Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo

MỤC LỤC

MỤC LỤC .......................................................................................................... 1
Tóm tắt luận văn................................................................................................. 1
Lời cảm ơn ......................................................................................................... 3
Lời cam đoan ...................................................................................................... 4
Danh mục các kí hiệu, chữ viết tắt ..................................................................... 5
Danh mục các bảng biểu .................................................................................... 6
Danh mục các hình vẽ đồ thị .............................................................................. 7
PHẦN MỞ ĐẦU .............................................................................................. 11
1. Lý do chọn đề tài ............................................................................... 11
2. Ý nghĩa, mục đích của đề tài ............................................................. 13
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..................................................... 14
3.1. Đối tượng nghiên cứu ....................................................................... 14
3.2. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................... 14
4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................... 14
5. Phương tiện nghiên cứu ..................................................................... 15
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ........................................... 16
7. Những vấn đề sẽ giải quyết................................................................ 16
8. Kết quả đạt được ................................................................................ 17
NỘI DUNG ...................................................................................................... 18
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ............................................................................ 18
1.1. Tổng quan về các phương pháp nhận dạng sinh trắc học ............... 18
1.1.1.

Phương pháp nhận dạng chữ ký ................................................ 19

1.1.2. Phương pháp nhận dạng giọng nói ................................................ 20
1.1.3. Phương pháp nhận dạng khuôn mặt .............................................. 20

1.1.4. Phương pháp nhận dạng mống mắt ............................................... 22
1.1.5. Phương pháp nhận dạng vân tay ................................................... 24
1.1.6. Một số phương pháp nhận dạng khác ........................................... 25
1.1.7. Tại sao nên sử dụng nhận dạng vân tay ........................................ 27
1.1.8. Nhu cầu thực tế về ứng dụng nhận dạng sinh trắc học ................. 29
1.2. Tổng quan về mạng nơ ron ............................................................. 30
1.2.1. Bộ não và nơ ron sinh học ............................................................. 30
1.2.2. Mô hình nơ ron nhân tạo và mạng nơ ron nhân tạo ...................... 32
1.3. Tình hình nghiên về ứng dụng mạng nơ ron .................................. 40
1.3.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước ................................................. 40
1.3.2. Tình hình nghiên cứu trong nước .................................................. 44
1.4. Phát biểu bài toán và giới hạn vấn đề nghiên cứu .......................... 46
1.5. Kết luận chương 1 ........................................................................... 46
CHƯƠNG 2: BIỂU DIỄN VÂN TAY VÀ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG47
2.1. Phân tích và biểu diễn vân tay ........................................................ 47
2.1.1. Giới thiệu ảnh vân tay ................................................................... 47
2.1.2. Phân đoạn ảnh ............................................................................... 49
2.1.3. Tăng cường ảnh ............................................................................. 50
2.1.4. Rút trích các đặc trưng .................................................................. 62
2.2. Phương pháp nhận dạng vân tay ..................................................... 69
2.2.1. Đối sánh vân tay ............................................................................ 69
2.2.2. Nhận dạng vân tay bằng mạng nơ ron........................................... 80
2.3. Kết luận chương 2 ........................................................................... 91
CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY SỬ DỤNG MẠNG
NƠ RON NHÂN TẠO ..................................................................................... 93
3.1. Kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay ............................................ 93
3.1.1. Kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay ........................................... 93


3.1.2. Sơ đồ các bước xử lý trong quá trình nhận dạng .......................... 94

3.2. Phân tích hệ thống nhận dạng vân tay ............................................ 96
3.2.1. Khảo sát hiện trạng và xác lập dự án ........................................... 96
3.2.2. Phân tích chức năng ..................................................................... 99
3.2.3. Phân tích thiết kế cơ sở dữ liệu .................................................. 100
3.3. Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay bằng mạng nơ ron ........... 103
3.3.1. Giới thiệu hệ thống và kỹ thuật sử dụng ..................................... 103
3.3.2. Giao diện hệ thống ...................................................................... 104
3.3.2.1. Quản trị người dùng ................................................................. 104
3.3.2.2. Quản lý công dân ...................................................................... 105
3.3.2.3. Xử lý ảnh vân tay ..................................................................... 105
3.3.2.4. Nhận dạng bằng phương pháp đối sánh 1-1 ............................. 106
3.3.2.5. Nhận dạng bằng phương pháp đối sánh trong cơ sở dữ liệu .... 106
3.3.2.6. Nhận dạng bằng phương pháp mạng nơ ron ............................ 107
3.4. Ứng dụng và đánh giá kết quả ...................................................... 108
3.4.1. Áp dụng thử nghiệm cho công ty ................................................ 108
3.4.2. Kết quả và đánh giá ..................................................................... 108
3.4.2.1. Kết quả...................................................................................... 108
3.4.2.2. Đánh giá.................................................................................... 109
3.5. Kết luận chương 3 ......................................................................... 109
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ........................................................................ 110
A. Kết luận ........................................................................................... 110
B. Kiến nghị ......................................................................................... 112
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................... 113


Tóm tắt luận văn

Họ và tên học viên: Đỗ Thanh Long
Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
Cán bộ hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Quang Hoan

Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơron nhân
tạo.
Tóm tắt: Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp nhận dạng bằng sinh
trắc học và đặc biệt là nhận dạng bằng dấy vân tay, kiến trúc hệ thống nhận dạng
vân tay tự động và các quy trình xử lý của nó; Nghiên cứu một số thuật toán cho
phân đoạn ảnh, tăng cường ảnh; Tìm hiểu các đặc trưng của ảnh vân tay, từ đó
nghiên cứu một số thuật toán rút trích đặc trưng của ảnh vân tay và phương pháp
nhận dạng ảnh như phương pháp đối sánh và phương pháp sử dụng mạng nơ ron để
xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay. Phân tích thiết kế và xây dựng hệ thống nhận
mẫu vân tay sử dụng hai loại mạng nơ ron nhân tạo là mạng perception và mạng lan
truyền ngược.
Nội dung luận văn
Chương 1: Tổng quan
Tìm hiểu về các phương pháp nhận dạng nói chung và phương pháp nhận
dạng bằng vân tay nói riêng.
Tìm hiểu tổng quan về mạng nơ ron và tình hình nghiên cứu từ đó xác định
vấn đề nghiên cứu của luận văn và mục tiêu của đề tài.
Chương 2: Phân tích biểu diễn vân tay và phương pháp nhận dạng
Tìm hiểu các kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay.
Tìm hiểu các kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng của ảnh vân tay.
Tìm hiểu về mô hình mạng nơ ron và thuật toán mạng nơ ron sẽ áp dụng vào
hệ thống nhận dạng.
Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
Phân tích thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo.

Trang 1


Xây dựng hệ thống hệ thống nhận mẫu vân tay theo phân tích và thiết kế.
Ứng dụng hệ thống nhận mẫu vân tay vào thực tế và đánh giá các kết quả đã

đạt được.

Trang 2


Lời cảm ơn
Trong thời gian nghiên cứu và thực hiện luận văn này, tôi đã nhận được sự
giúp đỡ nhiệt tình của các cơ quan, các tổ chức và các cá nhân. Tôi xin bày tỏ lời
cảm ơn sâu sắc nhất tới tất cả các tập thể, cá nhân đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi trong
suốt quá trình thực hiện nghiên cứu luận văn này.
Trước hết tôi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Bách khoa
Hà Nội và Viện đào tạo Sau đại học của nhà trường cùng các thầy cô giáo, những
người đã trang bị kiến thức cho tôi trong suốt quá trình học tập.
Với lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất, tôi xin trân trọng cảm ơn thầy
giáo - PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, người thầy đã trực tiếp chỉ bảo, hướng dẫn
khoa học và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu, hoàn thành luận văn này.
Xin chân thành cảm ơn tất các bạn bè, đồng nghiệp đã động viên, giúp đỡ
nhiệt tình và đóng góp nhiều ý kiến quý báu để tôi hoàn thành luận văn này.
Do thời gian nghiên cứu có hạn, luận văn của tôi chắc hẳn không thể tránh
khỏi những sơ suất, thiếu sót, tôi rất mong nhận đuợc sự đóng góp của các thầy cô
giáo cùng toàn thể bạn đọc.
Xin trân trọng cảm ơn!
Hà Nội, tháng 9 năm 2015
Tác giả luận văn
Đỗ Thanh Long

Trang 3


Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân, được xuất phát
từ yêu cầu phát sinh trong công việc để hình thành hướng nghiên cứu. Các số liệu
có nguồn gốc rõ ràng tuân thủ đúng nguyên tắc và kết quả trình bày trong luận văn
được thu thập trong quá trình nghiên cứu là trung thực chưa từng được ai công bố
trước đây.
Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn đã được
cám ơn, các thông tin trích dẫn trong luận văn này đều được chỉ rõ nguồn gốc.
Hà Nội, tháng 9 năm 2015
Tác giả luận văn
Đỗ Thanh Long

Trang 4


Danh mục các kí hiệu, chữ viết tắt
Từ viết tắt

Tiếng Việt

Tiếng Anh

AFIS

Hệ thống nhận dạng vân tay

Automated Fingerprint
Identification System

ATM

Máy rút tiền tự động

Automated Teller Machine

PIN

Mã số định danh cá nhân

Personal Identification Number

ID

Nhận diện

Identification

BBVA

Dịch vụ tài chính toàn cầu

ANN

Mạng nơ ron nhân tạo

CSDL

Cơ sở dữ liệu

LAN

Mạng nội bộ

Artificial Neural Network

Local Area Network

FMR

False Match Rate

FNMR

False Non Match Rate

BP

Lan truyền ngược

Back Propagation

USB

Thiết bị lưu trữ di động

Universal Serial Bus

VN

Việt Nam

Trang 5


Danh mục các bảng biểu
Bảng 3.1: Bảng dữ liệu người dùng ........................................................................101
Bảng 3.2: Bảng dữ liệu công dân ............................................................................101
Bảng 3.3: Bảng dữ liệu tỉnh thành ..........................................................................102
Bảng 3.4: Bảng dữ liệu quận huyện ........................................................................102
Bảng 3.5: Bảng dữ liệu vân tay ...............................................................................102
Bảng 3.6: Bảng dữ liệu trọng số mạng ....................................................................102
Bảng 3.7: Bảng dữ liệu phân quyền người dùng.....................................................103
Bảng 3.8: Bảng dữ liệu cấu hình .............................................................................103

