xây dựng hệ nhận dạng vân tay dựa trên mã nguồn mở

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ĐỀ TÀI NCKH CẤP SINH VIÊN

XÂY DỰNG HỆ NHẬN DẠNG VÂN TAY
DỰA TRÊN MÃ NGUỒN MỞ
S

K

C

0

0

3

9

5

9

MÃ SỐ: SV132-2005

S KC 0 0 1 3 0 7

Tp. Hồ Chí Minh, 2005

BỘ GIÁO DỤC VÀO ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
---------  ---------

ĐỀ TÀI NCKH SINH VIÊN

TÊN ĐỀ TÀI:

XÂY DỰNG HỆ NHẬN DẠNG VÂN TAY
DỰA TRÊN MÃ NGUỒN MỞ
MÃ SỐ: SV132-2005

SVTH

:

GVHD :
ĐƠN VỊ :

Huỳnh Nguyên Chính
MSSV: 01110008
Phạm Xuân Khánh
MSSV: 01110036
ThS. Trần Tiến Đức
Khoa Công Nghệ Thông Tin

THÁNG 12-2005

MỤC LỤC
TRANG

TÓM TẮT ĐỀ TÀI .............................................................................................1
PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ .....................................................................................2
I. ĐỐI TƯNG NGHIÊN CỨU ................................................................... 2
II. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NƯỚC NGOÀI .......... 3
II.1. Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài ............................................... 3
II.2. Tình hình nghiên cứu ở trong nước ................................................ 4
III. NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN TỒN TẠI ........................................................ 4
PHẦN 2: GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ .....................................................................6
I. MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI ............................................................................... 6
II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................... 6
III. NỘI DUNG ............................................................................................. 6
III.1. Tổng quan ......................................................................................... 6
III.1.1. Khái niệm về vân tay ............................................................... 6
III.1.2. Tại sao sử dụng vân tay vào mục đích nhận dạng ................... 6
III.1.3. Các kỹ thuật nhận dạng dựa vào sinh trắc học ........................ 7
III.1.4. Các ứng dụng của nhận dạng vân tay ...................................... 8
III.1.5. Đặc điểm vân tay ..................................................................... 8
III.2. Giải thuật về nhận dạng vân tay ...................................................... 9
III.2.1. Nguyên lý chung ....................................................................... 9
III.2.2. Trích đặc điểm ảnh ................................................................... 9
III.2.2.1.Tiền xử lý ........................................................................... 11
III.2.2.1.1. Chuẩn hóa .................................................................. 12
III.2.2.1.2. Thiết lập sự đònh hướng ............................................. 13
III.2.2.1.3. Thiết lập tần số vân ................................................... 15

III.2.2.1.4. Thiết lập mặt nạ cho vùng vân tay ............................ 17
III.2.2.1.5. Làm đẹp ảnh sử dụng bộ lọc Gabor .......................... 18
III.2.2.2. Trích đặc điểm .................................................................. 24
III.2.2.3. Hậu xử lý ảnh ................................................................... 29
III.2.2.4. Cài đặt chi tiết thuật toán trích đặc điểm ......................... 33
III.2.2.4.1. Xác đònh hướng các đường vân ................................. 33
III.2.2.4.2. Xác đònh tần số các đường vân .................................. 36
III.2.2.4.3. Tạo mặt nạ ảnh .......................................................... 40
III.2.2.4.4. Làm đẹp ảnh .............................................................. 41
III.2.2.4.5. Chuyển ảnh qua dạng nhò phân ................................. 44
III.2.2.4.6. Làm mỏng đường vân ................................................ 44
III.2.2.4.7. Dò tìm đặc điểm ......................................................... 48
III.2.3. Mạng nơron ............................................................................ 51
III.2.3.1. Cơ sở lý thuyết..................................................................... 51
III.2.3.1.1. Giới thiệu về mạng nơron .............................................. 51
III.2.3.1.2. Mạng nơron .................................................................... 51
III.2.3.1.3. Cơ sở toán học của mạng lan truyền ngược .................. 58
III.2.3.1.4. Các yếu tố học tập của lan truyền ngược ...................... 63
III.2.3.2. Cài đặt mạng nơron trong chương trình ................................ 63
III.2.3.3. Chức năng các hàm trong chương trình ............................... 73
III.3. Thực nghiệm .................................................................................. 77
III.3.1. Tạo bộ dữ liệu cho việc huấn luyện mạng ................................... 77
III.3.2. Huấn luyện mạng ..................................................................... 77
III.3.3. Nhận dạng ................................................................................ 79
III.3. 4. Kết quả .................................................................................... 81
III.3. 4. Kết luận ................................................................................... 81


IV. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯC ....................................................................... 82
IV.1. Tính khoa học ............................................................................... 82

IV.2. Khả năng triển khai ứng dụng vào thực tế .................................... 82
IV.3. Hiệu quả kinh tế – xã hội .............................................................. 82
PHẦN 3 : KẾT LUẬN ......................................................................................83
I. KẾT LUẬN ........................................................................................... 83
II. ĐỀ NGHỊ ............................................................................................. 83
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................84

