Đề tài " Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số " i Mục lục Mục lục i Danh mục các hình vẽ iv Danh mục một số thuật ngữ thường dùng vi Lời nói đầu vii 1. Giới thiệu 1 2. Vân tay trong sinh trắc học 4 2.1. Vị trí của nhận dạng vân tay trong sinh trắc học 4 2.2. Uniqe là một thuộc tính của vân tay 5 2.3. Hình thức thể hiện và các đặc tả của vân tay 5 2.4. Khó khăn gặp phải khi nhận dạng vân tay 7 3. Đại cương về ảnh số và xử lý ảnh trong Matlab 8 3.1. Đại cương về ảnh số 8 3.1.1. Biểu diễn ảnh số 8 3.1.2. Cơ sở về màu 9 3.1.3. Chuyển đổi màu 12 3.2. Xử lý ảnh số trong Matlab 13 3.2.1. Histogram 13 3.2.2. Phân ngưỡng cục bộ 14 3.2.3. Biến đổi Fourier-2D rời rạc 15 3.2.4. Lọc ảnh Sobel 16 3.2.5. Phát hiện biên bằng toán tử gradient 18 3.2.6. Loang rộng và thu nhỏ đối tượng 20 4. Sơ đồ khối thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay 22 4.1. Các nguyên lý nhận dạng vân tay 22 4.2. Hệ thống nhận dạng vân tay 23 4.3. Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số 24 ii 5. Tập mẫu ảnh vân tay 26 6. Trích chọn minutiae cho đối sánh vân tay 28 6.1. Chuẩn hóa ảnh đầu vào 29 6.1.1. Chuẩn hóa kích thước ảnh 29 6.1.2. Cân bằng cường độ sáng của ảnh 29 6.2. Tăng cường ảnh chất lượng ảnh 30 6.2.1. Tăng cường ảnh bằng cân bằng histogram 30 6.2.2. Tăng cường ảnh bằng biến đổi Fourier-2D 31 6.3. Ước lượng orientation image và khoanh vùng ảnh vân tay 32 6.3.1. Ước lượng orientation image 32 6.3.2. Khoanh vùng ảnh vân tay 34 6.4. Trích chọn minutiae 35 6.4.1. Nhị phân hóa và làm mảnh đường vân 36 6.4.2. Phát hiện minutiae 37 6.4.3. Ước lượng khoảng cách đường vân 39 6.4. Hiệu chỉnh đường vân và lọc minutiae sai 39 6.4.1. Hiệu chỉnh đường vân và lọc minutiae sai cấp một 39 6.4.2. Lọc minutiae sai cấp hai và tạo mã từ minutiae 41 7. Phân loại kiểu vân tay 43 7.1. Trích chọn đặc tính 44 7.2. Tạo vec-tơ đặc tính 45 7.3. Khâu phân loại kiểu vân tay 46 8. Đối chiếu vân tay để định danh mẫu 48 8.1. Khớp mẫu hai mẫu vân tay 49 8.2. Đối sánh vân tay 50 9. Tổng kết và hướng phát triển 52 9.1. Kết quả của đồ án 52 9.2. Những kiến thức bản thân thu được 53 9.3. Những hạn chế của đồ án 53 9.4. Hướng phát triển 53 Tài liệu tham khảo 55 iii Phụ lục 56 Danh sách các script file khác trong đồ án 56 Các bước chạy phần mềm mô phỏng 57 iv Danh mục các hình vẽ Hình-1. Một số tín hiệu sinh trắc học cơ bản 4 Hình-2. Đóng góp của các ngành trong sinh trắc học 4 Hình-3. Vân tay thể hiện ở cấp độ very-fine 5 Hình-4. Vân tay thể hiện trong cấp độ global 6 Hình-5. Hai dạng minutiae quan trọng 7 Hình-6. Biểu diễn ảnh số 8 Hình-7. Cảm nhận của các tế bào nhạy sáng trong võng mạc mắt 9 Hình-8. Tổ hợp màu 10 Hình-9. Hệ tọa độ màu 11 Hình-10. Phân tích lược đồ xám 14 Hình-11. Giá trị ngưỡng tối ưu 15 Hình-12. Các bước thực hiện lọc ảnh trong miền tần số 16 Hình-13. Các bước lọc ảnh bằng toán tử không gian 17 Hình-14. Biểu diễn mask 18 Hình-15. Loang rộng đối