Trang 6


Danh mục các hình vẽ đồ thị
Hình 1.1: Cơ chế DeepFace của Facebook ...............................................................22
Hình 1.2: Quét võng mạc ..........................................................................................23
Hình 1.3: Công nghệ quét vân tay trên iPhone .........................................................24
Hình 1.4: Máy quét tĩnh mạch lòng bàn tay ..............................................................25
Hình 1.5: Sinh trắc học hành vi Behavioral Biometrics ...........................................26
Hình 1.6: Mô hình Nymi sử dụng công nghệ Cardiac Rhythm ................................27
Hình 1.7: Tỷ lệ phần trăm ứng dụng công nghệ sinh trắc học ..................................29
Hình 1.8: Các ứng dụng của hệ thống nhận dạng vân tay ........................................30
Hình 1.9: Doanh thu công nghệ sinh trắc học trong những năm gần đây và dự đoán
doanh thu trong những năm tới .................................................................................30
Hình 1.10: Cấu tạo nơ ron sinh học ..........................................................................31
Hình 1.11: Cấu trúc của nơ ron nhân tạo ..................................................................33
Hình 1.12: Các hàm phân tách ..................................................................................34

Hình 1.13: Hàm tác động giới hạn cứng ...................................................................34
Hình 1.17: Mạng lan truyền tiến một tầng ................................................................38
Hình 1.18: Mạng lan truyền tiến nhiều tầng .............................................................38
Hình 1.19: Một nơ ron với phản hồi đến chính nó ....................................................38
Hình 1.20: Mạng hồi quy một tầng ...........................................................................38
Hình 1.21: Mạng hồi quy nhiều tầng ........................................................................38
Hình 1.22: Quy tắc học trọng số tổng quát ...............................................................39
Hình 1.23: Vân tay trên đèn của người Paléttin (400 A.D) ......................................41
Hình 1.24: Con dấu thương mại của Berwick (1809) ...............................................42
Hình 1.25: Chữ kí bằng vân tay của người Trung Quốc khi buôn bán (1839) .........42
Hình 2.1: Các đường vân và rãnh của ảnh vân tay ...................................................47
Hình 2.2: Các điểm Singularity Core và Delta .........................................................48
Hình 2.3: Một số Core thường gặp ...........................................................................48
Hình 2.4: Các điểm minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc) và Bifurcation (điểm rẽ
nhánh) ........................................................................................................................49

Trang 7


Hình 2.5: a) Ảnh vân tay chất lượng tốt; b) Ảnh vân tay với các nếp đứt, gãy; c)
Ảnh vân tay có rất nhiều nhiễu .................................................................................50
Hình 2.6: Các bước tăng cường ảnh của phương pháp lọc Gabor ............................52
Hình 2.7: Một ví dụ về chuẩn hoá với m0 = 50 và v0 = 200 ......................................53
Hình 2.8: Một ảnh vân tay 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.................54
Hình 2.9: Minh họa uớc lượng hướng vân cục bộ: a) Ảnh vân tay chất lượng thấp;
b) và c) là ảnh có hướng của vân tay.........................................................................55
Hình 2.10: Cửa sổ có hướng tâm tại [ xi , y j ] . Thành phần x thể hiện năm đỉnh; bốn
khoảng cách các đỉnh liên tiếp được tính trung bình để xác định tần số vân cục bộ 56
Hình 2.11: Biến thiên của hàm h trong khoảng [x1, x2] là tổng của các biên độ α1,

α2 ... α8 (Maio và Maltoni, 1998a) ...........................................................................57
Hình 2.12: Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số ......................59
Hình 2.13: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor.........................60
Hình 2.14: Các ví dụ của tăng cường ảnh vân tay dựa vào lọc Gabor. Ở bên phải các
vùng có khả năng khôi phục đã được tăng cường .....................................................61
Hình 2.15: Phân lớp các kỹ thuật trích đặc trưng Minutiae ......................................62
Hình 2.16: Các bước rút trích đặc trưng Minutiae từ ảnh đã được nhị phân hóa. ....63
Hình 2.17: Kết quả của việc Nhị phân hóa và Làm mỏng của ảnh đã được Tăng
cường .........................................................................................................................64
Hình 2.18 : a) điểm trung gian; b) điểm kết thúc; c) điểm rẽ nhánh .........................65
Hình 2.19: Lỗ và đứt gãy nhỏ trong ảnh vân tay đã được nhị phân hóa và làm mảnh
...................................................................................................................................65
Hình 2.20: Các cấu trúc vân lỗi phổ biến được điều chỉnh lại thành các cấu trúc vân
đúng ...........................................................................................................................66
Hình 2.21: Các đường vân và các rãnh trên bề mặt vân tay .....................................67
Hình 2.22: Điểm cực đại (ic , jc ) tương ứng với (is , js ) ............................................68
Hình 2.23: Dịch chuyển một đoạn  theo đường vân..............................................68

Trang 8


Hình 2.24: Thiết diện của đường vân ........................................................................69
Hình 2.25: 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 ...........................................................................................................................70
Hình 2.26: Các chi tiết của I được ánh xạ hệ toạ độ T. Các chi tiết của I kí hiệu là o
còn các chi tiết của T kí hiệu là x. Vòng gạch liên tiếp chỉ khoảng cách không gian
lớn nhất, vòng xám chỉ các cặp chi tiết ghép cặp thành công ...................................76
Hình 2.27: Trong ví dụ này, nếu m1 bắt cặp với m2 (đặc trưng gần nhất), m2 sẽ
không được bắt cặp. Vì vậy nếu bắt các cặp m1 và m1 cho phép m2 được bắt cặp

