ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN 1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN 1312005 - TRẦN VĂN MẠNH 1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY Ngành: HỆ THỐNG THƠNG TIN Khóa: 23 ĐỒ ÁN MÔN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS LÊ HỒNG THÁI Thành phố Hồ Chí Minh - 2014 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN 1312004 - ĐẶNG TRUNG KIÊN 1312005 - TRẦN VĂN MẠNH 1312010 - NGUYỄN THANH TIẾN PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐẶC TRƯNG MỨC TOÀN CỤC TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY Ngành: HỆ THỐNG THƠNG TIN Khóa: 23 ĐỒ ÁN MƠN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS LÊ HỒNG THÁI Thành phố Hồ Chí Minh – 2014 MỤC LỤC Danh mục thuật ngữ ý nghĩa Danh mục bảng Danh mục hình vẽ, đồ thị Chương Giới thiệu 1.1 Hệ thống nhận dạng vân tay 1.2 Phát biểu toán phát điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục 1.3 Những thách thức .9 Chương Cơ sở lý thuyết .11 2.1 Phân loại vân tay điểm đặc trưng mức toàn cục 11 2.2 Ảnh định hướng 12 2.3 Trích chọn đặc trưng phương pháp PoinCaré Index .12 2.3.1 Chuyển ảnh định hướng 13 2.3.2 Tính tốn PoinCaré Index 14 Chương Kết thực nghiệm .15 3.1 Mô tả chương trình 15 3.2 Kết 16 3.3 Kết luận 17 Tài liệu tham khảo 18 Danh mục thuật ngữ ý nghĩa Thuật ngữ Fingerprint Ridges Valleys Orientation Image PoinCaré index Nghĩa tiếng Việt Dấu vân tay Đường vân tay dạng Đường vân tay dạng chìm Ảnh định hướng Phương pháp số PoinCaré Danh mục bảng Bảng 3-1: Kết thử nghiệm Danh mục hình vẽ, đồ thị Chương Giới thiệu 1.1 Hệ thống nhận dạng vân tay Dấu vân tay biểu diễn biểu bì ngón tay Nó mẫu đan xen đường vân tay dạng ridges valleys hình 1-1 Ridges Valleys (b) (a) Hình 1-1: (a) Một dấu vân tay; (b) Ridges Valleys dấu vân tay Nhận dạng vân tay kỹ thuật nhân trắc học phổ biến Nó sử dụng rộng rãi việc nhận dạng cá nhân lĩnh vực pháp lý dân tính nhất, khơng thay đổi theo thời gian chi phí thấp dấu vân tay Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật nhận dạng vân tay để tiến hành so sánh dấu vân tay đầu vào với dấu vân tay mẫu sở liệu vân tay cho trước nhằm nhận diện đối tượng Hệ thống gồm thành phần chính: thu thập thơng tin, trích chọn đặc trưng so khớp đặc trưng thể hình bên Thu nhận ảnh Trích chọn đặc So khớp đặc vân tay trưng trưng Hình 1-2: Các thành phần hệ thống nhận dạng vân tay 1.2 Phát biểu toán phát điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục Trong hệ thống nhận dạng vân tay, giai đoạn trích chọn đặc trưng giai đoạn quan trọng giai đoạn rút trích đặc điểm riêng biệt dấu vân tay để phân biệt dấu vân tay với Đặc trưng dấu vân tay xem xét hai khía cạnh khác Nếu phân tích mức toàn cục, dấu vân tay đặc trưng điểm đặc biệt (singular points) , điểm core điểm delta Nếu xét mức cục bộ, dấu vân tay đặc trưng chi tiết gọi minutiae, có dạng xem xét nhiều là: đường vân dạng ridge đến kết thúc (termination) đường vân dạng ridge chia thành đường vân dạng ridge khác (bifurcation) Core Minutiae Delta (a) (b) Hình 1-3: (a) Đặc trưng tồn cục: core delta; (b) Đặc trưng cục với điểm minutiae Vì vậy, phát điểm đặc trưng mức tồn cục tốn nằm thành phần trích chọn đặc trưng nhận dạng vây tay, nhiệm vụ tốn tìm điểm đặc trưng dạng core delta Bài toán phát biểu sau: Cho ảnh vân tay đầu vào mức xám gọi I Sau tiếp nhận ảnh I hệ thống tiến hành bước tiền xử lý khử nhiễu, làm mượt ảnh để cải thiện ảnh đầu vào ảnh đầu vào có chất lượng Tiếp đến, hệ thống bắt đầu thực việc chuyển ảnh qua xử lý dạng ảnh gọi ảnh định hướng D (orientation image) mà thực chất ma trận chứa hướng đường vân tay (chủ yếu theo hướng ridges) Nhờ vậy, ảnh lưu giữ cấu trúc toàn cục ảnh vân tay đầu vào Cuối hệ thống sử dụng ảnh định hướng để tiến hành trích chọn đặc trưng core delta theo giải thuật sử dụng Poincaré index Hình 1-4 mơ tả q trình trích chọn đặc trưng ảnh vân tay mức toàn cục từ ảnh đầu vào cho Ước lượng ảnh định chọn đặc hướng Ảnh đầu vào Trích trưng Ảnh định hướng Ảnh kết Hình 1-4: Mơ tả q trình trích chọn đặc trưng mức toàn cục  Ước lượng ảnh định hướng: Là giai đoạn thực việc chuyển ảnh xám ban đầu ma trận biểu diễn hướng đường vân tay ridges Nó cịn gọi giai đoạn ướng lượng hướng vân tay cục Việc thực tính tốn dựa cách tiếp cận tính tốn gradient  Trích chọn đặc trưng: Việc rút trích đặc trưng thực dựa ảnh định hướng Có nhiều cách để thực dựa ảnh định hướng để rút trích đặc trưng, phương pháp PoinCaré index sử dụng phổ biến Phương pháp tính tốn điểm đặc trưng việc tính tốn sai khác hướng điểm với điểm lận đường cong kín Kết giai đoạn ảnh vân tay xác định đặc trưng mức toàn cục core delta 1.3 Những thách thức Mặc dù toán nhận dạng phát điểm đặc trưng nghiên cứu nhiều năm vừa qua, độ xác thời gian thực cịn hạn chế thực với ảnh có chất lượng Điều nhiều nguyên nhân ảnh hưởng:  Điều kiện da (khô, ướt, vết đứt, vết thâm)  Sensor bị nhiễu, ấn vân tay không cách  Kế thừa vây tay chất lượng thấp dẫn đến ảnh vân tay có chất lượng thấp, nhiễu nhiều  Trong nhiều trường hợp, ảnh vân tay chứa lúc vùng ảnh chất lượng tốt, trung bình thấp nơi mà đường vân ridges bị nhiễu sai lệch Hình 1-5: Hình ảnh vân tay chất lượng 10 Chương Cơ sở lý thuyết 2.1 Phân loại vân tay điểm đặc trưng mức toàn cục Cấu trúc vân tay định nghĩa xen kẽ đường vân dạng ridge valley hình thành từ đầu ngón tay Cấu trúc chia làm hai loại cấu trúc cục toàn cục Đặc trưng cấu trúc vân tay toàn cục xem cấu trúc bậc thô phục thuộc nhiều vào hướng dịng chảy đường ridge bên toàn ảnh vân tay Dựa cấu trúc vân tay mức toàn cục, người ta chia làm loại: vịng cung (arch), vịng cung mái liều (tented arch),vòng trái (left loop), (vòng phải) right loop xoắn ốc (whorl) Trong đó, đặc trưng mức toàn cục quan trọng vân tay điểm core delta Một điểm core định nghĩa điểm cao đường vân ridge uốn cong Một điểm delta trọng tâm vùng tam giác nơi mà ba hướng vân khác hội tụ Vùng đặc trưng định nghĩa vùng mà đường vân ridge uốn cong cao bình thường hướng đường vân thay đổi lớn Hình 2-1 thể loại vân tay đặc trưng vây tay mức tồn cục Hình 2-1: Cấu trúc toàn cục ảnh vân tay với loại khác vị trị điểm đặc trưng 11 2.2 Ảnh định hướng Ảnh định hướng (orientation image) ma trận mà phần tử mã hóa hướng cục đường vân tay dạng ridge Hướng đường vân cục điểm (i, j) góc, ký hiệu θ(i, j), hợp đường vân tay phương ngang Giá trị θ(i, j) nằm đoạn [0 1800) Hình 2-2 hình ảnh ảnh định hướng mã hóa ảnh vân tay ban đầu góc θ(i, j) i θ(i, j) j ≤ θ(i, j) < 1800 Hình 2-2: Ảnh trường định hướng hướng vân cục θ(i, j) 2.3 Trích chọn đặc trưng phương pháp PoinCaré Index Phương pháp PoinCaré Index phương pháp sử dụng phổ biến việc xác định điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục Phương pháp thực dựa ảnh định hướng vân tay Nó đề xuất Kawagoe Tojo (1984) Trích chọn đặc trưng phương pháp PoinCaré Index thực qua hai giai đoạn: 12  Giai đoạn 1: Chuyển ảnh mức xám ban đầu dạng ảnh định hướng  Giai đoạn 2: Phát điểm đặc trưng việc tính tốn PoinCaré Index 2.3.1 Chuyển ảnh định hướng Hiện có nhiều cách tiếp cận việc thực chuyển ảnh vân tay ban đầu dạng ảnh định hướng Trong phạm vi này, chúng em sử dụng giải thuật đề xuất Ratha, Chen Jain (1995), giải thuật gồm bước sau:  Áp dụng mặt nạ Sobel 3x3 vào ảnh để tính tốn vector thành phần gradient Gx Gy Mặt nạ Sobel gồm ma trận tương ứng cho việc xác định thành phần Gx Gy cho pixel ảnh: *A *A Trong đó, A ma trận ảnh vân tay đầu vào  Chia ảnh vân tay đầu vào thành block có kích thước 16 x 16 hình minh họa bên Hình 2-3: Ảnh chia thành block kích thước 16 x 16  Tính tốn gradient block ảnh chia theo công thức: , 13 , Trong đó, (i, j) pixel tâm block tính w kích thước block  Sau tính tốn gradient block, lúc ước lượng hướng đường vân cục θ(i, j) block sau:  Cuối cùng, tiến hành làm mượt ảnh định hướng để chỉnh hướng vân lọc trung bình 3x3 2.3.2 Tính tốn PoinCaré Index PoinCaré Index tính cho phần tử ảnh định hướng định nghĩa tổng góc khác điểm lân cận phần tử tính Cụ thể sau:  Cho θ(i, j) phần tử (i, j) ảnh định hướng  Tiếp theo, ta lấy phần tử liên tiếp xung quanh phần tử (i, j) để thực tính số PoinCaré phần tử xác định theo chiều ngược kim đồng hồ sau (xem hình 2-4): o (i0, j0) = (i + 1, j) o (i2, j2) = (i, j + 1) o (i4, j4) = (i – 1, j) o (i6, j6) = (i, j – 1) (i1, j1) = (i + 1, j + 1) (i3, j3) = (i – 1, j + 1) (i5, j5) = (i – 1, j – 1) (i7, j7) = (i + 1, j – 1)  Tính tốn độ sai khác góc phần tử k (k + 1) xung quanh phần tử (i, j) theo công thức sau: δk(i, j) = θ(i(k+1)mod8, j(k+1)mod8) – θ(ik, jk), 0≤k≤7  Khi đó, số PoinCaré phần tử (i, j) tính tốn sau: , 14 Trong đó:  Cuối cùng, dựa vào giá trị số PointCare tính tốn để xác định điểm đặc trưng sau: o Nếu số PoinCaré = 0.5 điểm core o Nếu số PoinCaré = –0.5 điểm delta o Các trường hợp cịn lại điểm khơng phải điểm đặc trưng (a) (b) (c) Hình 2-4: (a) điểm xung quanh để tính tốn số PoinCaré cho điểm (i, j); (b) ví dụ điểm core (c) điểm delta Chương Kết thực nghiệm 3.1 Mơ tả chương trình Chương trình phát điểm đặc trưng mức toàn cục vây tay cài đặt ngơn ngữ C# 2010 cơng cụ lập trình Visual Studio 2010 Chương trình có giao diện sử dụng đơn giản, chia làm hai vùng: 15  Vùng bên trái: cho phép người dùng chọn ảnh đầu vào việc click chọn ảnh từ nút Browse…  Vùng bên phải: Hiển thị điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục (core delta) từ ảnh lựa chọn bên trái Công việc thực người dùng chọn nút Detection Hình 3-1: Giao diện chương trình demo 3.2 Kết  Chương trình chạy thử nghiệm máy tính có cấu hình: CPU Intel Core i3, RAM 1G, hệ điều hành Windows Ultimate 32bit thực kiểm tra vân tay mẫu DB1_B Fingerprint Verification Competition 2002 (FVC 2002) Bộ vân tay có tất 80 vây tay, vân tay có có kích thước 640 x 480 pixel  Kết quả: Loại Core Đúng Sai Khơng phát Tỷ lệ xác 61 19 72.6% 16 Delta 19 65.5% Bảng 3-1: Kết thử nghiệm        Hình 32: Biểu đồ kết thực nghiệm  Một số mẫu kết quả: 3.3 Kết luận Hình 3-3: Một số ảnh kết Phương pháp số PoinCaré phát hai đặc trưng vân tay mức toàn cục, đặc biệt ảnh có chất lượng tốt Đối với ảnh bị nhiễu chất lượng thấp, phương pháp dễ đưa đến việc phát điểm đặc trưng giả (spurious singular points) không phát 17 Tài liệu tham khảo Tiếng Anh [1] Davide Maltoni, Dario Maio, Anil K.Jain, Slil Prabhakar (2003), “Handbook [2] of fingerprint recognition”, Springer-Verlag New York, Inc, t.83 - 104 JinBo, Tang Hua Ping, Xu Ming Lan, “Fingerprint Singular Point Detection Algorithm by Poincaré Index”, The College of Electrical and Information Engineering Zhejiang Textile And Fashion College, ISSN: 1109-2777 18 ... nhận dạng vân tay 1.2 Phát biểu toán phát điểm đặc trưng vân tay mức toàn cục 1.3 Những thách thức .9 Chương Cơ sở lý thuyết .11 2.1 Phân loại vân tay điểm đặc trưng mức. .. chọn đặc trưng so khớp đặc trưng thể hình bên Thu nhận ảnh Trích chọn đặc So khớp đặc vân tay trưng trưng Hình 1-2: Các thành phần hệ thống nhận dạng vân tay 1.2 Phát biểu toán phát điểm đặc trưng. .. Đặc trưng dấu vân tay xem xét hai khía cạnh khác Nếu phân tích mức toàn cục, dấu vân tay đặc trưng điểm đặc biệt (singular points) , điểm core điểm delta Nếu xét mức cục bộ, dấu vân tay đặc trưng