Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.77 MB, 72 trang )
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ
TRUYÒN TH¤NG
---------------------
NGUYỄN ANH TÚ
CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN
NHẬN DẠNG VÂN TAY
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
THÁI NGUYÊN - 2019
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TR¦êNG §¹I HäC C¤NG NGHÖ TH¤NG TIN Vµ
TRUYÒN TH¤NG
---------------------
NGUYỄN ANH TÚ
CÔNG NGHỆ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN
NHẬN DẠNG VÂN TAY
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 8 48 01 01
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
Người hướng dẫn khoa học: TS. Vũ Vinh Quang
THÁI NGUYÊN - 2019
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
i
MỤC LỤC
MỤC LỤC...................................................................................................................i
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................... iii
LỜI
CẢM
ƠN
...........................................................................................................iv DANH MỤC
CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT..........................................v DANH MỤC
CÁC HÌNH ........................................................................................vi LỜI MỞ
ĐẦU ............................................................................................................1
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN NHẬN
DẠNG VÂN TAY .............................................................................................3
1.1. Tổng quan về Sinh trắc học và Bài toán nhận dạng vân tay ................................3
1.2. Tình hình ứng dụng nhận dạng vân tay tại Việt Nam..........................................6
1.3.
Mô
hình
bài
toán
....................................................................7
nhận
dạng
vân
tay
1.3.1. Mô hình hệ thống FINDER...............................................................................7
1.3.2 Mô hình hệ thống AFIS (Automated Fingerprint Identification System)..........9
1.4. Thu nhận và lưu trữ ảnh vân tay ........................................................................10
1.4.1. Thu nhận ảnh vân tay ......................................................................................10
1.4.2. Lưu trữ ảnh và các thông tin đặc trưng của vân tay........................................12
1.5. Tiền xử lý ảnh vân tay........................................................................................13
1.6. Các đặc trưng của vân tay và vấn đề trích chọn đặc trưng ................................14
1.7. Vấn đề đối sánh ảnh ...........................................................................................18
Chương 2: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA BÀI TOÁN NHẬN DẠNG VÂN TAY
......20
2.1. Phương pháp tăng cường ảnh.............................................................................20
2.1.1. Đặt vấn đề .......................................................................................................20
2.1.2. Tăng cường ảnh bằng phương pháp lọc Gabor...............................................20
2.2 Phương pháp rút trích đặc trưng .........................................................................28
2.2.1. Rút trích các đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa .....................................29
2.2.2. Rút trích các đặc trưng trực tiếp từ ảnh xám...................................................32
2.3 Phương pháp đối sánh vân tay ............................................................................33
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
i
2.3.1 Đặt vấn đề ........................................................................................................33
2.3.2 Đối sánh dựa vào độ tương quan .....................................................................35
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
ii
2.3.3 Đối sánh dựa vào đặc trưng .............................................................................36
2.3.4 Đối sánh đặc trưng cục bộ và toàn cục ............................................................39
2.3.5 Đối sánh dựa vào đặc tính vân .........................................................................40
Chương 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY ......................43
3.1. Tính hướng vân tay cục bộ.................................................................................43
3.2. Chuẩn hóa ảnh....................................................................................................45
3.3. Tăng cường ảnh..................................................................................................46
3.4 Tách ngưỡng tự động. .........................................................................................47
3.5 Thuật toán tìm xương. .........................................................................................48
3.6 Thuật toán tìm kiếm chi tiết. ...............................................................................50
3.7 Thuật toán Hough................................................................................................51
3.8 Thuật toán đối sánh vân tay ................................................................................51
KẾT LUẬN ..............................................................................................................53
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................54
PHỤ LỤC
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
3
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đề tài: “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng
vân tay” là công trình nghiên cứu khoa học của cá nhân. Các kết quả nghiên
cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, khách quan và phù hợp với
thực tiễn của Việt Nam. Các số liệu sử dụng phân tích trong luận văn có
nguồn gốc rõ ràng, đã được công bố theo đúng quy định. Trong quá trình thực
hiện luận văn tôi có tham khảo các tài liệu liên quan nhằm khẳng định thêm
sự tin cậy và tính cấp thiết của đề tài. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã
được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.
Thái Nguyên, ngày
tháng
năm 2019
Học viên
Nguyễn Anh Tú
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
4
LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn, tôi đã nhận được sự
hướng dẫn tận tình của TS. Vũ Vinh Quang và những ý kiến quý báu về
chuyên môn của thầy đã giúp tôi hoàn thành luận văn này. Đến nay, tôi đã
hoàn thành luận văn thạc sĩ với đề tài “Công nghệ sinh trắc học và bài toán
nhận dạng vân tay”, chuyên ngành Khoa học máy tính.
Tôi cũng xin trân trọng cảm ơn các Lãnh đạo và đồng nghiệp trong Khoa
Ngoại ngữ - Đại học Thái Nguyên nơi tôi công tác và làm việc cũng như gia
đình bạn bè và người thân đã quan tâm, ủng hộ, tạo điều kiện thuận lợi nhất
giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận văn.