với m2 làm cực đại biểu thức (2.16). .......................................................................76
Hình 2.28: Sơ đồ nhận dạng vân tay dùng kỹ thuật FingerCode ..............................79
Hình 2.29: Lưu đồ nhận dạng vân tay bằng mạng nơ ron.........................................80
Hình 2.30: Mô hình mạng perception .......................................................................81
Hình 2.31: Ví dụ một perception...............................................................................81
Hình 2.32: Một perception không thể phân lớp chính xác với đối với tập học này..82
Hình 2.33: Không gian một chiều E(w) ....................................................................83
Hình 2.34: Không gian 2 chiều E(w1,w2) ................................................................84
Hình 2.35: Giải thuật lan truyền ngược.....................................................................85
Hình 3.1: Kiến trúc của hệ thống nhận dạng vân tay tự động...................................94
Hình 3.2: Sơ đồ các bước nhận dạng vân tay............................................................96
Hình 3.3: Thị trường ứng dụng vân tay hiện nay ......................................................98
Hình 3.4: Sơ đồ chức năng hệ thống nhận mẫu vân tay ...........................................99
Hình 3.6: Giao diện chính hệ thống nhận mẫu vân tay ...........................................104
Hình 3.7: Giao diện Quản trị người dùng hệ thống ................................................104
Hình 3.8: Quản lý công dân ....................................................................................105
Hình 3.9: Xử lý ảnh vân tay ....................................................................................105
Hình 3.10: Nhận dạng bằng phương pháp đối sánh 1-1 .........................................106
Hình 3.11: Nhận dạng bằng phương pháp đối sánh trong cơ sở dữ liệu.................106
Hình 3.12: Chọn ảnh mẫu vân tay cần nhận dạng ..................................................107

Trang 9


Hình 3.13: Chọn mạng nơ ron và hệ số học ............................................................107
Hình 3.14: Traning và nhận dạng ............................................................................108

Trang 10

PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Việc nhận dạng cá nhân là sự gắn kết một đặc tính nhận biết cụ thể nào đó
vào một cá nhân và bài toán của việc tìm ra đặc tính nhận biết của một con người có
thể chia thành hai loại bài toán với độ phức tạp khác nhau: xác minh và nhận dạng.
Việc xác minh (xác thực) nhằm chỉ đến dạng bài toán quyết định xác nhận hoặc từ
chối đối với một yêu cầu xác nhận cụ thể được đưa ra bởi chính cá nhân yêu cầu.
Còn nhận dạng là bài toán tìm kiếm và xây dựng các đặc tính nhận biết của một đối
tượng.
Nhận dạng là một ngành khoa học mà vai trò của nó là phân loại các đối
tượng thành một số loại hoặc một số nhóm riêng biệt. Tùy thuộc vào lĩnh vực ứng
dụng các đối tượng có thể ở dạng ảnh, tín hiệu sóng, dạng tín hiệu giọng nói và hình
ảnh khuôn mặt hoặc một kiểu dữ liệu bất kì nào đó mà cần phải phân loại. Những
đối tượng này được gọi bằng một thuật ngữ chung đó là “mẫu” hay các đặc trưng.
Và từ đầu những năm 1960 hệ thống nhận dạng vân tay tự động AFIS bắt đầu được
nghiên cứu và phát triển không ngừng. Các hệ thống đã chứng minh được tính hiệu
quả của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau có sử dụng kĩ thuật nhận dạng ảnh vân
tay để xác định thân nhân của một người.
Nhận dạng ảnh vân tay đã và đang ngày càng trở thành một ứng dụng không
thể thiếu được trong đời sống xã hội của con người. Với sự ra đời của ngân hàng
điện tử, thương mai điện tử,… các biện pháp bảo mật và mang tính riêng tư cần
được tổ chức và lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu khác nhau. Định danh cá nhân một
cách tự động ngày càng trở thành một vấn đề quan trọng và cấp thiết. Các ứng dụng
của hệ thống định danh cá nhân được phát triển rộng lớn trong đời sống con người
như: Quản lý hộ chiếu, hệ thống điện thoại tế bào, hệ thống rút tiền tự động
ATM,… Việc định danh cá nhân theo phương pháp truyền thống trước đây như dựa
vào các hiểu biết (knowledge-based): mật khẩu, số định danh cá nhân PIN,… hay
dựa trên các thẻ bài (token-based): hộ chiếu, thẻ ID,… không thuận tiện và dễ bị lừa

Trang 11

gạt, bởi vì số PIN có thể quên hay bị đánh cắp bởi nhưng kẻ mạo danh và các thẻ
bài cũng có thể bị quên hay bị đánh cắp, vì thế các phương pháp định danh cá nhân
dựa trên hiểu biết và chứng cứ truyền thống khó đáp ứng và không thể thuyết phục
về việc bảo mật trong xã hội thông tin. Để đáp ứng các vấn đề đó thì các phương
pháp bảo mật bằng các đặc trưng sinh trắc học như giọng nói, ảnh khuôn mặt, ảnh
mống mắt, ảnh vân tay, ảnh bàn tay, chữ ký,… Trong các nhận dạng sinh trắc học
thì nhận dạng vân tay đã được cộng đồng khoa học chấp nhận và đã có nhiều nhà tổ
chức, nhà quản lý phần mềm cho ra đời các hệ thống nhận dạng vân tay đang sử
dụng một cách hiệu quả và đang thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học.
Các hướng nghiên cứu
Ảnh vân tay đã được sử dụng để nhận dạng cá nhân từ lâu nhưng ứng dụng
còn hạn hẹp. Ngày nay vân tay được sử dụng phổ biến trên nhiều lĩnh vực. Trong
bối cảnh đó, theo những phương pháp cổ điển, thủ công để nhận dạng ảnh vân tay,
mặc dù đã được nghiên cứu thành công từ hơn 30 năm qua, nhưng nghiên cứu để
hoàn thiện nó vẫn là một vấn đề đang được nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới.
Hiện nay một số nước trên thế giới như Mỹ, Pháp, Nhật đã nghiên cứu thành
công hệ thống nhận dạng vân tay cho công tác hình sự. Mặc dù đã có những tiến bộ
đáng kể trong việc thiết kế các hệ thống nhận dạng vân tay trong hơn 30 năm qua
nhưng do một số yếu tố như thiếu các thuật toán trích đặc điểm đủ độ tin cậy, khó
khăn trong việc xác định một cách định lượng sự giống nhau giữa hai vân tay,… các
hệ thống nhận dạng vân tay hiện nay vẫn chưa đạt được tính năng mong muốn. Vì
thế hệ thống nhận dạng vân tay vẫn đang được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới
nhằm cải thiện tính năng của nó.
Lý do chọn đề tài
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, sự ra đời của xã
hội thông tin điện tử mà trong đó bao gồm các ứng dụng về thương mại điện tử,
ngân hàng điện tử,…việc bảo mật thông tin cho các khách hàng, cho mỗi cá nhân là
thực sự cần thiết. Nhận dạng qua ảnh vân tay là một trong những biện pháp bảo mật

