ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC CƠ SỞ DỮ LIỆU NÂNG CAO ĐỀ TÀI CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VÂN MÔI Học viên thực hiện: Huỳnh Thị Mỹ Hồng Mã số học viên: CH1101086 TP.HCM, năm 2012 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG BÀI THU HOẠCH MÔN HỌC CƠ SỞ DỮ LIỆU NÂNG CAO ĐỀ TÀI CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VÂN MÔI GVHD: PGS.TS. Đỗ Phúc Học viên thực hiện: Huỳnh Thị Mỹ Hồng Mã số học viên: CH1101086 TP.HCM, năm 2012 MỤC LỤC Trang Chương 1: Mở đầu 1 1.1. Lời mở đầu 1 1.2. Lý do chọn đề tài 1 1.3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài 2 Chương 2: Tổng quan cơ sở dữ liệu ảnh vân môi 3 2.1. Tổng quan về nhận dạng sinh trắc 3 2.2. Tổng quan về vân môi 6 2.3. Các phương pháp lưu trữ và nhận dạng dấu vân môi 11 2.4. Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi 11 2.5. Phương pháp lưu trữ 12 Chương 3: Khái quát về cơ sở dữ liệu đồ thị 13 3.1. Khái quát về đồ thị 13 3.2. Cơ sở dữ liệu đồ thị 15 3.3. Đại số quan hệ trên cơ sở dữ liệu đồ thị 17 3.4. Ứng dụng của cơ sở dữ liệu đồ thị 19 3.5. Lưu trữ và nhận dạng vân môi bằng cơ sở dữ liệu đồ thị 21 Chương 4: Tổng kết và hướng phát triển 23 4.1. Tổng kết 23 4.2. Hướng phát triển của đề tài 23 Tài liệu tham khảo 24 1 Chương 1: MỞ ĐẦU 1.1. Lời mở đầu Vân môi là một đặc trưng sinh trắc, nó đã được rất nhiều nhà khoa học nghiên cứu và đã ra kết luận rằng vân môi của mỗi người là không giống nhau và không thay đổi theo thời gian, do đó có thể dùng vân môi để định danh con người. Ngày nay có rất nhiều hệ thống nhận dạng con người (vân tay, khuôn mặt,…) tuy nhiên chưa có hệ thống nào nhận dạng con người bằng vân môi. Đề tài này nghiên cứu và xây dựng nền tảng một cơ sở dữ liệu ảnh vân môi có chức năng thêm mới và tìm kiếm trên tập dữ liệu vân môi. Cuối cùng, từ một ảnh vân môi truy vấn, sau khi tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu, sẽ đưa ra một danh sách các ảnh vân môi gần giống với ảnh đưa vào với độ chính xác chấp nhận được. Thành công của đề tài là cơ sở để xây dựng những hệ thống nhận dạng bằng vân môi lớn hơn nữa, phục vụ trong các lĩnh vực an ninh, y tế,… Qua đây, tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc đến GS.TS. Đỗ Phúc, người đã tận tâm truyền đạt những kiến thức nền tảng cơ bản cho chúng em về môn học “Cơ sở dữ liệu nâng cao”. Bên cạnh những kiến thức khoa học, Thầy đã giúp tôi có những phong cách học tập, làm việc và những kinh nghiệm sống quí báu. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến các chuyên gia cố vấn qua mạng thuộc Trung tâm phát triển CNTT – ĐH Quốc gia TP.HCM và toàn thể các bạn bè học viên trong lớp. 1.2. Lý do chọn đề tài Nhận dạng ảnh vân tay là một vấn đề được biết cách đây hơn 100 năm, tuy nhiên mãi đến khi máy tính ra đời, vấn đề này mới được nghiên cứu sâu và ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực liên quan đến an ninh, bảo mật, y tế,… Ngày nay có nhiều nghiên cứu tìm ra các phương pháp khác nhau để phân biệt người này với người khác. Và vân môi đã trở thành một dữ liệu sinh trắc học quan trọng để xác định tính duy nhất chỉ mình bạn có mà thôi. Do đó, vân môi cần được nghiên cứu rộng và sâu hơn nữa. Trong trường hợp không thể xác định được vân tay (do mất tay, bị bỏng,…) hay dấu vân tay thiếu độ tin cậy thì vân môi là lựa chọn tối ưu để nhận dạng và định danh con người. 