Do trình độ, kinh nghiệm nghiên cứu còn hạn chế cũng như thời gian
nghiên cứu ngắn nên luận văn khó tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong
nhận được những ý kiến đóng góp của quý thầy cô và bạn đọc. Để luận văn
này có thể hoàn chỉnh hơn nữa.
Xin trân trọng cảm ơn!
Thái Nguyên, ngày
tháng
năm 2019
Học viên
Nguyễn Anh Tú
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
5
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT
Tên viết tắt
Chú giải
1
RC
Ridge Count
2
TRC
Total Ridge Count
3
PI
Pattern Intensity
4
ATM
Automated Teller Machine
5
AFIS
Automated FingerPrint Identification System
6
CNSTH
Công nghệ sinh trắc học
7
NDVT
Nhận dạng vân tay
8
DVT
Dấu vân tay
9
VT
Vân tay
10
NPH
Nhị phân hóa
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
6
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Vân tay trên đèn của người Palettin (400 A. D) ............................... 4
Hình 1.2: Con dấu thương mại của Berwick (1809)......................................... 4
Hình 1.3: Chữ kí bằng vân tay của người ......................................................... 5
Trung Quốc khi mua bán (1839)....................................................................... 5
Hình 1.4: Mô hình hệ thống FINDER............................................................... 8
Hình 1.5: Các ảnh vân tay thu được................................................................ 11
Hình 1.6: Các điểm đơn .................................................................................. 15
Hình 1.7a: Các điểm đặc trưng cục bộ............................................................ 16
Hình 1.7b: Các điểm đặc trưng cục bộ............................................................ 17
Hình 2.1: Các bước lọc Gabor ........................................................................ 21
Hình 2.2: Minh họa kết quả chuẩn hóa ảnh; (a) ảnh gốc, (b) ảnh đã được
chuẩn hóa ........................................................................................ 21
Hình 2.3: a, Ước lượng hướng ảnh mà chưa làm mượt; b, Ước lượng hướng
ảnh đã được làm mượt .................................................................... 23
Hình 2.4: Cửa sổ hướng và X- signature ........................................................ 26
Hình 2.5: Biểu diễn đồ họa của bộ lọc Gabor xác định bởi tham số = 90, f =
1/5, x = y = 3................................................................................
27
Hình 2.6: Một biểu diễn đồ họa trong một nhóm 24 bộ lọc Gabor (n0 =
8, n1 = 5) với x = y =4..............................................................
28
Hình 2.7: Các bước rút trích đặc trưng từ ảnh đã được nhị phân hóa ............ 29
Hình 2.8: Kết quả của việc Nhị phân hóa và Làm mỏng của ảnh đã được
tăng cường....................................................................................... 30
Hình 2.9: a, Một phần điểm vân tay; b,Điểm kết thúc; c, Điểm rẽ nhánh ...... 30
Hình 2.10: Lỗ và đứt gãy nhỏ trong ảnh vân tay đã được Nhị phân hóa và
làm mỏng......................................................................................... 31
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
vii
Hình 2.11: Các cấu trúc vân lỗi phổ biến được điều chỉnh lại thành các cấu
trúc vân đúng................................................................................... 31
Hình 2.12: Các đường vân (ridge) và các rãnh (ravine) trên bề mặt vân tay.. 32
Hình 2.13: Điểm cực đại (ic, jc) tương ứng với (is, js)................................... 33
Hình 2.14: Các đặc tính của cấu trúc cục bộ được dùng bởi Jiang và
Yau (2000). .................................................................................... 40
Hình 2.15: Sơ đồ nhận dạng vân tay dùng kỹ thuật FingerCode.................... 42
Hình 3.1: Hướng vân tay cục bộ ..................................................................... 44
Hình 3.2: Ảnh đã chuẩn hóa............................................................................ 45
Hình 3.3: Vân tay sau khi tăng cường............................................................. 46
Hình 3.4: Vân tay sau khi tách ngưỡng tự động ............................................. 47
Hình 3.5: Xương của ảnh vân tay ................................................................... 50
Hình 3.6: Các điểm đặc biệt của vân tay......................................................... 51
Hình 3.7: Ảnh 2 vân tay cần so khớp.............................................................. 52
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
1
LỜI MỞ ĐẦU
Ngày nay, CNSTH được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau và
phát triển rộng rãi trên toàn thế giới. Nó đã và đang thu được những thành tựu
to lớn, những ứng dụng thực tiễn ngày càng khẳng định vai trò không thể
thiếu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, được áp dụng nhiều trong khoa
học kỹ thuật cũng như trong đời sống thường ngày.