an toàn nhất. Ảnh vân tay được sử dụng để nhận dạng cá nhân đã được nghiên cứu

Trang 12


thành công hơn 30 năm qua nhưng nghiên cứu để hoàn thiện nó vẫn là một vấn đề
đang được nhiều nước trên thế giới quan tâm. Vì vậy tôi chọn đề tài ”Xây dựng hệ
thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơron nhân tạo” làm đề tài nghiên cứu.
Sở dĩ tôi lựa chọn mạng nơ ron làm công cụ để thể hiện các thuật toán nhận dạng
bởi lẽ mô hình mạng nơ ron được xây dựng theo nguyên tắc mô phỏng hoạt động bộ
não của con người nên nó rất thích hợp với các bài toán nhận dạng và so với các
công cụ khác thì mạng nơ ron có những ưu điểm vượt trội sau:
- Mạng nơ ron có thể được coi như một bộ xấp xỉ vạn năng.
- Có khả năng học và thích nghi với mẫu mới.
- Có khả năng tổng quát hóa: Mạng có thể đưa ra những kết quả mang tính tổng
quát hóa.
- Có khả năng dung thứ lỗi: Có thể chấp nhận sai số trong tập dữ liệu đầu vào.
- Mạng có tốc độ tính toán cao dẫn đến tốc độ nhận dạng nhanh.
2. Ý nghĩa, mục đích của đề tài
Mục đích chính của đề tài là: xây dựng được hệ thống nhận mẫu vân tay sử
dụng mạng nơ ron nhân tạo, nghiên cứu tích hợp kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng
và đối sánh ảnh vân tay theo mô hình mạng nơ ron giúp cải thiện khả năng trích
chọn điểm đặc trưng cục bộ trên ảnh vân tay, đồng thời tăng độ chính xác và tốc độ
nhận dạng ảnh mẫu vân tay tìm kiếm với các mẫu vân tay trong cơ sở dữ liệu.
Đề tài góp phần nghiên cứu xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay theo mô
hình mạng nơ ron là một hướng phát triển rất mạnh trong kỹ thuật nhận dạng hiện
nay.
Về mặt lý thuyết
- Giới thiệu về hệ thống nhận dạng vân tay và kỹ thuật nhận dạng sử dụng mạng nơ
ron.

- Hệ thống các kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay.
- Vấn đề trích chọn đặc trưng và đối sánh ảnh vân tay.

Trang 13


- Phát triển mạng nơ ron perception 1 lớp và mạng lan truyền ngược để nhận dạng
vân tay trong cơ sở dữ liệu.
Về mặt thực tiễn
Xây dựng ứng dụng nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Từ
đây đưa ra một ứng dụng thực tế: Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo và từ đó áp dụng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc cơ
quan tổ chức với chi phí thấp.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu chính là:
- Các đặc trưng trên ảnh vân tay trong mẫu dữ liệu ảnh vân tay thu được.
- Một số mô hình mạng nơ ron đang được sử dụng trong lĩnh vực nhận dạng.
- Phương pháp trích chọn điểm đặc trưng vân tay theo mô hình mạng nơ ron.
- Kỹ thuật nhận dạng ảnh mẫu vân tay sử dụng phương pháp mạng nơ ron.

3.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu giới hạn:
- Các đặc trưng cục bộ của ảnh vân tay.
- Số lượng mẫu nghiên cứu khoảng hơn 300 mẫu là ảnh vân tay.
- Kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng theo mô hình mạng nơ ron.
- Kỹ thuật đối sánh ảnh vân tay theo các điểm đặc trưng cục bộ.
- Kỹ thuật nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo.
4. Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện đề tài đã nêu ra, cần kết hợp mềm dẻo giữa hai phương pháp

nghiên cứu: phương pháp nghiên cứu lý thuyết và phương pháp nghiên cứu thực
nghiệm, được thực hiện theo các bước sau:
Nghiên cứu lý thuyết về vân tay và hệ thống nhận dạng ảnh vân tay:

Trang 14


- Nghiên cứu về tài liệu và thiết bị nhận dạng ảnh vân tay.
- Ảnh vân tay và quá trình thu nhận ảnh, lưu trữ ảnh vân tay.
- Các kỹ thuật nhận dạng ảnh vân tay.
- Ngôn ngữ cài đặt chương trình nhận dạng ảnh vân tay.
Nghiên cứu lý thuyết các điểm đặc trưng của ảnh vân tay, trích chọn điểm đặc
trưng của ảnh vân tay, đối sánh ảnh vân tay:
- Một số điểm đặc trưng của ảnh vân tay.
- Các kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng và đối sánh ảnh vân tay.
- Mô hình mạng nơ ron nhận dạng ảnh.
- Xây dựng module trích chọn điểm đặc trưng cục bộ.
- Xây dựng module nhận dạng bằng mạng nơ ron.
Nghiên cứu thực nghiệm thu thập dữ liệu cho các mẫu để đối sánh:
- Xây dựng cách thu thập dữ liệu ảnh vân tay của các nhân viên, cán bộ quản lý
trong công ty và một số ảnh vân tay bên ngoài.
- Đi thực tế thu thập ảnh dữ liệu vân tay.
- Xây dựng module đối sánh ảnh vân tay.
Nghiên cứu thực nghiệm nhằm xác định và đánh giá các kết quả đối sánh:
- Dựa trên các tỷ lệ loại bỏ sai (FRR) và tỉ lệ chấp nhận sai (FAR).
- Đưa ra các quyết định.
5. Phương tiện nghiên cứu
Trong quá trình làm luận văn tôi đã tham khảo các tài liệu từ các nguồn sau:
các giáo trình, các sách tham khảo, các bài báo tạp chí về nhận dạng ảnh vân tay,
các tài liệu trên mạng Internet, các luận văn thạc sĩ và các đồ án tốt nghiệp kỹ sư có

liên quan, các phần trợ giúp của các phần mềm nhận dạng vân tay. Tất cả các nguồn
này đã được ghi trích dẫn trong luận văn và liệt kê đầy đủ trong phần tài liệu tham
khảo.

Trang 15


6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Trong luận văn đã sử dụng mạng nơ ron để trích chọn các điểm đặc trưng
cục bộ trên ảnh vân tay và xây dựng bộ đối sánh ảnh vân tay dựa trên các điểm đặc
trưng cục bộ. Đây là cơ sở để xây dựng hệ thống nhận dạng ảnh vân tay phục vụ
cho công tác bảo mật các thông tin của nhân viên và cán bộ quản lý, chấm công để
minh họa cho tính khả thi của đề tài.
7. Những vấn đề sẽ giải quyết
Để đáp ứng các mục đích đề ra ở trên, trong luận văn này tôi tập chung giải
quyết các nội dung chính sau:
- Xem xét một cách khái quát quy trình của một hệ thống nhận dạng ảnh vân tay.
- Nghiên cứu chi tiết hơn về các công đoạn trích chọn điểm đặc trưng cục bộ và đối
sánh ảnh vân tay trong quá trình nhận dạng ảnh vân tay.
- Đề cập đến một số kỹ thuật phổ biến trong việc trích chọn điểm đặc trưng cục bộ
và đối sánh ảnh vân tay.
- Khảo sát một số mô hình mạng nơ ron hiện tại đang được sử dụng trong lĩnh vực
nhận dạng. Qua đó đánh giá được ưu nhược điểm của từng mô hình nhằm để xuất
được một số hướng cải tiến để có được một mô hình thích hợp với việc trích chọn
điểm đặc trưng.
- Đề xuất các kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay trước khi đưa vào trích chọn điểm đặc
trưng và đối sánh ảnh vân tay.
- Đề xuất mô hình mạng nơ ron perception 1 lớp và mạng lan truyền ngược thích
hợp cho việc trích chọn đặc trưng ảnh vân tay.
- Xây dựng một bộ đối sánh ảnh vân tay tìm kiếm với các ảnh vân tay mẫu thu

được.
- Xây dựng được module nhận dạng mẫu vân tay trong cơ sở dữ liệu bằng phương
pháp mạng nơ ron.

Trang 16


8. Kết quả đạt được
- Xây dựng mạng nơ ron để trích chọn đặc trưng cục bộ của ảnh vân tay.
- Xây dựng phần mềm nhận dạng ảnh vân tay với các chức năng chính sau:
 Quản lý công dân.
 Quản lý người dùng.
 Trích chọn đặc trưng cục bộ của ảnh vân tay.
 Xây dựng module nhận dạng vân tay bằng phương pháp đối sánh.
 Xây dựng module nhận dạng vân tay bằng mạng nơ ron sử dụng mạng
perception và mạng lan truyền ngược.
9. Bố cục của luận văn
Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục trong luận văn
gồm có các chương như sau:
Chương 1: Tổng quan. Chương này trình bày về các phương pháp nhận dạng phổ
biến hiện nay, tổng quan về mạng nơ ron và tình hình nghiên cứu. Phát biểu bài
toán và giới hạn cần nghiên cứu.
Chương 2: Biểu diễn vân tay và phương pháp nhận dạng. Chương này tìm hiểu
về phân tích và biểu diễn vân tay, các phương pháp nhận dạng vân tay được sử dụng
hiện nay.
Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Chương
này tìm hiểu kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay, phân tích và xây dựng hệ thống
nhận dạng vân tay bằng mạng nơ ron nhân tạo. Ứng dụng hệ thống đã xây dựng
được ở trên vào thực tế và đánh giá kết quả thu được.