2 Trong những năm gần đây, những nghiên cứu về các đặc trưng cục bộ SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) dùng cho phân loại và tìm kiếm ảnh mang lại nhiều kết quả đáng kể. Với nhu cầu thực tiễn cùng với sự phát triển của công nghệ nhận dạng ảnh thì việc xây dựng một cơ sở dữ liệu ảnh vân môi dùng để nhận dạng tội phạm, xác định danh tính, chứng thực,… là cần thiết. 1.3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài Khoa học về nhận dạng dựa trên các đặc trưng sinh trắc đang ngày càng phát triển. Trong những năm qua, các nhà khoa học đã tìm ra nhiều phương pháp để nhận dạng dựa vào đặc điểm sinh trắc, nhiều đặc điểm vật chất làm mẫu mới để phân biệt người này với người khác. Ngoài những đặc trưng sinh trắc quen thuộc nhờ vân tay, khuôn mặt, tròng mắt,… việc chứng minh được vân môi cũng là một đặc trưng sinh trắc có thể được dùng để nhận dạng sẽ góp phần làm cho nền khoa học này có một hướng đi mới. Đa phần những hệ thống bảo mật đều có lỗi và nhược điểm của nó. Tuy nhiên công nghệ bảo mật bằng đặc điểm sinh trắc được xem là có độ tin cậy cao hơn tất cả vì những ưu điểm riêng của nó. Ví dụ như tính duy nhất, tính không thể sao chép, tính không thay đổi theo thời gian. Ở Việt Nam và trên thế giới đến thời điểm này đã có rất nhiều công trình nghiên cứu và bài báo nói về vân môi trên quan điểm y học và sinh trắc học. Tuy nhiên vẫn chưa có một hệ thống tin học nào nhận dạng và định danh con người dựa vào vân môi. Sự thành công của đề tài góp phần nhỏ giúp cho hướng nghiên cứu khoa học này phát triển, là tiền đề cho những nghiên cứu cải tiến sau này, góp phần xây dựng những hệ thống nhận dạng lớn phục vụ trong nhiều lĩnh vực như an ninh, y tế, quản lý,…. 3 Chương 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VÂN MÔI Trong chương này chúng tôi trình bày tổng quan các vấn đề có liên quan đến đề tài như sinh trắc học, vân môi, cơ sở dữ liệu ảnh vân môi và phương pháp đánh giá hệ thống. 2.1. Tổng quan về nhận dạng sinh trắc Nhận dạng sinh trắc học (biometrics) là công nghệ đựợc sử dụng như một công cụ giúp xác thực và định danh con người dựa vào những đặc điểm sinh lý, hành vi chỉ riêng bạn có, nó đang dần làm thay đổi các công nghệ bảo mật có trước đây vì tính duy nhất, khó thay đổi của đặc điểm sinh trắc. 2.1.1. Phân loại đặc trưng sinh trắc Việc nhận dạng sinh trắc học dựa trên đặc trưng sinh trắc của con người. Theo nghiên cứu của Nguyễn Thành Kiên, đặc trưng sinh trắc được chia làm hai loại, Hình 2.1 thể hiện những đặc trưng sinh trắc thuộc hai loại này, cụ thể là: - Đặc trưng sinh lý: là các đặc trưng liên quan đến hình dạng, cấu tạo của cơ thể. Ví dụ như vân tay, vân môi, khuôn mặt, vân lòng bàn tay, tĩnh mạch ngón tay, tĩnh mạch lòng bàn tay, tròng mắt, tai, cấu tạo răng, mùi cơ thể, AND, - Đặc trưng hành vi: là các đặc trưng liên quan đến hành động. Ví dụ như dáng đi, giọng nói, chữ ký, hình thức gõ phím,… Hình 2.1: Những đặc trưng sinh trắc dùng để nhận dạng Đây là những đặc trưng sinh trắc đã được sử dụng từ lâu và rất quen thuộc với mọi người. Bên cạnh đó, những đặc trưng sinh trắc như tròng mắt, tĩnh mạch lòng bàn 4 tay, tĩnh mạch ngón tay gần đây nhận đựợc nhiều sự quan tâm và đang trên đường trở thành những giải pháp nhận dạng nhanh chóng hơn, chính xác hơn. Tuy nhiên đặc trưng sinh trắc về vân môi vẫn chưa được nghiên cứu và ứng dụng nhiều. 2.1.2. Cấu tạo của một hệ thống nhận dạng sinh trắc học Hình 2.2 trình bày các cấu tạo cơ bản của một hệ thống nhận dạng sinh trắc học bao. Nó gồm các thành phần sau: Hình 2.2: Cấu tạo hệ thống nhận dạng sinh trắc -Thu nhận ảnh: thường sử dụng những thiết bị tương tác với người dùng nhằm thu nhận các đặc điểm sinh trắc của người đó. Ví dụ một số loại thiết bị thu nhận điển hình như: camera nhằm chụp ảnh khuôn mặt, tròng mắt, hình dáng tai; micro dùng thu âm giọng nói; máy đọc vân tay; thiết bị thu nhận tĩnh mạch; thiết bị phân tích AND,… - Xử lý: đây là khối nhằm trích và chọn ra các đặc trưng riêng biệt của người và lưu lại thành các mẫu. Mỗi người có một mẫu riêng, chính sự duy nhất của mỗi đặc trưng sinh trắc của mỗi người được thể hiện ở sự duy nhất của mẫu tạo ra này. Nếu là lần đầu tiên người sử dụng đăng ký với hệ thống, mẫu tạo ra sẽ đựợc cập nhật vào cơ sở dữ liệu mẫu. Nếu là những lần đăng nhập sau, mẫu này sẽ được so sánh với các mẫu có sẵn để xác định danh tính của người có mẫu đó. - Cơ sở dữ liệu mẫu: lưu trữ dữ liệu về các mẫu sinh trắc của các cá nhân nhằm phục vụ cho việc đối sánh. - So sánh và ra quyết định: từ mẫu của người vừa thu thập được, mẫu này sẽ được so sánh với các mẫu có sẵn trong cơ sở dữ liệu để xác định xem mẫu này 5 trùng với mẫu lưu sẵn nào. Nếu việc so sánh cho thấy có một mẫu trùng hợp, hệ thống sẽ ra quyết định dựa trên việc xác thực được danh tính của mẫu mới thu nhận. 2.1.3. Ưu điểm các hệ thống nhận dạng sinh trắc học Các hệ thống nhận dạng sinh trắc học đem đến một giải pháp an toàn hơn cho các ứng dụng bảo mật vì nó có các ưu điểm như sau: - Duy nhất: tuy nhiên điều này đôi khi không đúng. Ví dụ vân môi của 2 người song sinh thì 99% là giống nhau, - Không thể chia sẻ: vì gắn liền với mỗi cá nhân vì thế không thể chia sẻ. - Không thể sao chép: các đặc trưng sinh trắc gần như không thể bị sao chép, đặc biệt là với các công nghệ mới đảm bảo đặc trưng đang được thu nhận là từ một người sống, không phải từ một bản sao chép. - Không thể mất: tuy nhiên có những trường hợp ngoại lệ. Ví dụ như người sinh ra bẩm sinh đã không có vân tay,… 2.1.4. Ứng dụng nhận dạng sinh trắc Với các ưu điểm về tính an toàn, tiện lợi so với các phương pháp xác thực truyền thống, các hệ thống sinh trắc đang ngày càng trở nên phổ biến đối với các ứng dụng cần xác thực danh tính của người sử dụng. Các ứng dụng của nhận dạng sinh trắc học rất đa dạng, được áp dụng rộng rãi trong cả các hoạt động của chính phủ cũng như các công ty, tổ chức thương mại, bao gồm từ việc quản lý nhân công, quản lý khách hàng, quản lý vào ra, tới quản lý xuất nhập cảnh, quản lý tội phạm,… Các ứng dụng của nhận dạng sinh trắc học có thể đựợc liệt kê như sau: - Thi hành pháp luật: nhận dạng sinh trắc học được sử dụng từ lâu như một phương tiện an toàn để xác thực danh tính tội phạm. Một trong các ứng dụng này là thu thập vân tay tại hiện trường trong các vụ án, so sánh với các mẫu vân tay có sẵn trong cơ sở dữ liệu để xác định danh tính của người cần điều tra. - Giám sát: các hệ thống nhận dạng sinh trắc học được sử dụng để tự động định vị, theo dõi và định danh người trong một khu vực nhất định. Hiện nay, các hệ thống này bao gồm một số camera giám sát kết hợp với các đặc trưng sinh trắc để giám sát. Khuôn mặt là đặc trưng sinh trắc được sử dụng nhiều nhất trong loại này. Những hệ thống giám sát gần đây nhất đã có thể xác định được danh tính của người từ khoảng cách 200m sử dụng khuôn mặt. Tròng mắt cũng đang được ứng dụng để xác định danh tính từ khoảng cách xa. So với khuôn mặt, tròng mắt cho độ chính xác cao [...]... trên hình ảnh, cố gắng so khớp trên những đặc điểm toàn cục của toàn phần hình ảnh dấu vân môi Cách tiếp cận này là một phương pháp tiên tiến và nổi trội về nhận dạng vân môi Nhận dạng dựa trên hình ảnh rất hữu dụng khi giải quyết những vấn đề mà cách thứ nhất không thể khắc phục 2.4 Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi là một cơ sở dữ liệu dạng file Tập hợp các file ảnh vân môi của con... máy tính xách tay, dùng vân tay thay cho khóa tủ, hoặc dùng giọng nói để khởi động xe ôtô,… 2.2 Tổng quan về vân môi Vân môi là một trong “ngũ vân gồm vân mùi, vân tiếng, vân môi, vân mắt, vân máu - Vân môi: Đường vân trên môi của mỗi người rất muôn màu muôn vẻ nhưng suốt đời không thay đổi Mấy năm gần đây, các chuyên gia đã có nhiều phát hiện mới trong lĩnh vực nghiên cứu vân môi Một bác sĩ người Nhật... tìm kiếm ảnh vân môi 12 2.5 Phương pháp lưu trữ Từ hai cách tiếp cận trên cũng phát sinh ra hai cách lưu trữ vân môi khác nhau: - Lưu trữ các tiểu tiết: việc lưu trữ này đảm bảo cho cơ sở dữ liệu gọn nhẹ, lại rất thuận tiện cho việc tối ưu truy vấn và phân lớp dữ liệu - Lưu trữ hình ảnh: ngược với việc nhận dạng, việc lưu trữ dữ liệu ảnh lại rất tốn kém và không linh động Ảnh là dữ liệu thô nên không... yếu là tập tin ảnh (file image) và tập tin ma trận vector dưới dạng văn bản (file text) Đây là dạng cơ sở dữ liệu bền vững vì được lưu trữ ở thiết bị bền vững, dễ dàng chia sẻ Hệ thống tìm kiếm ảnh vân môi như Hình 2.6 là tập hợp các kỹ thuật xử lý và nhận dạng ảnh kết hợp với cơ sở dữ liệu ảnh vân môi đã đợc tổ chức lưu trữ xây dựng nên, có chức năng chính là tìm kiếm và trả về những ảnh gần giống... {Thành phố, Tỉnh} • VN = {Hồ Chí Minh, Đà