Một bộ phận của CNSTH là Khoa học xử lý ảnh, trong đó có Khoa học
NDVT đã được nghiên cứu từ lâu đời và hiện nay được áp dụng rất nhiều
trong các mảng lĩnh vực xã hội. Đồng thời việc phát triển của các thiết bị
phần cứng cả về phương diện thu nhận, hiển thị, tốc độ xử lý đã mở ra nhiều
hướng mới cho công nghệ nhận dạng nói chung và nhận dạng ảnh vân tay nói
riêng. Nó có thể giải quyết các bài toán như giám sát tự động, bảo mật dữ
liệu, xác thực cá nhân phục vụ trong các cơ quan, ngân hàng …
CNSTH được áp dụng phổ biến và lâu đời nhất là công nghệ nhận dạng
vân tay. Dấu vân tay là một đặc điểm quan để phân biệt giữa người này và
người khác. Công nghệ này đã mang lại nhiều thành quả lớn lao về mặt khoa
học công nghệ nói chung và đời sống con người nói riêng. Hiện nay, vân tay
là một trong những công nghệ mang tính bảo mật tốt nhất và thông dụng nhất.
Nhiều sản phẩm công nghệ đã ứng dụng vân tay để bảo vệ thông tin, tài sản,
dữ liệu như: Máy vi tính, Điện thoại, két sắt, khóa cửa, máy chấm công, …
Các nước phát triển đã bắt đầu triển khai ứng dụng công nghệ NDVT vào
chứng minh, hộ chiếu điện tử.
Xuất phát từ những lý do trên, để góp phần vào công cuộc xây dựng và
bảo vệ Tổ quốc trong tình hình mới cũng như góp phần vào sự phát triển ứng
dụng công nghệ thông tin tại các cơ quan, xí nghiệp. Nhằm đảm bảo trong quá
trình quản lý nhân sự, an toàn bảo mật dữ liệu thông tin nhân sự em đã mạnh
dạn nghiên cứu đề tài : “Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng
vân tay” để tìm hiểu các giải pháp xác thực thông tin qua nhận dạng dấu vân
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
2
tay bằng các bài toán nhận dạng ảnh và các thuật toán cơ bản về nhận dạng
DVT. Qua đó xây dựng chương trình thực nghiệm nhận dạng dấu vân tay. Nội
dung chính của đề tài được nghiên cứu tìm hiểu qua 3 chương:
Chương 1:Tổng quan về Sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay.
Chương 2: Cơ sở khoa học của bài toán nhận dạng vân tay
Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay
Được sự giúp đỡ của thầy Vũ Vinh Quang, tôi đã được nhận và thực hiện
đề tài “ Công nghệ sinh trắc học và bài toán nhận dạng vân tay”. Do kiến
thức còn nhiều hạn chế nên không tránh khỏi sai sót. Đề tài này mới chỉ tập
trung vào tìm hiểu CNSTH và tìm hiểu nghiên cứu nhận dạng DVT qua các
thuật toán, còn nhiều vấn đề cần giải quyết để hoàn thiện đề tài này. Tôi xin
chân thành cảm ơn thầy Vũ Vinh Quang đã hướng dẫn thực hiện đề tài và tôi
cũng mong muốn nhận được những ý kiến đóng góp của các thầy cô, bạn bè
và đồng nghiệp để đề tài này hoàn chỉnh hơn nữa.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
3
Chương 1
TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC VÀ BÀI TOÁN
NHẬN DẠNG VÂN TAY
Nội dung chính của chương 1 trình bày các khái niệm về sinh trắc học
và tổng quan về bài toán NDVT, mô hình của bài toán nhận dạng và các kĩ
thuật cơ bản của mô hình. Các kiến thức cơ bản được tham khảo trong các tài
liệu [2-11].
1.1. Tổng quan về Sinh trắc học và Bài toán nhận dạng vân tay
CNSTH là công nghệ sử dụng những thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh
học riêng của mỗi cá nhân như vân tay, mống mắt, khuôn mặt ... để nhận diện.
Đây được coi là công cụ xác thực nhân thân hữu hiệu nhất mà người ta sử
dụng phổ biến vẫn là NDVT bởi đặc tính ổn định và độc nhất của nó. Cho đến
nay NDVT vẫn được xem là một trong những phương pháp sinh trắc tin cậy
nhất. Mỗi người có một đặc điểm sinh học duy nhất. Dữ liệu sinh học của
từng cá nhân với đặc điểm khuôn mặt, ảnh chụp võng mạc, giọng nói sẽ được
kết hợp với nhau bằng phần mềm để tạo ra mật khẩu dành cho những giao
dịch điện tử, phương thức đó là “công nghệ sinh trắc đa nhân tố”. Sự phát
triển của công nghệ đã thay đổi từ việc lăn tay trên mực và lưu trữ trên giấy
sang quét trên máy và lưu trữ kỹ thuật số.
