra Ai là Ai. Tuy nhiên theo các nghiên cứu thì vân tay là một
đặc điểm nhận dạng có tính chất ưu việt nhất và phổ biển nhất.
Công nghệ sinh trắc học được áp dụng phổ biến và lâu đời nhất là công
nghệ nhận dạng vân tay. Dấu vân tay là một đặc điểm quan trọng để phân biệt
giữa người này và người khác. Sự phát triển của công nghệ thông tin có thể giúp
thu nhận và ghi nhớ được hàng triệu ghi chép dưới dạng số hoá. Kỹ thuật này


3

được đánh giá sẽ là chìa khoá của một cuộc cách mạng công nghệ mới, khi
những thiết bị có khả năng nhận dạng vân tay để bảo vệ dữ liệu được ứng dụng
ngày càng nhiều.

Nguyên lý hoạt động của Công nghệ nhận dạng vân tay: Khi đặt ngón tay
lên trên một thiết bị nhận dạng dấu vân tay, ngay lập tức thiết bị này sẽ quét hình
ảnh ngón tay đó và đối chiếu các đặc điểm của ngón tay đó với dữ liệu đã được
lưu trữ trong hệ thống. Quá trình xử lý dữ liệu sẽ được thiết bị chuyển sang các
dữ liệu số và ra thông báo rằng dấu vân tay đó là hợp lệ hay không hợp lệ để cho
phép hệ thống thực hiện các chức năng tiếp theo.
Đặc điểm của dấu vân tay dù chỉ gồm có 7 loại (vòng móc đơn, vòng móc
kép, vòng tập trung ở giữa, vòng cung, vòng cung hình lều, vòng xoắn, vòng bất
thường) nhưng thể hiện về chi tiết khác nhau muôn hình muôn vẻ và không thay
đổi từ khi mới sinh ra cho đến khi về già. Khai thác tính độc nhất về cấu tạo hình
dạng vân tay của mỗi người, các nhà sinh trắc học sẽ biến nó thành chiếc chìa
khoá riêng mà chỉ bạn mới có thể sử dụng, giúp bạn tránh được nhiều phiền toái
trong cuộc sống như bị trộm cắp, lạm dụng hoặc giả mạo các loại giấy tờ tuỳ

thân, thẻ ngân hàng, hộ chiếu… đảm bảo an ninh và bảo mật.


4

Hệ thống sinh trắc học sẽ ghi nhận mẫu vân tay của người dùng và lưu trữ
tất cả những dữ liệu đặc biệt này thành một mẫu nhận diện được số hoá toàn
phần. Có hai phương pháp để lấy dấu vân tay.
- Cách thứ nhất (cổ điển) là sao chép lại hình dạng vân tay (như lăn tay,
hay chạm vào một vật gì đó) thông qua máy quét ghi nhận và xử lý. Tuy nhiên,
phương pháp này bị vô hiệu hoá trong trường hợp kẻ gian dùng một bao cao su
giả mạo dấu vân tay hay cũng không loại trừ trường hợp bọn chúng "mượn" luôn
ngón tay của nạn nhân để phục vụ cho mục đích riêng.
- Cách thứ hai được xem là "đọc" dòng điện dưới ngón tay thông qua hệ
thống khuyếch đại xung điện, rồi chuyển thành vân tay. Cách này giúp giảm
thiểu khả năng giả mạo vân tay, nhưng lại đòi hỏi trình độ công nghệ cao và chi
phí sử dụng lớn hơn nhiều so với phương pháp cổ điển. Đây cũng chính là cách
những thiết bị kỹ thuật số như điện thoại, máy tính xách tay, ổ cứng USB sử
dụng để làm cổng mã hoá bảo vệ dữ liệu.
Ngày nay việc ứng dụng công nghệ sinh trắc học về nhận dạng vân tay
được sử dụng ngày càng nhiều vì nó đáp ứng yêu cầu bảo vệ dữ liệu, đảm bảo an
ninh an toàn với độ chính xác cao.
Dưới đây là biểu đồ tương quan ứng dụng sinh trắc học (số liệu thống kê
của International Biometric Group, 2002).


