1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ HƢƠNG THỦY MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2013 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ HƢƠNG THỦY MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số: 62.48.01.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS HOÀNG XUÂN HUẤN 2. TS. NGUYỄN NGỌC KỶ Hà Nội – 2013 3 Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các nội dung đƣợc viết chung với các tác giả khác đều đƣợc sự đồng ý của đồng tác giả trƣớc khi đƣa vào luận án. Các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong các công trình nào khác. Tác giả Nguyễn Thị Hƣơng Thủy 4 Lời cảm ơn Luận án đƣợc thực hiện tại trƣờng Đại học Công nghệ - ĐHQG Hà Nội, dƣới sự hƣớng dẫn của PGS.TS Hoàng Xuân Huấn và TS. Nguyễn Ngọc Kỷ. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy Hoàng Xuân Huấn, thầy Nguyễn Ngọc Kỷ, những ngƣời đã hƣớng dẫn, đƣa ra những định hƣớng giúp tôi thành công trong việc nghiên cứu của mình. Các thầy cũng đã chỉ bảo và động viên tôi vƣợt qua khó khăn để hoàn thành bản luận án này. Tôi cũng chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Thanh Thủy, thầy Lê Sỹ Vinh, thầy Lê Anh Cƣờng và thầy Nguyễn Phƣơng Thái đã cho tôi nhiều lời khuyên quý báu để hoàn thiện các nội dung khoa học của luận án. Tôi xin cảm ơn tới các Thầy, các Cô thuộc Khoa Công nghệ thông tin – Đại học Công nghệ đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình làm nghiên cứu sinh tại Khoa. Tôi cũng xin cảm ơn Nhóm nghiên cứu đề tài KC.01.11/06-10 thuộc Đại học Bách Khoa Hà Nội,Nhóm nghiên cứu sản phẩm C@FRIS thuộc Phòng Thí nghiệm Mô phỏng và Tích hợp hệ thống, Tổng cục IV, Bộ Công an, đã cung cấp tài liệu, cơ sở dữ liệu, thiết bị và tạo mọi điều kiện thuận lợi trong quá trình nghiên cứu, cài đặt, thử nghiệm thuật toán. Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè nơi đã cho tôi điểm tựa vững chắc để tôi có đƣợc kết quả nhƣ ngày hôm nay. 5 MỤC LỤC Lời cam đoan 1 Lời cảm ơn 4 MỤC LỤC 5 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt 8 Danh mục các bảng 10 Danh mục các hình vẽ, đồ thị 11 MỞ ĐẦU 14 Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ NHẬN DẠNGVÀ TRUY NGUYÊN VÂN TAY 20 1.1. Vân tay và bài toán nhận dạng cá nhân dùng vân tay 20 1.1.1. Đặc tính sinh trắc của vân tay 20 1.1.2. Bài toán nhận dạng vân tay và ứng dụng 21 1.1.3. Các khái niệm cơ bản 24 1.2. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động 35 1.3. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng các hệ nhận dạng vân tay tự động 38 1.4. Kết luận 42 Chƣơng 2. THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN VÂN TAY TỪ MẪU CHỈ BẢN MƢỜI NGÓN 44 2.1. Bài toán phân đoạn ảnh vân tay tự động 44 2.1.1. Khái niệm phân đoạn ảnh 44 2.1.2. Bài toán phân đoạn tự động ảnh vân tay từ mẫu chỉ bản vân tay 10 ngón 45 2.1.3 Một số thuật toán phân đoạn liên quan 50 2.2. Thuật toán mới xử lý phân đoạn vân tay từ mẫu ảnh chỉ bản 10 ngón 51 2.2.1. Thuật toán phân đoạn thô 51 2.2.2. Thuật toán phân đoạn mịn 53 2.3. Kết quả thực nghiệm 58 2.4. Kết luận 61 6 Chƣơng 3. PHƢƠNG PHÁP ĐỐI SÁNH VÂN TAY DỰA TRÊN MÔ HÌNH NẮN CHỈNH ĐỊA PHƢƠNG 63 3.1. Bài toán đối sánh vân tay và một số vấn đề liên quan 63 3.1.1. Bài toán đối sánh vân tay và lƣợc đồ đối sánh dựa trên ĐTCT 63 3.1.2. Mô hình nắn chỉnh TPS 66 3.2. Phƣơng pháp nắn chỉnh từng phần 68 3.2.1. Cấu trúc vân rãnh liên thuộc và tạo sinh các điểm giả ĐTCT 69 3.2.2. Phân miền đối sánh TPS và chọn các cặp điểm khống chế 71 3.2.3. Mô tả thuật toán P-TPS 72 3.3. Kết quả thực nghiệm 74 3.4. Kết luận 76 Chƣơng 4. TỔ CHỨC DỮ LIỆU VÀ BẢO VỆ AN NINH AN TOÀN HỆ THỐNG . 76 4.1. Tổ chức dữ liệu phục vụ phƣơng pháp truy nguyên vân tay tự động 78 4.1.1. Bài toán đối sánh vân tay cao tốc 79 4.1.2. Mô hình xử lý song song trong nhận dạng vân tay 80 4.2. Đề xuất giải pháp tổ chức cơ sở dữ liệu hiệu quả cho đối sánh truy nguyên vân tay theo từng yêu cầu 82 4.3. Giải pháp bảo vệ an ninh an toàn hệ thống 87 4.3.1. Giải pháp bảo vệ truy cập mạng dựa trên BioPKI 87 4.3.2. Bài toán bảo vệ hệ thống nhận dạng vân tay C@FRIS qua môi trƣờng mạng 89 4.3.3. Một số yêu cầu bảo vệ đối với hệ nhận dạng vân tay tự động 90 4.4. Đề xuất giải pháp bảo vệ hệ thống nhận dạng vân tay C@FRIS 92 4.4.1. Bảo vệ phân hệ “Nhập chuyển đổi số hóa chỉ bản” 92 4.4.2. Bảo vệ phân hệ “Biên tập và kiểm tra chất lƣợng” 93 4.4.3. Bảo vệ phân hệ “Tổ chức cơ sở dữ liệu” 94 4.4.4. Bảo vệ phân hệ “Tra tìm, đối sánh” 94 4.5. Kết quả thực nghiệm 95 4.6. Kết luận 99 7 Chƣơng 5. KIẾN TRÚC ĐA TẦNG CHO TRUY NGUYÊN VÂN TAY HIỆN TRƢỜNG 101 5.1. Hệ truy nguyên vân tay hiện trƣờng và một số vấn đề liên quan 102 5.1.1. Hệ nhận dạng vân tay hiện trƣờng 102 5.1.2. Đoán nhận ngón tay dựa trên cơ sở dấu vân tay 104 5.1.3. Phân loại vân tay 105 5.2. Đề xuất kiến trúc kiểu bậc thang cho hệ truy nguyên vân tay hiện trƣờng 106 5.2.1. Các thành phần và sơ đồ bậc thang của hệ truy nguyên vân tay hiện trƣờng 106 5.2.2. Tổ chức dữ liệu 109 5.2.3. Giải pháp đối sánh song song 109 5.3. Kết quả thực nghiệm 111 5.4. Kết luận 113 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP 115 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 118 TÀI LIỆU THAM KHẢO 120 8 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt AFIS Automated Fingerprint Identification System (Hệ thống truy nguyên vân tay tự động) AFR Automated Fingerprint Recognition (Nhận dạng vân tay tự động) AFRIS Automated Fingerprint Recognition and Identification System (Hệ thống truy nguyên và đồng nhất vân tay tự động) CSDL Cơ sở dữ liệu DB Database (Cơ sở dữ liệu) DCB Dạng cơ bản ĐS-affine Đối sánh affine ĐTCT Đặc trưng chi tiết EER Equal Error Rrate (Tỷ lệ cân bằng lỗi) FAR FMR False Acceptance Rate ( Tỷ lệ chấp nhận sai) False Matched Rate (Tỷ lệ chấp nhận sai) FNMR False Non Matched Rate (Tỷ lệ từ chối sai) FRR FVC False Rejection Rate (Tỷ lệ từ chối sai) Fingerprint Verification Competition (Cuộc thi thẩm định vân tay của quốc tế) G-TPS Global Thin Plate Spline 9 (Thuật toán nắn chỉnh TPS toàn phần) HKTT Hộ khẩu thường trú LAN Local Area Network (Mạng nội bộ) LP/TP Latent Print/Ten Print (Đối sánh vân ẩn (hiện trƣờng) với chỉ bản 10 ngón) NSD Người sử dụng P-TPS Partial Thin Plate Spline (Thuật toán nắn chỉnh TPS từng phần) ROC Receive Operating Curve (Đƣờng cong đặc trƣng) TCĐTCT Trích chọn đặc trưng chi tiết TP/TP Ten Print/Ten Print (Đối sánh vân tay cả bộ 10 ngón với 10 ngón) TPS Thin Plate Spline (Hàm làm trơn dạng tấm mỏng) VF Verifinger (Thuật toán của Verifinger) WSQ YC Wavelet Scalar Quantization (Phƣơng pháp nén vân tay WSQ) Yêu cầu 10 Danh mục các bảng Bảng 1.1: Kết quả tra tìm dấu vân tay hiện trƣờng năm 1991 tại nƣớc Anh. 24 Bảng 1.2: Tần suất xuất hiện dạng cơ bản [2] 33 Bảng 1.3: Tần suất xuất hiện một số tổ hợp các dạng vân tay cơ bản 34 Bảng 3.1: So sánh độ chính xác nắn chỉnh trên CSDL FVC 2004 DB 75 Bảng 3.2 : So sánh thời gian và bộ nhớ của hai phƣơng pháptrên CSDL FVC2004 DB . 75 Bảng 4.1: Bảng đánh giá các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Tạo lập CSDL” 97 Bảng 4.2: Bảng đánh giá các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Mã hoá ĐTCT tự động” 98 Bảng 4.3: Bảng đánh giá so sánh các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Biên tập và kiểm tra chất lƣợng” 98 Bảng 4.4: Bảng đánh giá so sánh các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Tổ chức cơ sở dữ liệu” 98 Bảng 4.5: Bảng đánh giá các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Tra tìm, đối sánh” 99 Bảng 4.6: Bảng đánh giá so sánh các tính năng đạt đƣợc của phân hệ “Tiếp nhận, xử lý và trả lời các yêu cầu” 99 Bảng 5.1: Bảng độ tin cậy đoán nhận ngón dựa theo dạng cơ bản và số đếm vân. 104 Bảng 5.2: Kết quả tìm kiếm thực nghiệm 64 dấu vân tay trên CSDL 2.500.000 chỉ bản 1 ngón. 112 [...]... suy giảm hiệu quả do việc đối sánh 2 vân tay khác loại bao giờ cũng kém hiệu quả hơn 2 vân tay cùng loại (b) Mẫu mới ban hành 2012 (a) Mẫu A7, dựa theo chuẩn FBI Hình 1.1: Mẫu chỉ bản vân tay mƣời ngón dùng trong Ngành Công an nƣớc ta 25 (b) (a) Hình 1.2: Ảnh vân tay mực, (a) ảnh vân tay lăn, (b) ảnh vân tay ấn Vân tay sống Vân tay sống là vân tay thu đƣợc nhờ các thiết bị quang điện tửđƣợc số hóa và... đạt hiệu quả truy nguyên cao nhất 19 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ NHẬN DẠNG VÀ TRUY NGUYÊN VÂN TAY Ngày nay, vân tay đƣợc thừa nhận rộng rãi trên thế giới nhƣ một căn cứ tin cậy và hiệu quả nhất để truy nguyên danh tính con ngƣời Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, đặc biệt là sự ra đời của các phần mềm nhận dạng và truy nguyên vân tay tự động cùng các thiết bị đọc vân tay sống, vân tay. .. chục triệu 2) Đối sánh vân tay: Công đoạn này nhằm nâng cấp công nghệ lõi, cần thay thế phƣơng pháp đối sánh vân tay truyền thống (đang dùng phổ biến hiện nay) dựa trên phép biến đổi affine vốn nhạy cảm với biến dạng để thay bằng thuật toán đối sánh hiệu quả hơn, có khả năng đối sánh hiệu quả cả các loại vân tay có độ biến dạng cao nhƣ vân tay ấn hay vân tay hiện trƣờng với vân tay lăn 15 3) Tổ chức... rất cần thiết Hình 1.3: Ảnh vân tay ấn thu trực tiếp từ thiết bị thu nhận vân tay sống 26 Vân tay hiện trường Khi một ngón tay tiếp xúc vào một vật nào đó thì nó có thể để lại dấu vân tay lên bề mặt của vật đó Dấu vân tay để lại đó đƣợc gọi là vân tay hiện trường (latent fingerprint) hay còn gọi là dấu vân tay ẩn do thƣờng chƣa rõ dấu vân tay đó do ngƣời nào để lại Vân tay hiện trƣờng đƣợc hình thành... việc phân nhóm theo dạng cơ bản sẽ rất hữu ích vì nó cho phép giảm số lƣợng các phép đối sánh khi ta đối sánh một chỉ bản vân tay với một tập chỉ bản cho trƣớc nào đó - Dạng vân hình cung (ARCHxem hình 1.13): Chiếm khoảng 3,6% tổng số vân tay - Dạng vân hình quai (LOOPxem hình 1.14): Dạng vân hình quai là loại thƣờng gặp nhất trong các mẫu vân tay, chiếm khoảng 49,5% số vân tay - Dạng vân hình xoáy (WHORL... thành một phƣơng tiện nhận dạng sinh trắc học thông dụng nhất Trƣớc khi đi vào các chủ đề chi tiết ở các chƣơng sau, chƣơng này giới thiệu bài toán nhận dạng vân tay, các khái niệm cơ bản sẽ sử dụng trong nhận dạng vân tay, mô hình hệ truy nguyên vân tay tự động và những khái niệm liên quan cần dùng về sau, chi tiết hơn có thể xem [33,40,43,44,56,63] 1.1 Vân tay và bài toán nhận dạng cá nhân dùng vân tay. .. Mẫu chỉ bản vân tay mƣời ngón dùng trong Ngành Công an nƣớc ta 25 Hình 1.2: Ảnh vân tay mực, (a) ảnh vân tay lăn, (b) ảnh vân tay ấn 26 Hình 1.3: Ảnh vân tay ấn thu trực tiếp từ thiết bị thu nhận vân tay sống 26 Hình 1.4: Ảnh dấu vân tay thu thập từ hiện trƣờng vụ án .27 Hình 1.5: Cấu trúc đƣờng vân 27 Hình 1.6: Mức xám của ảnh vân tay theo mặt cắt ngang so với hƣớng đƣờng vân (V) là... toán nhận dạng vân tay và ứng dụng a) Phát biểu bài toán Trong các hoạt động pháp lý và dân sự, bài toán nhận dạng vân tay tổng quát phát biểu nhƣ sau: Bài toán tổng quát: Cho một cơ sở dữ liệu (hay hồ sơ) gồm các ảnh vân tay lƣu trữvà một ảnh vân tay truy vấn, ta cần tìm trong CSDL này có ảnh vân tay nào cùng một ngón sinh ra với ảnh truy vấn hay không? Nếu có thì chỉ ra ảnh này Trong lĩnh vực pháp. .. 1.11: Một số ví dụ về tâm điểm Số đếm vân Là số đƣờng vân cắt đoạn thẳng nối hai điểm mốc (xem Hình 1.12) Điểm mốc có thể là tâm điểm (core), tam phân điểm (delta) hay điểm đặc trƣng chi tiết Hình 1.12: Số đếm vân Các dạng cơ bản của vân tay Vân tay đƣợc phân loại thành các dạng cơ bản căn cứ vào cách sắp xếpchung của các dòng đƣờng vân Có ba dạng cơ bản chủ yếu đó là dạng hình cung, dạng hình quai và dạng. .. tiến, nâng cấp công nghệ nhận dạng vân tay thành công có ý nghĩa khoa học, công nghệ và thực tiễn rất lớn Về khoa học, việc nghiên cứu đề xuất một loạt giải pháp mới, đƣợc thử nghiệm có kết quả, cùng nhiều bài báo đã công bố, luận án đã có đóng góp cụ thể, có giá trị bổ sung, phát triển và làm phong phú thêm cho lý luận đối sánh vân tay, đặc biệt là đối sánh vân tay biến dạng phi tuyến và truy nguyên vân . CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ HƢƠNG THỦY MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số: 62.48.01.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ. QUAN VỀ CÁC HỆ NHẬN DẠNGVÀ TRUY NGUYÊN VÂN TAY 20 1.1. Vân tay và bài toán nhận dạng cá nhân dùng vân tay 20 1.1.1. Đặc tính sinh trắc của vân tay 20 1.1.2. Bài toán nhận dạng vân tay và ứng. 89 4.3.3. Một số yêu cầu bảo vệ đối với hệ nhận dạng vân tay tự động 90 4.4. Đề xuất giải pháp bảo vệ hệ thống nhận dạng vân tay C@FRIS 92 4.4.1. Bảo vệ phân hệ “Nhập chuyển đổi số hóa chỉ