Việc sử dụng DVT và vân chân để nhận dạng đã được người Ấn Độ phát
hiện từ thế kỷ XIV. Trung Quốc Cổ đại, các thương nhân sử dụng dấu ấn của
ngón tay cái trong việc giao dịch. Đến thế kỷ XVI khoa học kỹ thuật hiện đại
phát triển, vân tay được các nhà khoa học trên toàn thế giới nghiên cứu nhiều
hơn và đưa ra các luận thuyết, các chương trình mô tả. Từ đó nhận dạng DVT
mới được phát triển nhanh chóng. Năm 1684, Tiến sĩ Nehemiah Grew (16411712) giới thiệu Finger Prints, Palms and Soles đến Hội Hoàng gia. Năm
1788, J.C Mayer đã mô tả chi tiết thông tin giải phẫu của vân tay để đặc tính
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
4
hóa, nhận dạng các đặc tính vân tay. Và ông cũng là người đầu tiên đưa ra
thuyết cơ bản về phân tích vân tay và giả thuyết rằng DVT là duy nhất. Năm
1809, Thomas Bewick bắt đầu sử dụng vân tay của mình như là biểu tượng
đăng kí thương mại – đã tạo ra một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu khoa
học về NDVT. Năm 1823, Tiến sĩ Jan Purkinje phân loại những chủng trên
các vân tay thành 9 loại: arch, tented arch, ulna loop, radial loop, peacock’s
eye/compound, spiral whorl, elliptical whorl, circular whorl, and double
loop/composite. Năm 1880, Henry Faulds đưa ra lý luận về số lượng vân tay
RC (Ridge Count) để đánh giá mức độ phụ thuộc của vân tay vào gen di
truyền. Năm 1868 nhà bác học Roberts chỉ ra rằng mỗi ngón tay có một môi
trường phát triển vi mô khác nhau. Năm 1968 nhà bác học Holt đã chứng
minh được rằng có thể dự đoán tương đối chính xác tổng số lượng vân tay
TRC (Total Ridge Count) và mức độ phụ thuộc của chúng vào gen di truyền
của mỗi người. Vào thế kỉ XIX, Richard Edward Henry của Scotland Yard
(cơ quan an ninh của Anh) đã phát triển phương pháp phân loại và nhận dạng
DVT. Phương pháp này được Francis Galton (1822 - 1911) cải tiến vào năm
1892, ông là người đầu tiên phát hiện vai trò của vân tay trong lĩnh vực di
truyền và sự khác biệt vân tay ở những chủng tộc khác nhau.
Hình 1.1: Vân tay trên đèn của người Palettin
(400 A. D)
Hình 1.2: Con dấu thương mại
của Berwick (1809)
Ông đã đơn giản hoá việc phân loại vân tay và chia vân tay thành 3 loại
lớn: Vân sóng (không có tam giác điểm), vân móc (có 1 tam giác điểm), vân
xoáy (có 2 tam giác điểm).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
Năm 1926 Tiến sĩ Harold Cummins được xem là cha đẻ của ngành
nghiên cứu khoa học DVT đưa ra lí luận chỉ số cường độ vân tay PI (Pattern
Intensity). Giá trị RC (Ridge Count), số lượng tam giác điểm, hình dạng vân
tay, vị trí hình dạng vân tay ở những ngón tay khác nhau có liên quan đến
tiềm năng và trí tuệ của con người. Ông nghiên cứu ra rằng DVT được hình
thành đồng thời với sự hoàn thiện các cấu trúc của não bộ. DVT được khởi
tạo ở thai nhi vào giai đọan từ 13 đến 19 tuần tuổi. Vào giai đoạn trước đó,
thai nhi không có DVT đồng thời não bộ cũng chỉ trong giai đoạn hình thành.
Khi thai nhi được 19 tuần tuổi cũng là lúc các vùng chính của não hình thành
bao gồm cả vỏ đại não.
Việc sử dụng DVT để nhận dạng được áp dụng rộng rãi trong đời sống
của các nước công nghiệp phát triển. DVT không những được sử dụng trong
lĩnh vực hình sự mà còn được sử dụng trong việc xác nhận nhân thân của cá
nhân khi truy cập mạng hoặc mở khoá. Một số ngân hàng đã bắt đầu thanh
toán thẻ ATM sử dụng máy đọc vân tay. Trong y học, dựa trên những bức
tranh vân tay đặc trưng, người ta phát hiện ra những bệnh do sai lệch gen.
Hình 1.3: Chữ kí bằng vân tay của người
Trung Quốc khi mua bán (1839)
Đầu thế kỉ 20, cấu trúc của vân tay mới được mô tả một cách khá đầy đủ.
Các nguyên lý sinh học của vân tay được tổng kết như sau:
- Biểu bì vân có các đặc tính khác nhau trên các vân tay khác nhau
(nguyên lý này là cơ sở cho NDVT);
- Cấu hình vân tay có sự thay đổi trên từng cá nhân, nhưng sự thay đổi
nhỏ này vẫn cho phép phân loại một cách có hệ thống các vân tay (nguyên lý
này là cơ sở để tiến hành phân loại vân tay);
- Các chi tiết và cấu hình của mỗi đường vân là ổn định và không thay đổi.