5

Hình1- 2. Biểu đô tương quan ứng dụng sinh trắc học.
(vân tay đứng vị trí hàng đầu trong các ứng dụng nhận dạng)

Với nhu cầu cấp bách đối với bảo mật cao ngày càng tăng, sinh trắc học đã
được nhấm vào để tạo ra một phương pháp nhận dạng cho thế hệ tiếp nối. Trong
số hàng loạt công nghệ sinh trắc học, nhận dạng vân tay được sử dụng thời gian
sớm nhất và mang đến nhiều cơ hội hơn là sử dụng những công nghệ sinh trắc
học khác.
Ngày nay việc nhận dạng dấu vân tay ngày càng trở nên phổ biến với một
phạm vi rộng các ứng dụng trong mọi lĩnh vực hành pháp cũng như dân sự chẳng
hạn như điều tra tội phạm, thẻ tín dụng, bằng lái xe, thẻ xuất nhập cảnh, truy cập
máy tính xách tay, điện thoại di động. Dấu vân tay là một đặc điểm quan trọng
để phân biệt giữa người này và người khác. Sự phát triển của công nghệ thông
tin có thể giúp thu nhận và ghi nhớ được hàng triệu ghi chép dưới dạng số hoá.
Kỹ thuật này được đánh giá sẽ là chìa khoá của một cuộc cách mạng công nghệ


6

mới, khi những thiết bị có khả năng nhận dạng vân tay để bảo vệ dữ liệu được
ứng dụng ngày càng nhiều. Tuy nhiên hiện nay vẫn còn những khó khăn còn tồn
tại trong việc so khớp ảnh vân tay. Do đó, việc so khớp ảnh vân tay đã và đang
nhận nhiều sự quan tâm nghiên cứu ngày càng tăng của cộng đồng xử lý ảnh và
nhận dạng mẫu. Vân tay được hình thành bởi một nhóm các đường cong. Đặc
trưng được sử dụng nhiều nhất bao gồm điểm rẽ nhánh và điểm kết thúc và được
gọi là minutiae.
1.2.1 Lịch sử của vân tay:
Trên các mẫu khảo cổ học và các mẫu vật lịch sử, người ta đã tìm thấy
nhiều mẫu vân tay. Điều này cung cấp bằng chứng rõ ràng là người xưa đã nhận
ra tính cá nhân của vân tay, nhưng không xuất hiện bất kì cơ sở khoa học nào.
Mãi đến thế kỉ 16 các kĩ thuật vân tay khoa học hiện đại mới xuất hiện và từ đó
các lí thuyết và chương trình mô tả, nhận dạng vân tay mới phát triển mau
chóng:

Hình 1 - 3: Một số bằng chứng vân tay tìm được thời xưa.


7

Năm 1964: Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất bản những trang
sách đầu tiên các nghiên cứu có tính hệ thống của ông về vân tay.
Năm 1788: Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc tính
hóa, nhận dạng các đặc tính vân tay.
Năm 1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình như là biểu tượng
đăng kí thương mại – đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa
học về nhận dạng vân tay.
Năm 1888, Ngài Francis Galton giới thiệu các đặc trưng chi tiết phục vụ cho đối
sánh vân tay.
Đầu thế kỉ 20, cấu trúc của vân tay mới được mô tả một cách khá đầy
đủ..nhận dạng vân tay chính thức được chấp nhận như một phương pháp nhận
dạng cá nhân có giá trị và trở thành chuẩn trong pháp luật. Ví dụ, năm 1924 FBI
đã thiết lập một cơ sở dữ liệu có 810000 thẻ vân tay.
1.2.2 Các hệ thống sinh trắc cơ bản
Một hệ thống sinh trắc cơ bản là một hệ thống nhận dạng mẫu để nhận ra một
người bằng cách quyết định tính xác thực của một đặc tính sinh học hay hành vi
thuộc về người đó. Trong thiết kế một hệ thống sinh trắc, một vấn đề quan trọng
đặt ra là xác định cách một người được nhận dạng. Một hệ thống sinh trắc có thể
là một hệ thống kiểm tra hay một hệ thống nhận dạng.
 Hệ thống kiểm tra: Là hệ thống xác thực một người bằng cách so sánh đặc
tính sinh trắc của người này với mẫu sinh trắc của chính người đó đã được
lưu trữ trước trong hệ thống.

8

 Hệ thống nhận dạng: Là hệ thống xác thực một cá nhân bằng cách tìm
kiếm và đối sánh đặc tính sinh trắc của người này với toàn bộ các mẫu
sinh trắc được lưu giữ trong cơ sở dữ liệu.
1.2.3 So sánh các đặc trưng sinh trắc học
Một đặc tính sinh học hoặc hành vi của con người có thể được sử dụng như là
một đặc trưng sinh trắc trong nhận dạng một người nếu nó có các yêu cầu sau:
 Tính phổ biến: Mọi người đều có đặc trưng sinh trắc này.
 Tính phân biệt: hai người khác nhau thì đặc trưng sinh trắc này phải khác
nhau.
 Tính ổn định: đặc trưng sinh trắc này không thay đổi theo từng giai đoạn
thời gian ( tương ứng với hạng mục đối sánh nhất định ).
 Tính thu thập: nghĩa là đặc trưng này có thể đo được và lượng hóa.
 Hiệu năng: khả năng nhận dạng chính xác, tốc độ nhận dạng; các tài
nguyên cần thiết để đạt được tốc độ và độ chính xác mong muốn; các nhân
tố môi trường và hoạt động ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác trong
nhận dạng.
 Tính chấp nhận: mọi người vui lòng chấp nhận các đặc trưng sinh trắc
trong đời sống hàng ngày của họ.
1.2.4. Các lỗi của hệ thống sinh trắc:
Đối sánh trong một hệ thống nhận dạng vân tay dựa vào điểm đối sánh.
Điểm đối sánh được dùng để lượng hóa độ tương tự giữa biểu diễn của đầu vào
và biểu diễn của mẫu cơ sở dữ liệu. Điểm này càng có giá trị gần 1 thì khả năng


9

cả hai vân tay đều của cùng một ngón tay càng cao, ngược lại điểm này càng có
giá trị gần 0 thì khả năng hai vân tay là của hai ngón tay khác nhau càng lớn.

Quyết định của hệ thống được điều khiển bởi ngưỡng t. Với điểm s của hai vân
tay:
 nếu s  t: kết luận là cặp so khớp ( nghĩa là hai vân tay của cùng một ngón
tay ).
 nếu s  t: kết luận là cặp không so khớp ( nghĩa là hai vân tay đến từ hai
ngón tay khác nhau ).
Một hệ thống kiểm tra chấp nhận hai lỗi sau đây:
 Kiểm tra các số đo sinh trắc từ hai ngón tay khác nhau với kết quả là của
cùng một ngón tay ( ta gọi là so khớp sai ).
 Kiểm tra các số đo sinh trắc của cùng một ngón tay với kết quả là của hai
ngón tay khác nhau ( ta gọi là không- so khớp sai ).
Hai lỗi trên tương ứng còn được gọi là chấp nhận sai và từ chối sai. Bởi vì kẻ
giả mạo có thể được chấp nhận sử dụng thiết bị hay hệ thống…nếu có sự so
khớp sai, và người có đủ thẩm quyền đăng nhập, sử dụng thiết bị hay hệ thống
lại bị từ chối nếu xảy ra sự không so khớp sai. Chúng ta lượng hóa hai lỗi trên
bằng các đại lượng: tỉ lệ chấp nhận sai và tỉ lệ từ chối sai.
1.3 Phân loại kiểu vân tay
Hệ thống nhận dạng identification, cơ sở dữ liệu có thể lên đến hàng triệu
chỉ bản nên quá trình đối chiếu 1:N tốn rất nhiều thời gian. Phân loại vân tay
nhằm mục đích tổ chức các template theo từng category (nhóm phân loại) để tiết
kiệm thời gian nhận dạng (cho một input-image khi hệ thống hoạt động).


10

(a)

(b)

(d)

(c)

(e)
Hình1-4. Kiểu vân tay trong thực tế:

a) arch ; b) whorl ; c) tented arch; d) left loop ; e) right loop.
- Cung trơn (a ): là cung có các đường vân bắt đầu từ một phía của mẫu vân,
không bị đứt đoạn khi đi qua mẫu vân và kết thúc ở đầu bên kia mẫu vân. Loại
vân này không có tâm và tam phân điểm.
- Vân hình xoáy (b): Đặc điểm của nhóm vân này là có ít nhất hai tam phân
điểm.
Gồm ba loại chủ yếu:
. Xoáy tròn: Khi xoáy tạo ra là hình tròn.
. Xoáy bầu dục: Khi xoáy tạo ra hình elip.
. Quai kép: Khi các đường vân ở tâm tạo thành hai quai
ngược chiều nhau.
- Cung chồi (c): Theo số liệu thống kê đây là nhóm chiếm khoảng 60% số mẫu
trong tàng thư, đặc điểm của vân này là có một hay nhiều đường vân xuất phát