Lạt, Lâm Đồng} Hình 3.1: Một đồ thị có nhãn 3.2.2 Cơ sở dữ liệu đồ thị Một cơ sở dữ liệu đồ thị là một tập hợp các đồ thị thành viên G = {G1, G2, G3,…, Gn} trong đó mỗi đồ thị Gi là một đồ thị có nhãn Hình sau định nghĩa một cơ sở dữ liệu đồ thị: 16 Hình 3.2: Một cơ sở dữ liệu đồ thị 3.2.3 Đồ thị con Cho G và G’ là hai đồ thị: G = (V, E, VL, λ, VI, δ) và G’ =... là vùng viền môi đỏ, chiếm khoảng 1/3 trên chiều cao môi đỏ trên và 1/3 dưới chiều cao môi đỏ dưới - Ghi nhận hình dạng các rãnh vân môi ở vùng trung tâm và các dạng rãnh nằm ở vùng ngoại biên tức vùng viền môi 3.5.2 Đồ thị hóa hình ảnh dấu vân môi Trong giai đoạn thu thập dấu vân môi, mạng tương quan cho mỗi tiểu tiết mi được tính toán từ những đặc điểm (khoảng cách Euclide, số đường vân và góc tương... vào một số đặc điểm của dấu vân môi Bên cạnh các đặc điểm đã nêu, khi lập đồ thị cho dấu vân môi, ta còn cần quan tâm đến các chi tiết sau: - Số lượng đường vân trên từng môi - Vân môi thuộc loại nào? - Viền môi thuộc loại nào? - Cấu trục đi kèm dạng rãnh? Phân vùng môi đỏ: - Phần trung tâm (vùng A) khoảng 2/3 dưới chiều cao môi đỏ trên và 2/3 trên chiều cao môi đỏ dưới - Phần ngoại biên... miệng (khe giữa các môi) gọi là góc miệng Rãnh dọc ở giữa mặt da của môi trên gọi là “nhân trung” Môi không bằng phẳng mà có nhiều vết nhăn lồi, lõm, nông, sâu mà người ta gọi là vân môi Theo Võ Huỳnh Trang và Lê Văn Cường [8], thì vân môi có 8 dạng đi cùng với 8 dạng viền vân môi và 3 cấu trúc đi kèm dạng rãnh Hình 2.3: Các dạng vân môi Trong hình 2.3 các dạng vân môi chiếm tỷ lệ từ cao đến thấp như... nhận: giống như vân tay, vân môi ở mỗi người mang tính đặc trưng riêng biệt Nó củng cố cho việc sử dụng vân môi để xác định tội phạm, nhưng lại chưa được công nhận như một bằng chứng khoa học trên tòa án Cần có nhiều nghiên cứu về vân môi hơn nữa nhằm tập hợp, giải thích, và chứng minh tính duy nhất của vân môi 2.2.2 Các dạng hình thái vân môi Các môi trên và dưới gặp nhau tại các mép môi, còn hai đầu... khái niệm 3.5 Lưu trữ và nhận dạng vân môi bằng cơ sở dữ liệu đồ thị Để khắc phục nhược điểm của cả hai cách tiếp cận truyền thống (dựa trên tiểu tiết và dựa trên hình ảnh) , các tác giả F Benhammadi, H Hentous và K.Bey Beghdad đã đề xuất giải pháp nhận dạng hoàn toàn mới, sử dụng đồ thị liên tiểu tiết hai trọng số Kết hợp cách tiếp cận này với cơ sở dữ liệu đồ thị và hiện thực thành một giải . cách thứ nhất không thể khắc phục. 2.4. Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi là một cơ sở dữ liệu dạng file. Tập hợp các file ảnh vân môi của con người và lưu trữ ở bộ nhớ ngoài. nền tảng một cơ sở dữ liệu ảnh vân môi có chức năng thêm mới và tìm kiếm trên tập dữ liệu vân môi. Cuối cùng, từ một ảnh vân môi truy vấn, sau khi tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu, sẽ đưa ra. quan cơ sở dữ liệu ảnh vân môi 3 2.1. Tổng quan về nhận dạng sinh trắc 3 2.2. Tổng quan về vân môi 6 2.3. Các phương pháp lưu trữ và nhận dạng dấu vân môi 11 2.4. Cơ sở dữ liệu ảnh vân môi 11 2.5.