Cũng từ đầu thế kỉ 20, NDVT chính thức được chấp nhận như một
phương pháp nhận dạng cá nhân có giá trị và trở thành chuẩn trong pháp luật.
Ví dụ, năm 1924 FBI đã thiết lập một cơ sở dữ liệu có 810.000 thẻ vân tay.
1.2. Tình hình ứng dụng nhận dạng vân tay tại Việt Nam
Hơn 100 năm qua so sánh DVT vốn được coi là một phương tiện hữu
hiệu hỗ trợ cho các nhà điều tra trong quá trình phá án và xét xử. Người ta có
thể tìm ra tung tích tội phạm cũng như nạn nhân thông qua DVT ở trên hiện
trường. Tuy nhiên phương pháp này vẫn bộc lộ một vài khuyết điểm do tác
động của các yếu tố khách quan như môi trường thời tiết, hiện trường sau khi
khảo sát,…và các yếu tố chủ quan gây nhiễu. Nếu chỉ đơn thuần dựa vào yếu
tố kỹ thuật mà bỏ qua một loạt các biện pháp nghiệp vụ khác, sai số này có
thể lên tới 10%. Mặc dù vậy, phương pháp NDVT hiện vẫn còn phổ biến ở
nhiều nơi và nhiều quốc gia, tuy nhiên phương pháp NDVT vẫn được sử dụng
trong việc điều tra phá án của cơ quan Công an vì thế việc nâng cao sự chính
xác khi NDVT là một vấn để thiết yếu. Ngày nay, người ta cũng lợi dụng các
đặc điểm riêng biệt của vân tay để xây dựng các hệ thống bảo mật các thông
tin riêng tư cho người sở hữu chúng, từ việc dùng các ổ khóa vân tay thay thế
cho các ổ khóa thông thường cho đến việc dùng vân tay thay thế mật khẩu đã
quá phổ biến trong thời đại công nghệ thông tin. Người ta chỉ cần quét DVT
của mình qua các thiết bị chức năng là có thể mở được một cánh cửa, đăng
nhập vào hệ thống máy vi tính, qua một phòng bí mật hay các trạm bảo vệ bí
mật. Đó là giải pháp an ninh tuyệt đối cho những yêu cầu bảo mật của con
người trong nhiều lĩnh vực như: Kiểm soát an ninh trong các cơ quan của
Chính phủ, trong quân đội, ngân hàng, trung tâm lưu trữ dữ liệu... hoặc để
kiểm soát ra vào của nhân viên tại các trung tâm thương mại, các tập đoàn,
các đại sứ quán,... Trong lĩnh vực quản lý nhân sự, phương pháp NDVT còn
hỗ trợ đắc lực cho việc quản lý và chấm công tại các nhà máy, xí nghiệp, công
ty bằng máy các máy chấm công vân tay. Tuy nhiên, phổ biến nhất có lẽ là
DVT của chúng ta qua mặt sau của chứng minh thư để xác định một cách
nhanh nhất các đặc điểm, hồ sơ của một công dân đã được lưu trong cơ sở dữ
liệu. Trên thế giới hiện nay đã xuất hiện nhiều sản phẩm công nghệ cao sử
dụng phương pháp NDVT như khóa vân tay, máy chấm công vân tay, máy
tính xách tay,... Tuy nhiên đây vẫn là vấn đề còn chưa được nghiên cứu nhiều
ở Việt Nam. Ở nước ta, phương pháp này mới chỉ phổ biến ở việc quản lý
nhân sự thông qua chứng minh thư nhân dân và phục vụ điều tra phá án. Các
sản phẩm công nghệ cao nói trên chúng ta vẫn phải nhập khẩu với giá thành
khá cao, do đó chúng vẫn chưa được phổ biến rộng rãi.
1.3. Mô hình bài toán nhận dạng vân tay
Hiện nay, khi khoa học vân tay ngày càng phát triển với nhu cầu bảo mật
và nhận dạng cá nhân thì nhiều hệ thống tự động nhận dạng ảnh DVT đã được
quan tâm nghiên cứu rộng rãi và ứng dụng trợ giúp con người trong việc phân
tích DVT. Với những tiến bộ về tính toán và công nghệ, nhất là sự phát triển
nhanh chóng của máy tính điện tử, nhiều hệ AFIS đã được công bố hoàn thiện
và đưa vào sử dụng.
1.3.1. Mô hình hệ thống FINDER
Trong số các mô hình được công bố, mô hình hệ thống nhận dạng DVT
tự động do cục điều tra liên bang Mỹ FBI đưa ra vào những năm 70 là một
mô hình khá hoàn chỉnh có tên là hệ thống FINDER. Nó có hiệu quả hơn hẳn
các hệ thống xử lý DVT kiểu quang học, hoặc theo kiểu ngôn ngữ cú pháp
trước đó.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
Hình 1.4: Sơ đồ khối một hệ AFIS
Hình 1.4: Mô hình hệ thống FINDER
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
1.3.2 Mô hình hệ thống AFIS (Automated Fingerprint Identification
System)
Sơ đồ khối của hệ AFIS được mô tả ở hình 1.4:
Mô tả quá trình của hệ thống:
+ Thu nhận ảnh:
Ảnh vân tay thu nhận online hay offline được đưa vào máy tính nhờ
scanner có độ phân giải cao.