tượng 20 Hình-16. Thu nhỏ đối tượng 21 Hình-17. Tạo mã vân tay 22 Hình-18. Sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay 24 Hình-19. Các loại vân tay 26 Hình-20. Thuật toán trích chọn minutiae 28 Hình-21. Tăng cường ảnh 30 Hình-22. Ước lượng orientation image 33 Hình-23. Khoanh vùng ảnh vân tay 35 Hình-24. Thông số của hai dạng minutiae quan trọng 36 Hình-25. Nhị phân hóa và làm mảnh đường vân 36 Hình-26. Phát hiện minutiae 38 v Hình-27. Số minutiae phát hiện được 40 Hình-28. Lọc các minutiae 40 Hình-29. Các minutiae được trích chọn cuối để tạo mã 41 Hình-30. Năm kiểu vân tay trong thực tế 43 Hình-31. Sơ đồ khối mô tả thuật toán phân loại vân tay 44 Hình-32. Phương pháp chỉ số Poincaré 44 Hình-33. Lấy đặc tính cho phân loại 46 Hình-34. Kết quả cây quyết định của bài toán phân loại kiểu vân 46 Hình-35. Đường cong sai số học và kiểm tra 47 Hình-36. Đối chiếu vân tay dựa trên cơ sở minutiae 48 Hình-37. Khớp mẫu từng đối tượng 49 Hình-38. Thực hiện matching 50 Hình-39. Kết quả nhận dạng 51 Hình-40. Cửa sổ giao diện 57 Hình-41. Mở một file ảnh 57 Hình-42. Cân bằng lược đồ xám 58 Hình-43. Biến đổi Fourier rời rạc và cân bằng cường độ sáng 58 Hình-44. Nhị phân hóa ảnh 59 Hình-45. Trường định hướng 59 Hình-46. Segmentation 60 Hình-47. Phát hiện core 60 Hình-47. Làm mảnh đường vân 61 Hình-48. Lọc minutiae 61 Hình-49. Hiển thị minutiae 62 Hình-50. Đối sánh vân tay 62 vi Danh mục một số thuật ngữ thường dùng trong nhận dạng vân tay · Ridge: Đường vân tay trên ngón tay người. · Vallay: Đường rãnh xen kẽ hai đường vân tay. · Singular: Điểm kỳ dị của vân tay trên ngón tay người, mang đặc điểm phân loại. · Core: Điểm “tâm” của vân tay, là một trong những điểm singular. · Minutia: Điểm đặc trưng của vân tay trên ngón tay con người. · Termination: Điểm kết thúc của đường vân, một loại minutia quan trọng. · Bifurcation: Điểm trẽ ba của đường vân, là một loại minutia quan trong. · Sweat pores: Vòng xuyến xếp liên tiếp tạo thành đường vân (thường quan sát được khi ảnh vân tay ở độ phân giải cao: > 1000dpi). · Orientation Image: Hình ảnh thể hiện các định hướng cục bộ của các đường vân tay, bao gồm nhiều phần tử [ ] ij 0, qp Î tại các điểm [i,j]. · Direction Image: Tương tự như Orientation Image nhưng [ ] ij 0,2 qp Î . · Segmentation: Phân định giữa vùng ảnh thể hiện đường vân và vùng ảnh nền. · Varance field: Một các thể hiện vùng ảnh thể hiện đường vân còn thô. · Crossing number: Một phương pháp dùng để phát hiện minutiae. · Poincaré: Một phương pháp dùng để phát hiện core theo trường vec-tơ và đường bao. · Ridge map: Ảnh đen trắng chỉ thể hiện các đường vân màu trắng nhưng không nhất thiết các đường vân có độ rộng đồng đều. · Thinned ridge map: Ảnh đen trắng thể hiện các đường vân màu trắng nhưng nhất thiết các đường vân có độ rộng đồng đều 1pixel vii Lời nói đầu Hiện nay, việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng đang được quan tâm