11

từ một phía của mẫu, kết thúc tại bên kia và khi qua tâm các đường vân uốn
cong tạo nên hình quai.
- Quai trái (d): Khi quai được tạo ra có hướng tới ngón út của cùng bàn tay thì
mẫu vânđó được gọi là quai trái. Số mẫu vân tay này chiếm 5% tổng số mẫu vân
hình quai.
- Quai phải(e): Khi quai được tạo ra có hướng hướng tới ngón cái của cùng bàn
tay thì mẫu vân khi đó được gọi là quai phải. Số mẫu vân tay này chiếm 95%

tổng số mẫu vân hình quai.
Mặc dù luận văn giới hạn trong số lượng mẫu ít để thực hiện xử lý dữ liệu
đó và thử nghiệm. Nhưng hệ thống nhận dạng vân tay trong luận văn này được
thiết kế theo kiểu identification.. Tuân thủ kiểu nhận dạng của hệ thống và
hướng thiết kế mở đặt ra ban đầu thì phân loại vân tay là khâu không thể bỏ qua.
Giải pháp phân loại vân tay ở đây sử dụng cây quyết định (treefit), sẽ kế thừa
được nhiều kết quả của phần trích chọn đặc tính vân tay cho đối chiếu ở trên.
Quá trình phân loại vân tay được thực hiện qua ba bước chính:
1) Trích chọn đặc tính định hướng cục bộ,
2) Tạo vec-tơ đặc tính,
3) Bộ phân loại.
Các vân tay được phân loại vào năm category: A, L, R, T, W, tương ứng
với arch, left loop, right loop, tented arch và whorl

Hình1-5. Sơ đồ khối mô tả thuật toán phân loại vân tay.


12

1.3.1. Trích chọn đặc tính:
Phân loại vân tay thì phụ thuộc nhiều vào các điểm kỳ dị (singular point),
bao gồm điểm delta và điểm core. Khi đã có orientation image các điểm kỳ dị có
thể xác định thuân lợi bằng phương pháp Poincaré. Đặc tính cần trính chọn là
góc định hướng cục bộ qi, j.

Hình 1-6. Phương pháp chỉ số Poincaré:
a) trong miền liên tục; b) trong ảnh số.
Chỉ số Poincaré của trường định hướng tại điểm ảnh i, j theo một đường
bao kín. Chỉ số Poincaré bằng 0,5 nếu điểm đó là core, bằng - 0,5 nếu điểm đó là
delta. Luận văn thực hiện thuật toán phát hiện core với đường bao L có chiều dài

16 pixel và bao quanh điểm [i, j].
1.3.2. Tạo vec-tơ đặc tính:
Sau khi phát hiện được điểm core, vec-tơ đặc tính được tạo ra bằng các
khoanh vùng lấy 11 x 11 định hướng cục bộ mà điểm này làm trọng tâm. Một
ma-trận cỡ 11 x 11 không thích hợp làm vec-tơ đầu vào cho khâu phân loại nên
nó được điều chỉnh lại kích thước thành vec-tơ 121 thành phần. Mỗi thành phần
này là góc định hướng định hướng cục bộ của block có tọa độ [i, j].
Hình ảnh mô tả quá trình tạo vec-tơ đặc tính:


13

(a)

(b)

Hình 1-7. Lấy đặc tính cho phân loại:
a) vùng tạo vec-tơ đặc tính; b) vec-tơ đặc tính tương ứng.
1.3.3. Khâu phân loại kiểu vân tay:
Giải pháp thực hiện khâu phân loại vân tay dùng cây quyết định (treefit),
đây là một giải pháp tốt cho bài toán phân loại kiểu vân tay (thể hiện ở kết quả
nhận dạng).

Hình 1-8. Kết quả cây quyết định của bài toán phân loại kiểu vân.
Do số nút trong cây quyết định không biết trước. Cây quyết định cũng cần
xác định cấu trúc tối ưu. Tiêu chí để đánh giá dùng cặp sai số học và sai số kiểm
tra (là các hàm của số nút) để tìm ra số nút đầu cuối mà có sai số kiểm tra bé


14

nhất. Cấu trúc cây đánh giá là tốt nếu nó thật đơn giản (có ít nhánh nhất), nhưng
vẫn phải đảm bảo độ chính xác.
Trong khâu phân loại này, bộ mẫu sử dụng trích ra từ 175 ảnh và tiến hành
xây dựng cây tối ưu thông qua thuật toán cross-validation. Theo cách này, sẽ
dùng 90% mẫu ngẫu nhiên để xây dựng cây và dùng 10% số mẫu còn lại để
kiểm tra sai số. Sai số cho quá trình xây dựng cây được gọi là resubstitution. Cấu
trúc tối ưu của cây gồm sáu nút. Sai số học là 1,14%. Sai số kiểm tra là 9,14%.

Hình 1-9. Đường cong sai số học và kiểm tra.

1. 4 Các điểm đặc trưng trên ảnh vân tay
Trên các ảnh vân tay có các điểm đặc trưng (là những điểm đặc biệt mà vị
trí của nó không trùng lặp trên các vân tay khác nhau) được phân thành hai loại:
singularity và minutiae.
 Singularity: Trên vân tay có những vùng có cấu trúc khác thường so
với những vùng bình thường khác (thường có cấu trúc song song), những
vùng như vậy goi là singularity. Có hai loại singularity là core và delta.


15

Hình 1-10: Các điểm singularity core và delta
Core thường có một số dạng như sau:

 Minutiae: Khi dò theo từng đường vân ta sẽ thấy có những điểm đường
vân kết thúc (Ridge Ending) hoặc rẽ nhánh (Bifurcation), những điểm này
được gọi chung là minutiae.

Hình 1- 11: Các điểm minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc) và

Bifurcation (điểm rẽ nhánh)


16

1. 4. 1 Trích các điểm singularity
1.4.1.1. Trường định hướng (orientation field)
Ảnh vân tay là ảnh định hướng, các đường vân là các đường cong theo các
hướng xác định. Góc hợp bởi phương của một điểm trên đường vân với phương
ngang được gọi là hướng của điểm đó. Tập hợp các hướng của các điểm trên ảnh
vân tay gọi là trường định hướng của ảnh vân tay đó.

Hình 1-12: Ảnh vân tay (a) và trường định hướng của nó (b)
Phương pháp xác định trường định hướng như sau [5], [14]:
Chia ảnh vân tay thành các khối nhỏ hơn kích thước WxW
Tính gradient theo hai hướng x, y là Gx, Gy tại mỗi điểm (pixel)
trong khối
Khi đó hướng của điểm chính giữa của khối được xác định theo
công thức:


17

Hàm orientation.m thực hiện tính trường định hướng được giới thiệu trong
phần phụ lục.
1.4.1.2 Xác định các điểm singularity bằng chỉ số Poincare
Giả sử (i,j) là một điểm bất kỳ trên ảnh vân tay, C là một đường cong khép
kín xung quanh (i,j) thì chỉ số Poincare tại (i,j) là tổng đại số các độ sai lệch
hướng của các điểm liền kề nhau trên đường cong C.

Trong đó: Np là tổng số điểm trên đường cong “số” C ư(x,y) là hướng tại điểm
(x,y)
Dựa vào chỉ số Poincare ta có thể xác định các điểm singularity như sau:

1. 4. 2. Trích các điểm minutiae
Có hai phương pháp chính để tìm các điểm minutiae: trích các điểm
minutiae từ ảnh binary và trích các điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám.
1.4.2.1 Trích các điểm minutiae từ ảnh binary


18

Hình 1-13: Sơ đồ mô tả thuật toán trích các điểm minutiae từ ảnh binary
Ý tưởng chính của phương pháp này là từ ảnh xám ban đầu ta sử dụng
các bộ lọc thích hợp để phát hiện và làm mảnh đường vân dưới dạng một pixel
(ridge detection), biến đổi ảnh xám ban đầu thành ảnh binary (có giá trị là 0
hoặc 1) tương ứng.
1.4.2.2. Trích các điểm minutiae trực tiếp từ ảnh xám
- Dò theo đường vân (Ridge line following) Giả sử I là một ảnh xám có
kích thước là mxn và nếu coi chiều thứ ba z là mức xám tại điểm (i,j) thì bề mặt
của ảnh vân tay I có dạng như sau:

Hình 1-14: Bề mặt của ảnh vân tay với các đường vân (ridge) và các rãnh
(ravine)
Theo quan điểm toán học thì đường vân là tập hợp các điểm cực đại dọc