+ Tiền xử lý: Ảnh vân tay được nâng cấp và khôi phục nhằm khắc phục
sự xuống cấp của ảnh sau khi thu nhận như các đường vân bị đứt đoạn hay
dính chập vào nhau, ảnh bị mờ… do mực hay nhiều nguyên nhân khác.
+ Trích điểm đặc trưng:
Đây là giai đoạn rất quan trọng trong quá trình xử lý. Khi xây dựng cơ sở
dữ liệu vân tay, khối này trích ra các điểm đặc trưng của ảnh vân tay, mã hóa
chúng và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu để phục vụ cho các giai đoạn xử lý sau
này, còn trong quá trình nhận dạng một vân tay cho trước, các đặc điểm trích
chọn được phục vụ cho việc phân loại và đối sánh.
+ Phân loại:
Các ảnh vân tay được phân loại nhằm tăng tốc độ tìm kiếm trong cơ sở
dữ liệu vân tay trong quá trình nhận dạng.
+ Tìm kiếm:
Thông tin về loại của ảnh vân tay được sử dụng để thu hẹp phạm vi tìm
kiếm trong cơ sở dữ liệu.
+ Đối sánh, kiểm tra:
Tiến hành trên các ảnh vân tay đã được phân loại.
Đây là giai đoạn quyết định xem hai ảnh vân tay có hoàn toàn giống nhau
hay không và đưa ra kết quả nhận dạng, tức là ảnh vân tay cần nhận dạng
tương ứng với vân tay của cá thể nào đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
Hiện nay có nhiều kỹ thuật đối sánh vân tay, nhưng một cách tổng quát
có thể chia thành hai loại chính:
+ Kỹ thuật dựa trên các điểm đặc trưng: dựa trên các điểm đặc trưng cục
bộ (điểm cuối và điểm rẽ nhánh) của 2 ảnh vân tay để đối sánh.
+ Kỹ thuật dựa trên sự tương quan: là kỹ thuật đối sánh dựa trên cấu trúc
tổng thể của đường vân và rãnh của hai ảnh vân tay.
Ngoài ra có thể sử dụng phương pháp đối sánh khác, ví dụ như đối sánh
bằng bộ lọc băng, đối sánh Hybrid.
1.4. Thu nhận và lưu trữ ảnh vân tay
1.4.1. Thu nhận ảnh vân tay
Tùy thuộc vào quá trình xử lý người ta chia làm hai loại thu nhận ảnh
vân tay đó là trực tiếp và gián tiếp.
Một ảnh gián tiếp: là ảnh thu được từ các vết mực được thấm trên các
đầu ngón tay, sau đó lăn hoặc dán lên tờ giấy trắng, ảnh vân tay được thu số
hóa bằng các thiết bị quét ảnh như các thiết bị quét ảnh quang học hay các
Camera chất lượng cao. Trong phương pháp này người ta dùng các kiểu như:
+ Phương pháp lăn: Đầu tiên cho vân tay của người cần lấy mẫu, thấm
mực, rồi lăn nhẹ trên tờ giấy trắng để thu được các vết mực, chờ khi mực khô,
sau đó dùng một thiết bị máy ảnh hay Camera để sao chụp bức ảnh này.
Phương pháp này được sử dụng lâu đời nhất, khoảng 100 năm, diện tích ảnh
vân tay thu nhận được rộng vì quá trình lăn, thu được nhiều thông tin trên
ảnh, tuy nhiên chất lượng các ảnh vân tay đôi khi không tốt và ảnh thường bị
sai lệch do tác dụng khi lăn ngón tay.
+ Phương pháp ấn: Trong phương pháp này người ta cho các ngón tay
thấm mực rồi sau đó ấn nhẹ trên giấy mà không lăn, chờ cho mực khô rồi
sao chụp ảnh vân tay bằng máy ảnh hoặc Camera. Rõ ràng phương pháp
này diện tích vùng ảnh nhỏ hơn, thông tin ảnh cũng ít hơn, nhưng độ chính
xác cao hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
+ Phương pháp ảnh vân tay ảo: Đây là một loại đặc biệt của phương
pháp thu nhận ảnh vân tay gián tiếp. Các ảnh này thường được thu nhận tại
hiện trường. Tại đó khi các đầu ngón tay ấn nhẹ trên các vật dụng ở hiện
trường thì mồ hôi, hoặc chất nhờn do các tuyến bài tiết trên biểu bì da sẽ in
DVT tại hiện trường. Lúc này người ta sử dụng một loại hóa chất đặc biệt phủ
lên vết vân tay đó, làm cho hình ảnh vết vân tay hiện lên, và sử dụng các thiết
bị như Camera hay máy ảnh để thu nhận các ảnh này.