và ứng dụng rộng rãi. Với phương pháp nay, chúng ta có thể thu nhận được nhiều thông tin từ đối tượng mà lại không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu. Một trong những nhóm ứng dụng hay gặp trong xử lý thông tin bằng hình ảnh là xác minh hoặc định danh mẫu. Nhận dạng vân tay là một bài toán cụ thể mà cần phải giải quyết một trong hai vấn đề nêu trên: xác minh vân tay (fingerprint verification) hoặc định danh vân tay (fingerprint identification). Qua tìm hiểu thực tế em chọn đề tài: “Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số”. Đề tài này có nội dung bao trùm lên cả các hệ thống có kiểu nhận nhận dạng verification (cần mã PIN cộng với ảnh vân tay). Do đề tài có tính chất mới, trong quá trình làm đồ án em đã gặp rất nhiều khó khăn. Được sự giúp đỡ, chỉ bảo tận tình của TSKH. TRẦN HOÀI LINH em đã dần dần tiếp cận được tới lĩnh vực này và bước đầu đã đạt được một số các kết quả (phân loại được hơn 90% các kiểu vân tay và định danh được vân tay). Sau thời gian 15 tuần khẩn trương thực hiện đồ án tốt nghiệp, đề tài đã được hoàn thành đúng kế hoạch. Em mong những thiếu sót của em trong đồ án sẽ nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của các thầy, cô cùng các bạn sinh viên. Em xin chân thành cảm ơn TSKH.TRẦN HOÀI LINH. Thầy đã tận tình chỉ bảo em rất nhiều. Các thầy cô giáo trường Đại Học Bách Khoa, bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp đã cho em những kiến thức, kinh nghiệm, cùng những bài học giúp trưởng thành hơn trong quá trình học tập ở trường. Xin cảm ơn bạn bè, người thân, gia đình đã động viên, giúp đỡ và là chỗ dựa vững chắc cho em trong quá trình học tập, làm đồ án. viii Xin cảm ơn Công ty TNHH Tin học và Điện tử Thăng Long cùng chú VŨ QUANG THÀNH đã tạo điều kiện giúp đỡ, cho em nhiều lời khuyên bổ ích trong quá trình thực tập tốt nghiệp và làm đồ án. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2007 Sinh viên thực hiện Ngô Hồng Việt 1. GIỚI THIỆU 1 1. Giới thiệu Nhận dạng vân tay là một bộ phận của nhận dạng sinh học. Khoa học nhận dạng vân tay cũng đã hình thành từ khá lâu. Nhưng tới thời gian gần đây, cùng với sự ra đời của máy tính nó mới đạt được nhiều kết quả quan trọng và trở thành một trong những phương pháp sinh trắc có độ tin cậy nhất. Ảnh vân tay dùng để nhận dạng thường bị ảnh hưởng nhiều bởi điều kiện thu thập số liệu (hình ảnh vân tay không trọn vẹn, bị xoay góc, méo hay có nhiều nhiễu…) nên việc so sánh trực tiếp hai mẫu vân tay sẽ rất phức tạp và khó khăn. Do đó vân tay cần lọc nhiễu, sau đó tạo mã từ một số các đặc tính của nó (có thể phân biệt với vân tay khác) nhằm mục đích giải quyết vấn xử lý, lưu trữ vân tay với số lượng lớn mà vẫn đảm bảo chính xác. Các kỹ thuật thực nhận dạng vân tay cũng có khá nhiều. Tựu trung, quá trình này trải qua ba công đoạn chính: thu nhận vân tay (i); trích chọn đặc tính vân tay (ii); đối sánh vân tay (iii) [1]. Bởi vì ngay