Trang 17


NỘI DUNG
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về các phương pháp nhận dạng sinh trắc học
“Từ dấu vân tay cho đến thiết bị đeo giám sát nhịp tim đang trở thành những
sự lựa chọn bảo mật nhằm thay thế mật khẩu truyền thống”- (pcworld.com.vn).
Với cụm từ khóa “I hate passwords” có nghĩa là “Tôi ghét mật khẩu” trên
Google có tới hơn 3,2 triệu chủ đề nói về vấn đề này. Và sự kiện gần đây khi mà tin
tặc Nga đánh cắp 1,2 tỷ tài khoản người dùng cho thấy “thời của mật khẩu cố định
đã hết”. Và việc thay thế được nhắc đến với nhiều giải pháp, một trong số đó là
công nghệ sinh trắc học đang nổi lên như xu hướng bảo mật người dùng trong
tương lai.
Sinh trắc học đã được phát triển trong một thời gian dài. Trong những năm
gần đây, công nghệ này đã vượt qua các rào cản lớn như chi phí, cách thức vận hành
và khả năng truy cập tạo ra khả năng chính xác cao trong giải pháp xác thực. Giống
như bất kỳ công nghệ bảo mật nào, sinh trắc học không có giải pháp hoàn hảo.
Nhưng có một điều chắc chắn, sinh trắc học không còn là một hình ảnh của tương
lai mà đang trở nên hiện hữu trong ngày hôm nay.
Ngày nay, công nghệ sinh trắc học đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều
lĩnh vực của đời sống. Cùng với sự ra đời của thương mại điện tử, ngân hàng điện
tử, trạm kiểm soát an ninh, trung tâm lưu trữ dữ liệu, hệ thống rút tiền tự động,…đòi
hỏi các biện pháp bảo mật cao ngày càng trở thành một vấn đề rất quan trọng và cấp
thiết. Tuy nhiên, các ứng dụng của hệ thống định danh cá nhân theo phương pháp
truyền thống trước đây là dựa vào các hiểu biết (knowledge-based): mật khẩu, số
PIN hay là dựa trên các thẻ ID…không thuận tiện và dễ bị lừa gạt. Bởi vì mật khẩu,
số PIN… có thể quên hay có thể bị đoán bởi những kẻ mạo danh, các thẻ bài cũng
có thể bị quên hay bị đánh cắp. Do đó, các phương pháp định danh cá nhân dựa trên
hiểu biết và chứng cứ truyền thống khó đáp ứng nhu cầu thực tế hiện nay. Để đáp

ứng các nhu cầu đó thì các phương pháp bảo mật bằng các đặc trưng sinh trắc học

Trang 18


như: ảnh khuôn mặt, ảnh mống mắt, giọng nói, ảnh vân tay, ảnh bàn tay, chữ ký,
dáng đi, cấu trúc tĩnh mạch của mặt sau bàn tay, thành phần hóa học của mùi mồ
hôi,…đang được ứng dụng thay thế dần các phương pháp truyền thống và thu hút
được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học.
Vậy nhận dạng sinh trắc học là gì? Nhận dạng sinh trắc học là việc định danh
một cá nhân dựa trên đặc trưng hành vi hay cấu trúc vật lý của một cá nhân nào đó
mà có khả năng tin cậy và phân biệt được với kẻ mạo danh. Từ cơ sở đó người ta
chia nhận dạng sinh trắc học thành hai loại chính: phương pháp nhận dạng dựa trên
hành vi và phương pháp nhận dạng dựa theo cấu trúc vật lý của con người.
Đối với phương pháp dựa trên hành vi là cố gắng xác định một vài hành vi
ngắn điển hình của con người như: cách dùng viết khi viết hay hành vi ấn phím trên
bàn phím để nhập mã PIN, mật khẩu… Đối với phương pháp dựa trên cấu trúc vật
lý là dựa vào một số tính chất vật lý để xác định cá nhân người dùng như: ảnh bàn
tay, ảnh vân tay, ảnh mống mắt,…
Để các minutiae sinh trắc học được ứng dụng trong nhận dạng, định danh cá
nhân thì nó phải thoả mãn các tính chất sau đây:
Tính duy nhất (Uniqueness)
Tính bất biến theo thời gian (Invariance to Time)
Tính đo được (Mesuarability)
Tính phổ biến (Univerality)
Nhận dạng dựa trên ảnh vân tay là phương pháp nhận dạng sinh trắc học đáp
ứng tốt nhất các yêu cầu đó.
1.1.1. Phương pháp nhận dạng chữ ký
Nhận dạng chữ ký (Signature Verification):
Chữ ký là căn cứ pháp lý để sử dụng trong các giao dịch rất thông dụng. Chữ

ký của mỗi người thường khác nhau và có những đặc điểm riêng biệt nên thường
được dùng để phân biệt người này với người khác. Hệ thống nhận dạng chữ ký tự
động không chỉ khảo sát hình dạng của chữ ký mà còn khảo sát quá trình động khi

Trang 19


người dùng đang ký. Như vậy, nhận dạng chữ ký là một trong những phương pháp
nhận dạng sinh trắc học dựa trên hành vi khi người sử dụng ký. Hiện nay, có nhiều
lĩnh vực ứng dụng nhận dạng chữ ký như: xác nhận giao dịch như hợp đồng, thẻ trả
tiền, hay đăng nhập mạng thông qua thiết bị cầm tay...
1.1.2. Phương pháp nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói (Voice Verification):
Giọng nói là kết quả của tập hợp các tác động vật lý bởi vì âm thanh phát ra
do tác động của sự kết hợp giữa các thành phần như: các dây thanh âm, vòm miệng,
vùng thanh âm, răng, vùng xoang và phần bên trong các mô tế bào miệng của con
người. Có thể nói giọng nói là hành vi bởi vì khi phát ra một từ thì mỗi một người
có thể phát âm to, nhỏ, nhanh, chậm khác nhau phụ thuộc trạng thái tâm lý của
người nói lúc đó như: giận, hờn, vui, buồn…Như vậy, hệ thống nhận dạng giọng
nói phân tích sóng và các mẫu áp lực không khí thu được khi một người nào đó nói
vào micro. Do đó, nhận dạng giọng nói là sự kết hợp của hai phương pháp nhận
dạng hành vi và nhận dạng kiến trúc vật lý.
Trong thực tế nhận dạng giọng nói có thể không chính xác do trong môi
trường thường bị ảnh hưởng bởi các tạp âm khác. Do đó, hệ thống nhận dạng giọng
nói rất khó khăn trong việc loại bỏ tạp âm ra khỏi giọng nói.
1.1.3. Phương pháp nhận dạng khuôn mặt
Nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition):
Một trong những hệ thống nhận dạng được sử dụng sớm nhất trong các hệ
thống nhận dạng nói chung và nhận dạng sinh trắc học nói riêng đó là nhận dạng
khuôn mặt. Mỗi khuôn mặt đều có nhiều điểm mốc, những phần lồi lõm tạo nên các

đặc điểm của khuôn mặt. Những đặc điểm trên khuôn mặt được gọi là các điểm nút.
Mỗi mặt người có khoảng 80 điểm nút. Hệ thống nhận nhận diện khuôn mặt thông
qua một số điểm nút như sau: Khoảng cách giữa hai mắt; chiều rộng của mũi; Độ
sâu của hốc mắt; Hình dạng của xương gò má; Độ dài của xương hàm. Các điểm nút

Trang 20


trên được đo đạc và tạo ra nhiều mã số được gọi là dấu bộ mặt (FacePrint) đại diện
cho khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu. Vì vậy, mỗi người sinh ra có một đặc điểm
khuôn mặt riêng biệt, trở thành cái khóa để phân biệt người đó với mọi người xung
quanh. Ngày nay phương pháp nhận dạng mặt người đã có các kỹ thuật tiến bộ hơn
và đóng vai trò rất lớn trong nhiều lĩnh vực như: công tác điều tra tội phạm, nhận
dạng các cổ động viên quá khích trong trận thi đấu thể thao,…
Hệ thống nhận dạng mặt người có thể chia thành hai loại chính: một là, dùng
để định danh một cá nhân trong một môi trường đã biết với một khoảng cách hằng
số cho trước; hai là, định danh một cá nhân từ trong một nhóm người với môi
trường động và khoảng cách ngẫu nhiên. Đối với trường hợp một thì tương đối đơn
giản còn trong trường hợp hai thì phức tạp hơn. Bởi vì, khi một người đứng yên thì
việc đánh dấu để nhận dạng dễ hơn so với khi người đó đang di chuyển. Tuy nhiên,
nhận diện khuôn mặt sử dụng các mẫu 3D đã giúp cho việc nhận dạng được chính
xác hơn. Chúng sử dụng độ sâu và trục của các phần trên khuôn mặt không bị ảnh
hưởng bởi ánh sáng, vì thế việc nhận dạng khuôn mặt 3D có thể được sử dụng cả
trong bóng tối và có thể nhận ra khuôn mặt từ nhiều góc độ khác nhau với độ chênh
lệch lên tới 90 độ.
Nhận dạng khuôn mặt
Dự án nghiên cứu mới của Facebook có tên là DeepFace với tính năng bảo
mật "xác minh trên khuôn mặt", có nghĩa là phần mềm này có thể nhận ra hai hình
ảnh hiển thị khuôn mặt giống nhau, trái ngược với "nhận dạng khuôn mặt" - sử
dụng cơ chế hình ảnh duy nhất. Nhà nghiên cứu Yaniv Taigman của Facebook cho

rằng, các kỹ thuật cơ bản có thể cải thiện độ chính xác nhận diện khi người dùng
đăng tải những bức ảnh mới nhất hay phần mềm này hữu ích trong ngành công
nghiệp bán lẻ trong việc lập cơ sở dữ liệu của khách hàng và sở thích mua sắm của
họ.

Trang 21


Hình 1.1: Cơ chế DeepFace của Facebook
Tuy nhiên, hoạt động thực tế trong việc nhận diện khuôn mặt đang được triển
khai mạnh mẽ. Cục Điều tra Liên bang Mỹ FBI đang có kế hoạch bổ sung thêm 52
triệu bức ảnh vào cơ sở dữ liệu thế hệ tiếp theo vào năm 2015. Nghiên cứu của
Electronic Frontier Foundation, một tổ chức hoạt động về bảo mật kỹ thuật số cho
biết, cơ sở dữ liệu sẽ chứa hình ảnh của bất kỳ ai và được kết hợp với dấu vân tay
để làm hồ sơ ngay cả khi người đó không có tiền án tiền sự. Điều này gây ra nhiều
tranh cãi nhưng việc ứng dụng nhận diện khuôn mặt vào đời sống là điều tất yếu.
1.1.4. Phương pháp nhận dạng mống mắt
Nhận dạng mống mắt (Iris Scanning):
Mống mắt là phần của mắt và nó có thể xác định tính duy nhất của con
người. Mống mắt bắt đầu hình thành từ tuần thứ tám của bào thai và không thay đổi
trong suốt đời của con người. Các thuộc tính có thể nhận thấy của mống mắt là:
quầng mắt, rãnh mắt, tàn nhang… Hệ thống nhận dạng người dựa trên mống mắt là
rất an toàn. Bởi vì mống mắt có tới 2000 đặc điểm duy nhất để sử dụng cho việc
nhận dạng. Hệ thống này thường dùng camera để thu và xử lý lưu trữ dưới dạng các

Trang 22