Một ảnh trực tiếp: Là quá trình thu nhận ảnh vân tay trực tiếp thông
qua các thiết bị cảm nhận mà không cần thông qua các bước trung gian là in
ảnh vân tay trên giấy.
Hình 1.5: Các ảnh vân tay thu được
Đối với quá trình thu nhận ảnh vân tay sống người ta thường dùng cách
đặt các ngón tay trực tiếp vào thiết bị cảm ứng để thu nhận ảnh. Công nghệ
phổ biến nhất để thu nhận các mẫu ảnh vân tay sống là dựa trên sự phản xạ
ánh sáng từ DVT, khi đặt ngón tay và cạnh một tấm gương, các đường vân
của ảnh vân tay sẽ tiếp xúc với tấm gương, trong khi các rãnh đường vân thì
không tiếp xúc, bên cạnh tấm gương người ta đặt một hệ thống các bóng đèn
để phát ra ánh sáng Laser chiếu đến mặt dưới của tấm gương, ánh sáng sẽ
phản xạ trở lại và người ta dùng một Camera để thu các ánh sáng phản xạ đó.
Kết quả thu được là một ảnh vân tay trong Camera.
Các ảnh vân tay, dù trực tiếp hay gián tiếp trong quá trình nhận thì có
một số lượng đáng kể (khoảng 10%) có chất lượng kém như bị vết mờ, nhòe
hoặc đứt nét do lăn mực và do nhiều nguyên nhân khác.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
1.4.2. Lưu trữ ảnh và các thông tin đặc trưng của vân tay
Lưu trữ ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu là một vấn đề hết sức quan
trọng, có ảnh hưởng sống còn đến hiệu năng tìm kiếm trong các hệ NDVT
cỡ lớn. Đối với các ảnh vân tay, các thông tin đặc trưng cần được lưu trữ
gồm: Véc tơ đặc trưng hướng, tập hợp các điểm đơn, véc tơ mã vân tay
(FingerCode), nhãn các lớp và tập điểm đặc trưng cục bộ. Ngoài ra hệ
thống còn phải lưu trữ các thông tin cá nhân liên quan đến vân tay như:
Tên, tuổi, nơi sinh, màu tóc, thân nhân.
Để lưu trữ các thông tin khác nhau này một cách có hiệu quả và ít tốn
kém, thông thường sử dụng giải pháp đa lưu trữ, nghĩa là phân nhóm thông
tin có cấu trúc hoàn toàn khác nha theo những phương pháp khác nhau, cụ thể
là thông tin về vân tay được chia thành 4 nhóm: Nhóm dữ liệu bình thường có
thể lưu dạng bảng, nhóm dữ liệu dạng véc tơ được lưu trữ tuần tự, nhóm dữ
liệu dạng véc tơ cần lưu trữ bằng cây tìm kiếm và dữ liệu ảnh.
- Nhóm dữ liệu thông thường có thể lưu trữ dạng bảng chính là các thông
tin cá nhân như: Tên, tuổi, nơi sinh, địa chỉ …
- Nhóm dữ liệu véc tơ cần lưu trữ dưới dạng cây tìm kiếm là các véc tơ
đặc trưng tổng thể được dùng ở mức tìm kiếm lọc vân tay trước khi đối sánh
1:1. Quá trình tìm kiếm này dựa trên cơ chế tìm láng giềng gần nên dữ liệu
cần được tổ chức dưới dạng R-tree.
- Nhóm dữ liệu véc tơ được lưu trữ tuần tự các véc tơ đặc trưng cục bộ.
Các véc tơ này được lưu trữ tuần tự là do tại mức đối sánh trên véc tơ đặc
trưng cục bộ, mọi thao tác phải diễn ra tuần tự, tức là tập trung đặc trưng đầu
vào phải lần lượt đối sánh hết với tất cả các tập trung đặc trưng trên bộ nhớ
ngoài. Đường dẫn cụ thể của véc tơ đặc trưng tương ứng với một vân tay
được lưu trong một bảng.
- Riêng đối với nhóm dữ liệu ảnh, tuy chúng không tham gia vào quá
trình tìm kiếm vân tay, nhưng chúng có thể được sử dụng cho những mục
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
đích kiểm tra lại hoặc trích chọn lại đặc trưng khi cần. Do vậy, ảnh vân tay
được lưu dạng tệp trên bộ nhớ ngoài và đường dẫn của chúng được lưu vào
một bảng, giống các véc tơ đặc trưng cục bộ.