trong từng công đoạn này lại có nhiều biện pháp khác nhau, tùy vào ngữ cảnh và vùng ứng dụng các khâu này sẽ thực hiện theo cách cụ thể. Công nghệ nhận dạng vân tay ngày nay đã đạt tới độ chính xác rất cao. Tuy vây, các hệ thống nhận dạng AFIS (Automated Fingerprint Identification Systems) vẫn còn nhiều mặt hạn chế. Chẳng hạn như IAFIS của FBI có cơ sở dữ liệu lớn tới hàng trăm triệu vân tay, thời gian tìm kiếm tính bằng phút cho một mẫu, độ tin cậy cao… nhưng đó là một hệ thống đồ sộ gồm nhiều máy tính xử lý song song và giới hạn trong giám định hình sự. Trong ứng dụng dân sư, các hệ thống nhận dạng thường được giới hạn ở một mức độ ít phức tạp hơn: số mẫu không lớn (khoảng vài nghìn), cấu trúc hệ thống kiểu nối tiếp, ảnh đầu vào không có quá nhiều nhiễu (nhằm giảm bớt gánh nặng xử lý tính toán),… có vậy mới giải quyết được vấn đề chi phí đồng thời vẫn đảm bảo độ tin cây. Đồ án này sẽ thực hiện nhận dạng vân tay bàng ảnh số theo hướng có thể triển khai trong dân sư. Chính vì vây phương pháp nhận dạng là dựa trên cơ sở phát hiện và sử dụng các điểm nút đặc trưng (gọi là minutiae) [2]. Đây là [...]... liu nh võn tay trớch ra t FVC2000 (c s d liu nh võn tay chun, hin nay c nhiu nh khoa hc chn nghiờn cu v kim nghim kt qu) ã Chng 6: Trớch chn c tớnh võn tay v i sỏnh võn tay õy mt trong nhng cụng on quan trng nht ca ỏn Giai on ny ỏp dng cỏc thut toỏn x lý nh to mó võn tay ã Chng 7: i sỏnh võn tay Mu võn tay c to mó t minutiae cụng on trc c i sỏnh trong cụng on ny ã Chng 8: Phõn loi kiu võn tay Trỡnh... (võn tay ng v trớ hng u trong cỏc ng dng nhn dng) 4 2 VN TAY TRONG SINH TRC HC 2.2 Uniqe l mt thuc tớnh ca võn tay Cho ti nay, vn cha cú bng chng xỏc thc 100% võn tay trờn cỏc ngún tay tuyt i mang tớnh cỏ nhõn v khụng h lp li Cõu tr li chớnh xỏc ch cú c khi em so sỏnh tng mu võn tay ca mi u ngún ngi vi hn sỏu t ngi cũn li Tuy nhiờn khi khụng xột ti phn nh l y cú th rỳt ra mt s tớnh cht c bn ca võn tay. .. khụng ã Tớnh bt bin Hỡnh dng tng th ca võn tay trờn cỏc ngún tay ca con ngi khụng thay i theo thi gian Ngay c trng hp b chn thong nh, du võn tay vn cú kh nng khụi phc li 2.3 Hỡnh thc th hin v cỏc c t ca võn tay Nhm mc ớch mụ t ngi ta ó nh ngha mt s hỡnh thc th hin võn tay Mi mt trng hp th hin thỡ s cú hỡnh thc trớch chn c t võn tay tng ng Vỡ vy, cn c vo nh võn tay u vo chỳng ta cú th la chn c c tớnh cn... hoc mc in quỏ nhiu (vi võn tay ln trờn giy) l cỏc nguyờn nhõn chớnh to nhiu trong trng hp ny ã Võn tay thu nhn trong iu kin b bin dng: nh thu nhn c cú th th hin rừ nột nhng cỏc ng võn li b búp mộo khụng cũn ging vi mu thc Lc n, kộo v xờ dch tay l cỏc nguyờn nhõn chớnh ã Võn tay thu thp khụng y : nh thu thp c ch cú mt phn võn tay trờn ngún tay Nguyờn nhõn chớnh l do ngún tay t khụng ỳng v trớ chun thu... nhn dng võn tay Trong phn nay s gii thiu mt s phng phỏp nhn dng võn tay Tip theo l cỏc hỡnh h thng nhn dng a nng mi phn, s la chn ra phng ỏn thc hin trong ỏn õy l hai tin xõy dng nờn s h thng nhn dng võn tay cho ỏn ny 4.1 Cỏc nguyờn lý nhn dng võn tay Cỏc nguyờn lý nhn dng võn tay thỡ liờn quan cht ch n cỏch thc tỡm ra s tng ng gia nh võn tay u vo vi mt template trong c s d liu võn tay Di õy l... loi võn tay: a) võn tay latent; b) võn tay ln mc; c) võn tay trong Db2b-FVC2000 Cú nhiu nh dng nh võn tay khỏc nhau, ph bin hn c l: jpeg, bmp, tif, gif, png, Cỏc thụng s nh bao gm: rng ca nh, phõn gii, s bit dnh cho mt pixel, chớnh xỏc hỡnh hc, mộo, Khi thit k h thng nhn dng võn tay, cỏc thụng s nh thụng thng c quy chun theo gii giỏ tr no ú sao cho phự hp vi h thng H thng nhn dng võn tay bng nh... tit trờn mu võn tay khụng th hin rừ rng Cú th lit kờ mt s trng hp di õy: ã Dry finger (võn tay thu nhn trong iu kin khụ): nh thu nhn s cú nhiu ch ng võn b m i, ng võn b ln vi nn nh Lc n ca tay nh hoc mc in khụng (vi võn tay ln trờn giy) l cỏc nguyờn nhõn chớnh lm gim cht lng nh thu thp ã Wet finger (võn tay thu nhn trong iu kin t): nh thu nhn s cú nhiu ch ng võn b dớnh lin Lc n ca ngún tay quỏ ln hoc... u, nh: v trớ ca nhn dng võn tay trong sinh trc hc; nhng tớnh cht ca võn tay tr thnh i tng c bn ca sinh trc hc; hỡnh thc th hin v c t ca mt mu võn tay v nhng khú khn gp phi khi nhn dng võn tay a) b) c) Hỡnh-1 Mt s tớn hiu sinh trc hc c bn: a) ging núi; b) ng t; c) ch ký 2.1 V trớ ca nhn dng võn tay trong sinh trc hc Da vo tiờu chun physiological sinh trc hc cú: dng võn tay, mt, ng t, ging núi Cũn da... Võn tay trong sinh trc hc cp mt s b phn ca sinh trc hc (trong ú cú nhn dng võn tay) v nhng tớnh cht gỡ quyt nh võn tay c ng dng nhiu nht trong sinh trc hc ã Chng 3: i cng v nh v x lý nh trong Matlab, trỡnh by khỏi quỏt v nh s v mt s thut toỏn x lý nh trong Matlab s dng trong ỏn 2 1 GII THIU ã Chng 4: S khi thit k h thng cp mt s mụ hỡnh h thng nhn dng võn tay v xõy dng s khi h thng nhn dng võn tay. .. v ỏn) ỏn s s dng b mu chun cỏc võn tay ó c chun b trc ú l cỏc nh s võn tay ly trong FVC200 (mt b d liu chun quc t xõy dng bi phũng thớ nghiờm h thng sinh trc, i hc Bologna) Trong tõm ca ỏn tp trung vo hai phn: ã To vec-t c tớnh cho mc ớch phõn loi kiu võn tay v cho i sỏnh võn tay (feature extraction) ã S dng cỏc im minutea ó trớch chn bc trc i sỏnh nhn dng võn tay (minutiae matching) ỏn trỡnh by . 4. Sơ đồ khối thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay 22 4.1. Các nguyên lý nhận dạng vân tay 22 4.2. Hệ thống nhận dạng vân tay 23 4.3. Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số 24 ii . chọn đề tài: Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số . Đề tài này có nội dung bao trùm lên cả các hệ thống có kiểu nhận nhận dạng verification (cần mã PIN cộng với ảnh vân tay) . Do đề tài. dựng sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số. · Chương 5: Bộ dữ liệu ảnh sử dụng trong đồ án. Đây là bộ dữ liệu ảnh vân tay trích ra từ FVC2000 (cơ sở dữ liệu ảnh vân tay chuẩn, hiện