PHỤ LỤC A :Hệ thống nhận dạng dựa vào sinh trắc học ............................... 86
PHỤ LỤC B :Cài đặt chương trình .................................................................. 87
PHỤ LỤC C :Sử dụng cảm biến để lấy mẫu vân tay ...................................... 87
PHỤ LỤC D :Mô hình nhận dạng ảnh vân tay của NIST ............................... 89


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 1 : Các kỹ thuật nhận dạng thường sử dụng ............................................. 7
Bảng 2 : Các ứng dụng phổ biến của nhận dạng vân tay. ................................. 8
Bảng 3 : Một số loại đặc điểm phổ biến ........................................................... 9
Bảng 4 : Thuộc tính của CN (Crossing Number). ............................................ 25
Bảng 5 : Bảng thống kê kết quả nhận dạng vân tay........................................ 81


DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1. Biểu đồ thông tin thò trường về các phần mền nhận dạng dựa vào
nhân trắc học năm 2002. .................................................................................... 7
Hình 2. Vân kết thúc và vân rẽ nhánh ............................................................... 8
Hình 3. Sơ đồ khối các bước trích đặc điểm ...................................................... 9
Hình 4. Các đặc điểm của vân rẽ nhánh (bifurcation) được đánh dấu vuông
và kết thúc (ridge ending) được đánh dấu tròn. ............................................... 10
Hình 5. Sự đònh hướng và góc của các đặc điểm ............................................. 10

Hình 6. Các bước tiền xử lý ảnh vân tay ......................................................... 11
Hình 7. Kết quả của bước chuẩn hóa ảnh ........................................................ 13
Hình 8. Sự đònh hướng đường vân trong ảnh vân tay. ...................................... 13
Hình 9. Phép chiếu các giá trò cường độ của các pixel dọc theo hướng trực
giao tới hướng vân cục bộ ................................................................................ 16
Hình 10. Kết quả của sự phân đoạn ................................................................. 18
Hình 11. Bộ lọc Gabor đối xứng trong miền không gian ................................. 20
Hình 12. Kết quả tinh chỉnh ảnh sử dụng bộ lọc Gabor với các tham số k x ,
k y khác nhau .................................................................................................... 23

Hình 13. Các bước trong bước trích đặc điểm. ................................................. 24
Hình 14. Ví dụ về điểm vân kết thúc và vân rẽ nhánh .................................. 26
Hình 15. Kết quả chuyển sang nhò phân và ảnh được làm mảnh. ................... 26
Hình 16. Vân kết thúc và vân rẽ nhánh được làm mảnh ................................. 27
Hình 17. Kết quả của việc chuyển ảnh sang dạng nhò phân và làm mảnh cho
ảnh vân tay không có giai đọan tiền xử lý. ...................................................... 27
Hình 18. Kết quả của bước trích đặc điểm. ..................................................... 28
Hình 19. Phóng lớn các đặc điểm sai từ hình 18 (a) ........................................ 29


Hình 20. Bước hậu xử lý ảnh ......................................................................... 29

Hình 21. Kết quả thực thi đánh giá các đặc điểm............................................ 29
Hình 22. Một số ví dụ về các cấu trúc đặc điểm sai phổ biến ........................ 30
Hình 23. Các hình ảnh minh họa của các bước trích đặc điểm ................... 31-32
Hình 24. Mô hình mạng nơron. ........................................................................ 51
Hình 25. Ví dụ về luyện mạng ......................................................................... 52
Hình 26. Mạng lan truyền ngược ba tầng......................................................... 59
Hình 27. Mạng nơron thực nghiệm. ................................................................. 78
Hình 28. Giao diện huấn luyện mạng nơron. ..................................................... 79

Hình 29. Giao diện chính của chương trình nhận dạng. ..................................... 80
Hình 30. Giao diện minh họa hình ảnh các bước trích đặc điểm. ....................... 80
Hình 31. Hệ thống nhận dạng sinh trắc học tổng quát. ................................... 86
Hình 32. Nguyên lý của sự thu ảnh vân tay đối với cảm biến quang học. ...... 87
Hình 33. Dấu vân tay qua cảm biến quang học ............................................... 88
Hình 34. Các bước trích đặc điểm theo NIST .................................................. 89
Hình 35. Ảnh direction ..................................................................................... 90
Hình 36. Ảnh nhò phân ..................................................................................... 90
Hình 37. Các mẫu pixel dùng để trích đặc điểm ảnh. ..................................... 91
Hình 38. Loại bỏ island và lake ....................................................................... 91
Hình 39. Hole ................................................................................................... 91
Hình 40. Xóa bỏ các khối không có giá trò ...................................................... 92
Hình 41. xóa các đặc điểm gần các khối không có giá trò. .............................. 92
Hình 42. Remove or Adjust Side Minutiae ...................................................... 92
Hình 43. Hook .................................................................................................. 93
Hình 44. Overlap .............................................................................................. 93
Hình 45. Too Wide ........................................................................................... 93