1.5. Tiền xử lý ảnh vân tay
Sau quá trình thu nhận, hiển thị là giai đoạn tiền xử lý ảnh. Như đã trình
bày, ảnh sau khi thu nhận thường bị giảm cấp do bị lỗi của các thiết bị thu
nhận, hay dấu vết vân tay để lại có chất lượng kém, bị mờ, nhòe … Trong giai
đoạn này việc nâng cấp ảnh có ý nghĩa to lớn. Nó có tác dụng cải thiện độ
tương phản và làm nổi lên những thuộc tính, những đặc điểm cần thiết cho
quá trình nhận dạng như lằn vân (ridge), thung lũng, các điểm cuối, điểm rẽ
nhánh, hướng đường vân … Đồng thời nếu hệ thống xử lý DVT dựa trên cơ
sở hướng tiếp cận cấu trúc thì việc chuyển đổi ảnh đa mức xám thành ảnh nhị
phân và làm mảnh được thực hiện vào cuối giai đoạn này.
Sau khi nâng cấp ảnh DVT có thể loại bỏ được những chỗ bị mờ, tuy
nhiên nó vẫn có thể còn các khuyết tật như đường vân bị đứt đoạn, đường vân
dính chập vào nhau chẳng hạn khi lăn mực bị nhòe, bị thiếu mực,… Quá trình
khôi phục ảnh nhằm phục hồi cấu trúc các khuyết tật thông thường như đứt
nét, dính nét, loại trừ những cấu trúc lằn vân phức tạp do nhiễu sinh ra.
Như chúng ta đã biết, việc đối sánh ảnh vân tay tự động phụ thuộc vào
việc đối sánh các điểm đặc trưng và mối liên hệ giữa chúng để nhận dạng cá
nhân. Một bước quan trọng trong việc đối sánh ảnh vân tay và rút trích các
điểm đặc trưng tự động và chính xác từ các ảnh đầu vào, đây là một công việc
rất khó khăn. Việc tiến hành thuật toán trích chọn các điểm đặc trưng phụ
thuộc vào chất lượng các ảnh vân tay đầu vào. Nếu ảnh đầu vào chất lượng
tốt, cấu trúc ảnh đường vân rõ ràng và ít bị nhiễu thì quá trình phân loại và
trích chọn đặc điểm sẽ diễn ra nhanh chóng và chính xác, nhưng ngược lại nếu
ảnh đầu vào chất lượng kém thì quá trình phân loại và trích chọn đặc điểm sẽ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
gặp khó khăn và kết quả đầu ra sẽ kém chính xác, gây trở ngại khi cần tìm
kiếm, đối
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
sánh và nhận dạng sau này. Thực tế theo điều tra thì tỷ lệ đáng kể khoảng 10%
các ảnh vân tay thu được là có chất lượng xấu. Vì vậy khâu xử lý nâng cao
chất lượng ảnh là rất quan trọng và phải được thực hiện tốt.
Hiện nay, tiền xử lý ảnh vân tay vẫn đang được các nhà khoa học quan
tâm và tiếp tục nghiên cứu. Đã có rất nhiều cách giải quyết và nhiều thuật
toán khác nhau được đưa ra. Trong tài liệu này ta chỉ tiếp cận vấn đề tiền xử
lý một cách sơ bộ, cụ thể là cài đặt thủ tục cải thiện ảnh dựa vào kỹ thuật kéo
giãn lược đồ mức xám và thủ tục tự động nâng cấp, nhị phân hóa tự động bảo
toàn những đặc điểm cơ bản nhằm phục vụ tốt cho các giai đoạn trích chọn
đặc trưng và phân loại sau này.
1.6. Các đặc trưng của vân tay và vấn đề trích chọn đặc trưng
Những kết quả nghiên cứu của giải phẫu học cho biết chỉ những phần
không có lông của cơ thể như lòng bàn tay và gan bàn chân được bao phủ bởi
các mẫu vân được hình thành từ những lằn nổi tạo ma sát. Các vân này rất
quan trọng vì chúng được hình thành từ trong bào thai 4 tháng và không thay
đổi cho đến khi chết.
Các mẫu vân không được cấu tạo từ mặt ngoài da mà được xác định bởi
nhiều phần tử khác nhau bên dưới (chẳng hạn các tuyến mồ hôi, dây thần
kinh, mạch máu...) Các vết cắt sâu có thể nằm chèn lên mẫu vân nhưng phần
còn lại của mẫu vân không thay đổi. Tóm lại DVT có hai đặc điểm cơ bản:
Vân tay là do các gai da đội lớp biểu bì lên mà tạo thành. Đó là nơi
tập kết miệng các tuyến mồ hôi, tuyến bã nhờn ... Nó đã định hình khi con
người là cái thai 4 tháng trong bụng mẹ. Khi đứa bé chào đời, lớn lên, vân tay
được phóng đại nhưng vẫn giữ nguyên hình dạng cho đến khi về già. Nếu tay
bị bỏng, bị thương, bị bệnh thì khi lành, vân tay lại tái lập như cũ. Chỉ khi có
tổn thương sâu, hủy hoại hoàn toàn, sẹo chằng chịt mới xóa mất DVT. Vân
tay không thay đổi từ khi con người ra đời đến khi chết. Đó là tính bất biến
theo thời gian của DVT.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN
