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

LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành tốt khóa luận này, ngoài nỗ lực tự nghiên cứu tìm tòi, còn có sự
đóng góp không nhỏ của thầy giáo, bạn bè, và gia đình của tôi.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Ngô Quốc Tạo, người đầu tiên đã
truyền cho tôi nguồn cảm hứng trong lĩnh vực xử lý ảnh, thầy đã hướng dẫn tôi tận
tình trong quá trình làm luận văn.
Bên cạnh đó, tôi nhận được sự giúp đỡ nhiệt tình của các bạn bè, người thân. Xin
chân thành cảm ơn các bạn Đinh Quang Huy, Bùi Ngọc Thăng, Bùi Đức Giang. Các
bạn đã có những nhận xét, đánh giá, và trao đổi những kinh nghiệm quý báu giúp tôi
hoàn thành tốt luận văn. Tôi xin chân thành cảm ơn anh Trần Quốc Long đã hỗ trợ tôi
tìm tài liệu tham khảo.
Xin chân thành cảm ơn trung tâm nghiên cứu và phát triển công nghệ phần mềm trường đại học Công Nghệ, ĐHQGHN - đã tạo mọi điều kiện cho tôi được hoàn thành
luận văn.
Cuối cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, nơi luôn động viên,
giúp đỡ tôi trong quá trình hoàn thành luận văn.
Hà Nội, 12/2007

Đào Thanh Khiết

1


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


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 no=8 và nf=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:
ƒ 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.
ƒ 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.
ƒ 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


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

Tối ưu thuật toán, nhằm giảm độ phức tạp tính toán. Cài đặt hoàn thiện hơn giai
đoạn nâng cao chất lượng ảnh vân tay.

-

Nghiên cứu về trích chọn các đặc trưng của vân tay, so sánh vân tay, để tiến tới

xây dựng một hệ thống nhận dạng vân tay tự động hoàn chỉnh, ứng dụng được
trong đời sống.

76


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

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Areekul V., Watchareeruetai U., Tantaratana S., 2004. Fast Separable Gabor Filter for
Fingerprint Enhancement. First International Conference, ICBA.
Babler W.J., 1991. Embryologic Development of Epidermal Ridges and Their Configuration.
Birth Defects Original Article Series, vol. 27, no. 2.
Bazen A.M., Gerez S.H., 2001. Segmentation of Fingerprint Images. Proc Workshop on
Circuits Systems and Signal Processing (ProRISC 2001), pp. 276-280.
Bazen A.M., Gerez S.H., 2002. Systematic methods for the computation of the directional
fields and singular points of fingerprints. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine
Intelligence, vol. 24, no.7, pp. 905–919.
Cole S., 2001. The Myth of Fingerprints. The New York Times, May 13.
Cummins H., Midlo C, 1961. Fingerprints, Palms and Soles: An Introduction to
Dermatoglyphics. Dover New York.
Galton F., 1892. Finger Prints. McMillan, London.
Gonzales R.C., Woods R.E., 1992. Digital Image Processing. Addison-Wesley, Reading, MA.
Grasselli A., 1969. On the Automatic Classification of Fingerprints. Methodologies of Pattern
Recognition, S. Watanabe (Ed.), Academic, New York.
Greenberg S., Aladjem M., Kogan D., Dimitrov I., 2000. Fingerprint Image Enhancement
Using Filtering Techniques. Proc. Int. Conf. on Pattern Recognition (15th), vol. 3, pp.
326-329.
Hong L., Wan Y., Jain A.K., 1998. Fingerprint Image Enhancement: Algorithm and
Performance Evaluation. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.

20, no. 8, pp. 777-789.
Jain A.K., Pankanti S., 2000. Fingerprint Classification and Recognition. Image and Video
Processing Handbook, A. Bovik (Ed.), pp. 821-836, Academic, New York.
Jiang X., 2000. Fingerprint Image Ridge Frequency Estimation by Higher Order Spectrum.
Proc. Int. Conf. on Image Processing, vol. 1, pp. 462-465.
Kass M., Witkin A., 1987. Analyzing Oriented Patterns. Computer Vision, Graphics, and
Image Processing, vol.37, no.3, pp. 362-385.
Lee H.C., Gaensslen R.E., 2001. Advances in Fingerprint Technology. 2nd edition, Elsevier,
New York.
Maio D., Maltoni D., 1997. Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprint. IEEE Trans.
Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 1.
Maio D., Maltoni D., 1998. Ridge-Line Density Estimation in Digital Images. Proc. Int. Conf.
on Pattern Recognition (14th), pp. 534-538.
Maltoni D., Maio D., Jain A.K., Prabhakar S., 2003. Handbook of Fingerprint Recognition.
Springer Verlag, New York.
Mehtre B.M., Murthy N.N., Kapoor S., Chatterjee B., 1987. Segmentation of Fingerprint
Images Using thhe Directional Image. Pattern Recognition, vol. 20, no. 4, pp. 429-435.
Moenssens A., 1971. Fingerprint Techniques. Chilton, London.
O’Gorman L., Nickerson J.V., 1988. Matched Filter Design for Fingerprint Image
Enhancement. Proc. Int Conf. on Acoustic Speech and Signal Processing, pp. 916-919.
O’Gorman L., Nickerson J.V., 1989. An Approach to Fingerprint Filter Design. Pattern
Recognition, vol. 22, no.1, pp. 29-38.

77


Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay
Ratha N.K., Chen S.Y., Jain A.K., 1995. Adaptive Flow Orientation-Based Feature Extraction
in Fingerprint Images. Pattern Recognition, vol. 28, no. 11, pp. 1657-1672.
Shen L., Kot A., Koo W.M., 2001. Quality Measures of Fingerprint Images. Proc. Int. Conf.

on Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication (3rd), pp. 266-271.
Sherlock B.G., Monro D.M., Millard K., 1992. Algorithm for Enhancing Fingerprint Images.
Electronics Letters, vol. 28, no. 18, pp. 1720.
Sherlock B.G., Monro D.M., Millard K., 1994. Fingerprint Enhancement by Directional
Fourier Filtering. IEE Proceedings Vision Image and Signal Processing, vol. 141, no. 2,
pp. 87-94.
Stock R.M., Swonger C.W., 1969. Development and Evaluation of a Reader of Fingerprint
Minutiae. Tech. Report: no. XM-2478-X-1:13-17, Cornell Aeronautical Labaratory.
Stosz J.D., Alyea L.A., 1994. Automated System for Fingerprint Authentication Using Pores
and Ridges Structure. Proc. of SPIE (Automatic Systems for the Identification and
Inspection of Humans), vol. 2277, pp. 210-223.
Wang Y., Hu J., Han F., 2007. Enhanced gradient-based algorithm for the estimation of
fingerprint orientation fields. Applied Mathematics and Computation, Elsevier, pp. 823833.
Watson C.I., Wilson C.L., 1992. NIST Special Database 4, Fingerprint Database. U.S.
National Institude of Standards and Technology.
Wilson C.L., Watson C.I., Paek E.G., 2000. Effect of Resolution and Image Quality on
Combined Optical and Neural Network Fingerprint Matching. Pattern Recognition, vol.
33, no. 2, pp. 317-331.
Xia X., O’ Gorman L., 2003. Innovations in Fingerprint Capture Devices. Pattern
Recognition, vol. 36, no. 2, pp. 361-369.
Zhou J., Gu J., 2004. A model-based method for the computation of fingerprints’ orientation
field. IEEE Trans. Image Process, vol. 13, pp. 821-835.

78