Hình 46. Too narrow ........................................................................................ 94
Hình 47. Kết quả của quá trình trích đặc điểm ................................................ 94
Hình 48. Lưu đồ khối mô tả thuật toán phân lớp ảnh vân tay. ........................ 95


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 1
TÓM TẮT ĐỀ TÀI
---------  ---------

Nhận dạng ảnh vân tay đã được phát triển đến mức nó được sử dụng trong một
số lượng lớn các chương trình ứng dụng quan trọng. Các lónh vực chòu ảnh của kỹ
thuật này bao gồm: an ninh mạng, giao dòch ATM, … đề tài sẽ tìm hiểu về các thành
phần chính của kỹ thuật này.
Đề tài tìm hiểu về các cơ sở của hệ thống nhận dạng vân tay, các thuật toán
được áp dụng trong nhận dạng, xây dựng hệ nhận dạng vân tay dựa vào mã nguồn
mở.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Trang 2

Đề tài nghiên cứu khoa học

PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
---------  --------Trong thời đại ngày nay, nhu cầu thông tin vào trao đổi thông tin giữa con người
với nhau rất lớn; các phương tiện kỹ thuật hiện đại đặc biệt trong lónh vực tin học
viễn thông được sử dụng ngày càng nhiều và không ngừng cải tiến để tối tân hơn,
đơn giản, tiện lợi, đáp ứng cho nhu cầu sử dụng của con người. Mạng internet, điện
thoại di động, thẻ ATM, … là những ví dụ điển hình nhất.
Bên cạnh đó, một nhu cầu rất lớn của con người nữa là bảo mật thông tin. Các kỹ
thuật hiện đại ra đời một mặt có ích nhưng khả năng đánh tráo thông tin cũng rất có
nhiều khả năng xảy ra. Ta biết rằng không có gì là hoàn hảo cả, dù tinh vi đến mấy
nhưng nhất đònh cũng có những kẻ hở.
Một trong những kỹ thuật được sử dụng trong lónh vực bảo mật là “nhận dạng vân
tay”. Với những nghiên cứu về sự duy nhất và không thay đổi của vân tay phân biệt
mỗi con người.
Không chỉ trong vấn đề bảo mật thông tin, mà cả bảo mật một hệ thống, bảo mật
một khu nhà, hay một khu vực an ninh nào đó, hay trong điều tra tội phạm, trong các

sinh hoạt bình thường của con người như trong giấy chứng minh thư, … áp dụng kỹ
thuật nhận dạng vân tay là rất hiệu quả. Trên một số nước, như Mỹ có cục điều tra
liên bang (FBI), Anh, Nhật, … nhận dạng vân tay được sử dụng rất nhiều.
Từ lợi ích và sự tiện lợi nhằm mang lại cho mỗi người, cho xã hội và tiến bước
phát triển theo công nghệ của các nước phát triển trên thế giới. Chúng tôi chọn “nhận
dạng vân tay” là một đề tài nhằm tìm hiểu về kỹ thuật này.
I. ĐỐI TƯNG NGHIÊN CỨU
Tìm hiểu về cơ chế nhận dạng và các thuật toán về nhận dạng vân tay.
Tìm hiểu về thuật toán trích đặc điểm và sử dụng mạng nơron để phân lớp ảnh
vân tay.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 3

II. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
II.1 Nghiên cứu nhận dạng vân tay trên thế giới:
Trong suốt một thời gian dài, khoảng vào những năm 1750 trước công nguyên.
Con người ở Babylon sử dụng vân tay (dấu lăn ngón tay) để làm dấu trên đất sét. Lần
đầu tiên mực in được sử dụng ở Trung Quốc khoảng vào năm 220. và rồi dấu lăn tay
trở nên bò xem nhẹ.
Vân tay không ai giống ai, đặc sắc nhất là vân ngón cái và ngón trỏ. Nghiên
cứu các vết vân tay có thể nhận ra người. Người châu u ngày xưa đã sớm nhận ra
điều đó. Có những ông vua đã áp cả lòng bàn tay (thay cho việc đóng dấu) và ký vào
các sắc cụ cơ mật, để không ai đánh tráo được. Những thợ gốm bậc thầy, những nhà
nặn tượng trứ danh cũng in dấu hoa tay tài nghệ làm chứng chỉ cho tác phẩm chính
hiệu của mình.

Lần đầu tiên người ta viết lại về nó là vào năm 1686, đó là Malpighius. Ông ta
mô tả các vân (lằn) rất chi tiết. Vào năm 1823 J.E Purkynje khám phá ra rằng vân tay
(dấu lăn tay) có thể được phân lớp. Và rồi rất lâu sau đó vân tay mới được bắt đầu sử
dụng:
 1858 William Herchel ở Ấn Độ được yêu cầu nghiên cứu về vân tay.
 1882 Gilbert Thompson ở Mỹ sử dụng dấu ấn ngón tay cái trong tờ séc để
tránh gian lận. Cũng vào năm 1882, theo sáng kiến của A. Bertion, lần đầu
tiên cảnh sát Pari đã áp dụng lăn ngón tay trên các hồ sơ căn cước. 1892
Francis galton công bố rằng vân tay mang tính chất là duy nhất và không đổi
trong cuốn sách “Finger print”. Đây là những lý luận cơ bản cho khoa học về
vân tay hiện đại.
 1897 Edward Henry giới thiệu hệ thống phân lớp vân tay nổi tiếng mang tên
Henry-Henry.
 1901-1910 rất nhiều nước bắt đầu sự dụng dấu lăn tay.
 1924 FBI bắt đầu sử dụng hệ thống nhận dạng vân tay. Năm 2003, trong cở sở
dữ liệu ảnh của FBI lên đến con số 70 tỉ vân tay.
 Nước Anh chũng sớm sử dụng phương pháp này. Năm 1944 họ đã lưu trữ tới 90
triệu dấu vân tay của tất cả binh lính và những người dân lo xa. Trong những

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 4

trường hợp chết đột ngột, mất thẻ căn cước hoặc mắc bệnh tâm thần lú lẫn, các
dấu vân tay sẽ giúp cảnh sát truy tìm tung tích họ.
Các nghiên cứu về lónh vực nhận dạng vân tay bắt đầu phát triển mạnh từ
những năm 60 của thế kỷ 20. Đến này, nó đã được phát triển rất nhiều và áp dụng rất

nhiều vào các lónh vực, …
II.2. Nghiên cứu nhận dạng vân tay ở Việt Nam:
Ở Việt Nam, lónh vực nhận dạng cũng đã được nghiên cứu tuy nhiên nhu cầu
sử dụng trong các lónh vực còn rất hạn chế, chưa phổ biến. Có thể nói, đây là một lónh
vực nghiên cứu rất khó.
III. NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN TỒN TẠI
Mặc dù các thuật toán về nhận dạng đã phát triển đến mức rất tốt trong nhận
dạng vân tay. Tuy nhiên vẫn còn có một số vấn đề cần quan tâm để tạo ra được một
hệ thống nhận dạng vân tay tự động một cách hiệu quả và chính xác hơn trong việc
áp dụng vào thế giới thực. Một số vấn đề có thể cải tiến để phát triển giải thuật.[2]
 Chất lượng ảnh vân tay có ảnh hưởng rất lớn đến vấn đề nhận dạ ng vân
tay. Nếu như hệ thống nhận dạng có thể từ chối các ảnh có chất lượng
kém trước khi xử lý chúng, quá trình nhận dạng sẽ được cải tiến đáng
kể. Cho đến ngày nay, chưa có một phương pháp tốt nào để đánh giá
chất lượng của một ảnh vân tay.
 Tất cả các điểm đặc trưng trong các ảnh vân tay, bao gồm những chi tiết
vụn vặt và những nét vô danh đều được xem như nhau trong khi nhận
dạng. Mặc dù một số nhà nghiên cứu cố gắng kết hợp các phương pháp
nhận dạng khác nhau, chưa ai trong số họ dùng các trọng số khác nhau
cho các chi tiết khác nhau trong các miền khác nhau.
 Trong hầu hết các hệ thống nhận dạng vân tay, quá trình trích đặc điểm
và nhận dạng được thiết kế và cài đặc riêng biệt. Sự thi hành của quá
trình nhận dạng luôn được sử dụng để đánh giá sự thực thi của quá trình
trích đặc điểm. Có thể phát triển một phương pháp để kết hợp hai thủ
tục để đạt được một quá trình nhận dạng tốt hơn.
 Trong hầu hết các hệ thống nhận dạng vân tay, sự méo mó của lớp da
con người được đơn giản hóa bằng một đường thẳng, một lý do quan

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh

Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 5

trọng trong sự đơn giản hóa này là vì không dễ trong việc mô tả sự vặn
vẹo thực sự bởi các phương trình toán học đơn giản.
 Các nhà chuyên môn có thể làm tốt hơn máy tính trong vấn đề nhận
dạng. Trong hầu hết các trường hợp các nhà chuyên môn có thể nhận ra
sự khác biệt của các vân tay ở cái nhìn đầu tiên. Thậm chí cho hai ảnh
tương tự nhau, các nhà chuyên môn có thể nhận ra chúng mà không cần
phải cố gắng nhiều. Con mắt và bộ não của các nhà chuyên môn đã
dùng phương pháp gì để là việc này?. Để trả lời câu hỏi này, cần có sự
phối hợp của nhà nhà nghiên cứu từ các lónh vực khác nhau như : khoa
học máy tính, điện tử, khoa học thống kê, khoa học xã hội, …

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 6

PHẦN 2: GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ
---------  --------I. MỤC ĐÍCH ĐỀ TÀI
Tìm hiểu lý thuyết và cơ chế nhận dạng vân tay, thuật toán trích đặc điểm và sử
dụng mạng nơron để phân lớp ảnh vân tay. Ứng dụng cơ sở lý thuyết này xây dựng
hệ nhận dạng vân tay dựa vào mã nguồn mở.
II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thu thập, phân tích tài liệu, xây dựng chương trình bằng ngôn ngữ C/C++ trên hệ

điều hành Linux.
III. NỘI DUNG
III.1 Tổng quan:
III.1.1 Khái niệm về vân tay:
Dấu vân tay (fingerprint) là một nhóm các đường vân kết hợp với nhau. Mỗi
đường vân tay (ridge) được là một đoạn đường cong và rãnh (valley) là phần giữa hai
đường vân kề nhau.
III.1.2 Tại sao sử dụng vây tay vào mục đích nhận dạng
Vân tay là do các gai da đội lớp biểu bì lên mà thành. Đó là nơi tập kết miệng các
tuyến mồ hôi, tuyến bã nhờn, … Nó đã đònh hình khi con người còn là cái thai 4 tháng
trong bụng mẹ. Khi đứa bé ra đời, lớn lên, vân tay được phóng đại nhưng vẫ n giữ
nguyên dạng cho đến khi về già. Nếu tay có bò bỏng, bò thương, bò bệnh thì khi lành,
vân tay lại tái lập y hệt như cũ. Chỉ khi có tổn thương sâu hủy hoại hoàn toàn, sẹo
chằng chòt mới xóa mất vân tay. [15]
Qua hàng thế kỉ nghiên cứu các nhà khoa học đã đưa ra 2 kết luận như sau về vân
tay của con người:
 Tính vónh cửu: vân tay của một người không thay đổi theo thời gian
 Tính duy nhất: vân tay của mỗi người là khác nhau.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 7

III.1.3. Các kỹ thuật nhận dạng dựa vào sinh trắc học:
Ngoài kỹ thuật nhận dạng dựa vào vân tay còn có các kỹ thuật khác dựa vào
sinh trắc học như: ADN, gương mặt, võng mạc, chữ ký, giọng nói,…[1]
Nhận dạng

sinh trắc
học

Mức Mức độ Mức độ Mức độ Mức
Mức
độ
chính
bền
tập
độ
độ
phổ
xác
vững
trung
khả
chấp
biến
thi
nhận
AND
Cao
Cao
cao
Thấp
Cao
Thấp
Gương mặt Cao
Thấp
TB

Cao
Thấp Cao
Vân tay
TB
Cao
cao
TB
Cao
TB
Võng mạc
Cao
Cao
TB
Thấp
Cao
Thấp
Chữ ký
thấp Thấp
thấp
Cao
Thấp Cao
Giọng nói
TB
Thấp
Thấp
TB
Thấp Cao
Tròng đen Cao
Cao
Cao

TB
Cao
Thấp
mắt
Voice
Signature
Iris
Tai
TB
TB
Cao
TB
TB
Cao
Face
Hand
Middleware
Bảng 1: Các kỹ thuật nhận dạng thường sử dụng

Mức
độ hư
hỏng
Thấp
Cao
TB
Thấp
Cao
Cao
Thấp
TB

Fingerprint

Giọng nói 4.4%

Vân tay 52.1%

Chữ ký 2.1%
Tròng đen mắt 5.8%
Gương mặt 12.4%
Bàn tay 10.0%

Các loại khác13.2%

Hình 1: Biểu đồ Thông tin thò trường về các phần mền nhận dạng dựa vào
nhân trắc học năm 2002.
Tùy thuộc vào mục tiêu áp dụng, hệ thống nhân trắc học có thể được gọi là :
hệ thống kiểm tra (verification) hoặc hệ thống nhận dạng (recognition).[1]
 Hệ thống kiểm tra: xác nhận một người bằng cách so sánh các đặc tính nhân
trắc học của thu nhận được với các mẫu nhân trắc học của bản thân người ấy.
Nó so sánh 1-1 để đưa ra quyết đònh.
 Hệ thống nhận dạng: xác nhận bằng cách tìm kiếm trong toàn bộ các mẫu
chứa trong cơ sở dự liệu. Nó so sánh 1-n để đưa ra quyết đònh.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 8

III.1.4. Các ứng dụng của nhận dạng vân tay:
Ở một số nước phát triển trên thế giới như Mỹ, Anh, … nhận dạng vân tay được
áp dụng vào các lònh vực trong đời sống rất mạnh mẽ. Chúng không những được áp
dụng vào các lónh vực bảo mật, các lónh vực thuộc về điều tra, mà còn được sử dụng
trong các hoạt động công cộng thường ngày như giấy phép lái xe, hộ chiếu, …
Pháp lý
Nhận dạng tử thi
Điều tra tội phạm
…

Chính quyền
Giấy phép lái xe,
Kiểm tra hộ chiếu…

Thương mại
Đăng nhập mạng máy
tính, bảo mật thông tin,
thương mại điện tử, truy
cập internet, thẻ tín
dụng…
Bảng 2: Các ứng dụng phổ biến của nhận dạng vân tay [1]

III.1.5. Đặc điểm vân tay:
Galton đònh nghóa một tập các đặc điểm cho việc nhận dạng vân tay, sau đó nó
được tinh chế lại để thêm vào các loại của đặc điểm vân tay. Hơn nữa, hầu hết các
đặc điểm này không được sử dụng phổ biến trong các hệ thống nhận dạng vân tay.
Thay vì một tập các đặc điểm, đã được giới hạn lại chỉ trong hai loại, đó là đặc điểm
vân kết thúc (ridge ending) và đặc điểm vân rẽ nhánh (bifurcation).
 Đặc điểm vân kết thúc (ridge ending): là điểm mà ở đó đường cong vân dừng

đột ngột.
 Đặc điểm vân rẽ nhánh (bifurcation): một vân chia ra hai nhánh như chữ Y.
Hình 1.1 minh họa về đặc điểm vân kết thúc (ridge ending) và đặc điểm vân
rẽ nhánh (bifurcation). Pixel màu đen là vân (ridge) và pixel màu trắng là rãnh
(valley)

Hình 2: Vân kết thúc (ending) và vân rẽ nhánh (bifurcation)

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Trang 9

Đề tài nghiên cứu khoa học

Một số loại đặc điểm phổ biến [1]:
vân kết thúc (ridge ending)
vân rẽ nhánh (bifurcation)
Lỗ hổng (lake)
Vân độc lập (independent ridge)
Điểm độc lập (point or island)
Gai vân (spur)
vân cắt ngang (crossover)
Bảng 3: Một số loại đặc điểm phổ biến.
III.2 Giải thuật về nhận dạng vân tay
III.2.1 Nguyên lý chung:
Ảnh vân tay  Trích đặc điểm  Mạng nơron  Kết quả nhận dạng.
III.2.2 Trích đặc điểm ảnh:
1. Ảnh đầu vào
2. Chuẩn hóa ảnh

3. Thiết lập sự đònh hướng.
4. Thiết lập tần số vân
5. Thiết lập mặt nạ
6. Làm đẹp ảnh
7. Chuển sang dạng nhò phân
8. Làm mảnh ảnh
9. Trích đặc điểm.
Hình 3: Sơ đồ khối các bước trích đặc điểm.
Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 10

Thông thường, hai ảnh vân tay để so sánh với nhau người ta dùng những nét
đặc trưng riêng biệt gọi là các đặc điểm. Các nét đặc trưng này là các vân kết thúc
(được gọi là ridge ending) hoặc là các vân bò chia cắt ( được gọi là bifurcation). Điển
hình, có khoảng từ 100 đến 200 các đặc điểm trên vân tay. Để tìm kiếm và so khớp
ảnh, cần phải đònh vò tọa độ và hướng của mỗi vân ở mỗi đặc điểm. Các đặc điểm
được đánh dấu trên hình bên phải, và phần đuôi của chúng chỉ ra hướng của đặc
điểm.

Hình 4: Các đặc điểm của vân rẽ nhánh (bifurcation) được đánh dấu vuông và kết
thúc (ridge ending) được đánh dấu tròn.

Hình 5: Sự đònh hướng và góc của các đặc điểm.
Các điểm đặc điểm là những nét đặc trưng của các đường vân cục bộ, đó có
thể là một đặc điểm kết thúc (ridge ending ) hoặc là một đặc điểm rẽ nhánh (ridge
bifurcation). Một vân kết thúc được đònh nghóa là một điểm mà các vân đột ngột kết

thúc; và vân rẽ nhánh là điểm mà ở đó vân bò chia cắt ra thành hai hay nhiều nhánh.
Dò tìm các đặc điểm tự động là một tác vụ rất khó trong các ảnh vân tay có chất
lượng thấp.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 11

Tổng quan về phương pháp trích đặc điểm:
Có thể tổng quát hóa toàn bộ phần trích đặc điểm ảnh vân tay được phân ra
thành 3 bước như sau:
1. Xử lý trước khi trích đặc điểm ( tiền xử lý )
2. Trích đặc điểm
3. Xử lý ảnh sau khi trích đặc điểm (hậu xử lý)
Chi tiết cài đặt cũng như những thuật toán áp dụng cho các phần có thể khác
nhau để tạo ra chất lượng tốt hay chưa tốt trong vấn đề trích đặc điểm. Ở đây, chúng
tôi trình bày phần trích đặc điểm của giải thuật mà chúng tôi cài đặt. Còn có những
giải thuật trích đặc điểm khác sẽ được giới thiệu trong phần phụ lục.
III.2.2.1 Tiền xử lý:
Tiền xử lý bao gồm các bước: chuẩn hóa, thiết lập sự đònh hướng vân, thiết lập
tần số vân, thiết lập vùng mặt nạ, làm đẹp ảnh bằng bộ lọc Gabor.

Hình 6: Các bước tiền xử lý ảnh vân tay

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh

Trang 12

Đề tài nghiên cứu khoa học
III.2.2.1.1. Chuẩn hóa (normalization).

Ảnh đầu vào được chia thành các khối với kích thước 16x16 và tính toán
phương sai cho mỗi khối. Giá trò phương sai (variance) được so sánh với một giá trò
ngưỡng. Nếu phương sai của một khối nhỏ hơn giá trò ngưỡng thì nó bò xóa khỏi ảnh
gốc. Sự xử lý này sẽ áp dụng cho toàn bộ ảnh. Ảnh thu được của bước này được
chuẩn hóa để lấy phương sai (variance) của ảnh được cho.
Chuẩn hóa ảnh được cho bởi công thức:

VAR0 ( I (i, j )  M ) 2
M

 0
VAR

G (i , j )  
VAR0 ( I (i, j )  M ) 2

 M 0 
VAR

nếu I (i, j )  M
ngược lại

Trong đó I (i, j ) biểu thò cho giá trò tỉ lệ xám (gray-scale) ở pixel(i,j). M và VAR
biểu thò giá trò mean và variance của I . G(i, j ) biểu thò giá trò chuẩn hóa gray-scale ở
pixel(i,j). M 0 và VAR0 là giá trò trung bình (mean) và phương sai (variance) mong

muốn.
 Kết quả: Chuẩn hóa ảnh (Normalisation).
Hình 7 trình bày kết quả của việc chuẩn hóa một ảnh vân tay với giá trò trung
bình mong muốn (desired mean) là 0 và phương sai (variance) là 1. Biểu đồ ảnh gốc
(hình 7(c)) biểu diễn tất cả các giá trò cường độ nằm bên phải, co dãn trong khoảng từ
0-255. Kết quả trong ảnh này có một sự tương phản rất ít (hình 7 (a)). Biểu đồ của
ảnh chuẩn hóa (hình 7(d)) biễu diễn dãy các giá trò cường độ được điều chỉnh mà có
sự phân bố rõ hơn giữa các điểm ảnh tối và sáng. Do đó việc chuẩn hóa ảnh sẽ cải
thiện được độ tương phản giữa các vân và các rãnh (hình 7(b)). Biểu đồ hình 7(c) và
7(d) thể hiện quá trình chuẩn hóa, nó không làm thay đổi ảnh gốc mà chỉ làm cân đối
lại các vò trí dọc theo trục x, nghóa là cấu trúc các vân và các rãnh không đổi.

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Trang 13

Đề tài nghiên cứu khoa học

(c)
(d)
Hình 7: Kết quả của bước chuẩn hóa ảnh
III.2.2.1.2. Thiết lập sự đònh hướng:

Hình 8: Sự đònh hướng đường vân trong ảnh vân tay.
Thiết lập sự đònh hướng của ảnh là mục tiêu của bước kế tiếp. Toàn bộ ả nh
được chia ra thành các khối có kích thước 15x15 và hướng cục bộ trong mỗi khối được
tính toán theo công thức:
i

w
2

j

w
2

  2

Vx ( i , j ) 

u i 
i

w
2

j

w
2

  (

V y (i , j ) 

u i 

1

2

x

(u, v ) y (u, v ),

w
w
v j
2
2

2
x

(u, v )   2y (u, v )),

w
w
v j
2
2

 (i, j )  tan 1 (

V y (i , j )
Vx ( i , j )

),

Trường đònh hướng của ảnh vân tay chỉ rõ khu vực đònh hướng cục bộ của
đường vân trong ảnh vân tay. Việc thiết lập sự đònh hướng là bước chủ yếu trong tiến
Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Trang 14

Đề tài nghiên cứu khoa học

trình tinh chỉnh ảnh trong giai đọan lọc Gabor dựa vào sự đònh hướng cục bộ để mà
tinh chỉnh ảnh vân tay thực sự có hiệu quả. Hong et al dùng phương pháp ướ c lượng
trung bình bình phương để tính sự đònh hướng ảnh. Thay vì thiết lập sư đònh hướng
từng khối (block-wise). Từng bước tính toán sự đònh hướng tại pixel (i,j) được mô tả
dưới đây:
a) Kích thước một khối W x W tại pixel trung tâm (i,j) trong ảnh vân tay chuẩn
hóa.
b) Ở mỗi pixel trong khối tính gradient  x (i, j ) và  y (i, j ) mà độ lớn gradient
của nó lần lượt là x và y. Toán tử Sobel ngang (horizonal Sobel) dùng để
tính  x (i, j )
1 0  1 
 2 0  2


1 0  1 

Tóan tử Sobel dọc (vertical Sobel) dùng để tính  y (i, j ) là:
2 1
1
0
0 0


- 1 - 2 - 1 

c) Việc thiết lập sự đònh hướng cục bộ tại pixel (i,j) được tính như sau:
i

w
2

j

w
2

  2

Vx ( i , j ) 

x

(u, v ) y (u, v ),

w
w
u i  v  j 
2
2
i

w

2

j

w
2

  (

V y (i , j ) 

u i 

1
2

2
x

(u, v )   2y (u, v )),

w
w
v j
2
2

 (i, j )  tan 1 (

V y (i , j )

Vx ( i , j )

),

Trong đó  i, j  là sự đánh giá đúng nhất của hướng cục bộ tại pixel trung
tâm (i,j) của khối.
d) Trường đònh hướng của khu vực lân cận thì dùng bộ lọc Gauss. Ảnh đònh
hướng được chuyển đổi liên tục bên trong trường vectơ, nó được đònh nghóa
như sau:
 x i, j   cos 2 i, j 
 y i, j   sin 2 i, j 

Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Trang 15

Đề tài nghiên cứu khoa học

Trong đó  x và  y lần lượt là các thành phần x và y của trường vectơ.
Làm phẳng Gauss được tính như sau:
 'x (i, j ) 

w
2

w
2

  G ( u , v )

x

(i  uw, j  vw),

y

(i  uw, j  vw),

w
w
u  v  
2
2

 'y (i, j ) 

w
2

w
2

  G ( u , v )

w
w
u   v  
2
2

Trong đó G là bộ lọc thông thấp Gauss (Gaussian low-pass filter) có kích
thướt là w  w .
e) Cuối cùng là trường đònh hướng làm phẳng (smooth) O tại pixel (i,j) được
đònh nghóa như sau:
O (i , j ) 

 ' (i , j )
1
tan1 'y
2
 x (i , j )

 Kết quả: Thiết lập sự đònh hướng (Orientation estimation).
Giai đoạn lọc Gabor của tiến trình tinh chỉnh ảnh dựa vào việc lọc dọc theo sự
đònh hướng các vân cục bộ để mà tinh chỉnh cấu trúc vân và giảm bớt tạp nhiễu. Vì
thế nó rất quan trọng trong việc thiết lập chính xác trường đònh hướng. Giai đoạn thiết
lập đònh hướng đóng vai trò trọng tâm trong tiến trình tinh chỉnh ảnh.
III.2.2.1.3. Thiết lập tần số vân.
Phương pháp sau được chấp nhận cho sự tính toán tần số của mỗi khối. Theo
trục x của mỗi khối (block) được tính toán dọc theo hướng trực giao với hướng góc
trong mỗi khối. Cửa sổ được sử dụng cho mục đích này có kích thước 16x32. tần số
được tính toán bằng khoảng cách giữa các đỉnh vân thu được theo trục x. Cửa sổ cho
điều này được cho bởi công thức:
1 w1
 G(u, v ), k  0,1,..., l  1,
w d 0
w
l
u  i  ( d  ) cos O (i, j )  (k  ) sin O (i, j ),

2
2
w
l
v  j  (d  ) sin O (i, j )  (  k ) cos O (i, j ),
2
2
X [k ] 

Tổng quát, tần số của ảnh được cấu thành có một tần số chắc chắn cho ảnh
lủng lổ (hole) và do đó bước trên có thể bỏ qua nếu tần số toàn cục (global
frequency) của ảnh được biết.
Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh


Đề tài nghiên cứu khoa học

Trang 16

Tham số quan trọng mà được dùng trong cấu trúc lọc Gabor là tần số đường
vân cục bộ được thêm vào ảnh đònh hướng. Tần số ảnh miêu tả tần số cục bộ của
vân trong ảnh vân tay. Bước đầu tiên trong việc thiết lập tần số là chia nhỏ ảnh bên
trong các khối có kích thước w x w. Bước kế tiếp là chiếu các giá trò độ xám (greylevel) của tất cả các pixel đònh vò bên trong mỗi khối dọc theo hướng trực giao tới
hướng đường vân cục bộ. Hình dạng này giống như là một sóng hình sin (sinusoidal –
shape ware) với các điểm rất nhỏ tương ứng với vân trong ảnh vân tay. Ví dụ về hình
dạng này được thấy trong hình 9.
Giai đọan thiết lập tần số ban đầu được dùng bởi Hong et al [9], bao gồm việc
thêm vào phép chiếu phẳng (projection smoothing) trước tiên để tính khỏang cách
vân. Sử dụng bộ lọc thông thấp Gauss kích thước w x w nhằm giảm bớt độ nhiễu
trong phép chiếu (projection). Khoảng cách vân S(i,j) được tính bằng cách đếm số

trung bình của các pixels giữa các điểm liên tiếp trong phép chiếu. Do vậy tần số
vân F(i,j) cho từng khối tại pixel (i,j) được tính như sau:
F (i , j ) 

1
S (i , j )

Trường hợp mà khi ảnh vân tay được quét vào với độ phân giải cố đònh thì các
giá trò tần số vân phải nằm bên trong một dãy đích xác. Tuy nhiên có một vài trường
hợp mà ở đó giá trò tần số vân không chính xác từ phép chiếu. Ví dụ như là khi mà
các điểm không liên tục từ phép chiếu cũng như là các đặc điểm xuất hiện trong
khối mà ở đó phép chiếu không có dạng hình sóng sin tốt. Do vậy các giá trò tần số
này có thể kế thừa bằng cách sử dụng các giá trò từ các khối lân cận mà có tần số tốt.

Hình 9 : Phép chiếu các giá trò cường độ của các pixel dọc theo hướng trực giao tới
hướng vân cục bộ. (a) Một khối 32 x 32 của ảnh vân tay. (b) Dạng sóng của khối
(block) qua phép chiếu.
Nhóm thực hiện: Huỳnh Nguyên Chính – Phạm Xuân Khánh