BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG **** NGUYỄN XUÂN THẮNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG LUẬN VĂN THẠC SỸ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒNG NAI, NĂM 2012 ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG NGUYỄN XUÂN THẮNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 60.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGÔ QUỐC TẠO ĐỒNG NAI, NĂM 2012 i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Lạc Hồng cùng các thầy cô tham gia giảng dạy cho lớp Cao học khóa 2 đã hết lòng truyền đạt kiến thức cho chúng em trong quá trình học tập tại trường. Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn Thầy PGS TS Ngô Quốc Tạo, người thầy đã tận tình hướng dẫn em thực hiện đề tài. Em xin cảm ơn Thầy PGS TS Đỗ Năng Toàn đã cung cấp cho em nhiều kiến thức, tài liệu bổ ích trong quá trình thực hiện đề tài này. Xin chân thành cảm ơn gia đình và bạn đồng nghiệp đã giúp đỡ, động viên tinh thần, đóng góp nhiều ý kiến để giúp cho em hoàn thành luận văn này. Nguyễn Xuân Thắng ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các tài liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực. Học viên Nguyễn Xuân Thắng iii TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN 1. Mục đích và đối tượng nghiên cứu của luận văn. 1.1. Mục đích của luận văn: Tìm ra một phương pháp nâng cao chất lượng ảnh và rút trích minutiae hiệu quả để phục vụ cho bài toán nhận dạng vân tay. Bằng việc kết hợp giữa phương pháp nâng cao chất lượng ảnh bằng tháp phân rã với phép lọc đối xứng xoay của nhóm Bigun, đây là mô hình rút trích minutiae trực tiếp từ ảnh xám không thông qua giai đoạn làm mảnh đường vân. 1.2. Đối tượng nghiên cứu của luận văn: các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh vân tay, các đặc trưng cục bộ của vân tay và các phương pháp rút trích những đặc trưng này. 2. Các phương pháp nghiên cứu đã sử dụng: Luận văn đã sử dụng phương pháp phân tích, tổng hợp, so sánh các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước trong những năm gần đây để chọn ra phương pháp nâng cao chất lượng ảnh vân tay và trích chọn đặc trưng một cách hiệu quả. Để kiểm chứng kết quả của đề tài, luận văn đã sử dụng phương pháp thống kê, phương pháp chuyên gia và phương pháp so sánh trực quan trên máy tính. 3. Các kết quả chính và kết luận: Bài toán truy tìm ảnh vân tay đối với cơ sở dữ liệu vân tay lớn là một bài toán khó và có nhiều thách thức, đặc biệt là với cơ sở dữ liệu có chất lượng vân tay thấp. Thách thức lớn nhất trong bài toán này là tìm ra phương pháp nâng cao chất lượng ảnh vân tay hiệu quả để xác định chính xác về số lượng các minutiae và vị trí của chúng trong ảnh vân tay. Qua việc nghiên cứu ảnh vân tay, tác giả nhận thấy: ngoài việc tìm ra phương pháp nâng cao chất lượng ảnh vân tay hiệu quả thì phương pháp rút trích minutiae có thể chia thành hai nhóm chính: rút trích minutiae có thông qua giai đoạn nhị phân hóa, làm mảnh đường vân và phương pháp rút trích minutiae trực tiếp từ ảnh xám. Việc rút trích minutiae của ảnh vân tay có thông qua giai đoạn nhị phân hóa và làm mảnh phải trải qua nhiều giai đoạn và xuất hiện nhiều minutiae giả do quá trình nhị phân hóa và làm mảnh sinh ra. Phương pháp rút trích minutiae trực tiếp từ ảnh xám sẽ không cần qua giai đoạn nhị phân hóa và làm mảnh đường vân, do đó số minutiae giả thường ít hơn, thời gian xử lý nhanh hơn. Luận văn đã nghiên cứu các phương pháp tiến bộ để giải quyết bài toán rút trích minutiae trong ảnh vân tay. Cụ thể, để giải quyết bài toán ảnh vân tay chất lượng thấp, luận văn sử dụng phương pháp nâng cao chất lượng ảnh vân tay bằng iv tháp phân rã và dùng phép lọc đối xứng xoay được áp dụng để tìm ra số lượng các minutiae cũng như vị trí của chúng. Để có cái nhìn chính xác về kết quả đạt được, luận văn đã so sánh giữa việc nâng cao chất lượng ảnh bằng phép lọc Gabor, nâng cao chất lượng ảnh theo phương pháp của Chikkerur và phương pháp nâng cao chất lượng ảnh bằng tháp phân rã. Đồng thời so sánh giữa phương pháp rút trích minutiae của ảnh vân tay thông dụng đó là: ảnh được nhị phân hóa, làm mảnh với phương pháp rút trích minutiae trực tiếp từ ảnh xám bằng phép lọc đối xứng xoay (không qua giai đoạn nhị phân hóa và làm mảnh). Việc so sánh này được thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu vân tay FVC2004 - DB1, tập A. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh rằng các lựa chọn được sử dụng trong luận văn là hợp lý đối với bài toán nhận dạng vân tay trên cơ sở dữ liệu với phần lớn ảnh chất lượng thấp. v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN . i LỜI CAM ĐOAN ………………………………………………………………………….ii TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN …………………………………………………… iii DANH MỤC CÁC TỪ KHÓA VIẾT TẮT ………………………………………………vii DANH MỤC BẢNG viii DANH MỤC HÌNH ix LỜI NÓI ĐẦU . 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ẢNH VÂN TAY 3 1.1 Hệ thống nhận dạng sinh trắc học 3 1.1.1 Giới thiệu hệ thống nhận dạng sinh trắc học 3 1.1.2 Một số phương pháp nhận dạng sinh trắc học phổ biến . 4 1.1.3 Nhu cầu thực tế về ứng dụng nhận dạng sinh trắc học . 6 1.2 Hệ thống nhận dạng vân tay 8 1.2.1 Tình hình nghiên cứu về công nghệ nhận dạng vân tay . 8 1.2.2 Kiến trúc của hệ thống nhận dạng vân tay [1] 10 1.2.3 Thu nhận và lưu trữ ảnh vân tay . 11 1.2.3.1 Thu nhận ảnh vân tay . 11 1.2.3.2 Lưu trữ ảnh vân tay [3] Error! Bookmark not defined. 1.2.4 Nâng cao chất lượng ảnh vân tay 13 1.2.5 Trích chọn minutiae 14 1.2.6 Đối sánh ảnh vân tay . 18 1.3 Kết luận 19 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG 20 2.1 Nâng cao chất lượng ảnh vân tay bằng bộ lọc Gabor 20 2.1.1 Phân đoạn và chuẩn hóa ảnh . 20 2.1.2 Ước lượng hướng đường vân 22 2.1.3 Tính khoảng cách đường vân 24 2.1.4 Nâng cao chất lượng ảnh bằng lọc Gabor . 26 2.2 Rút trích minutiae từ ảnh nhị phân 28 2.2.1 Nhị phân hóa [2], [12] 28 2.2.2 Làm mảnh ảnh vân tay 29 vi 2.2.3 Rút trích minutiae [2], [14] . 30 2.2.4 Sử dụng mô hình Artmap để loại bỏ minutiae giả mạo 31 2.2.4.1 Cấu trúc mạng Artmap [4] 32 2.2.4.2 Áp dụng mạng Artmap cho phân lớp minutiae [4] . 33 2.3 Phương pháp rút trích minutiae từ ảnh xám 35 2.3.1 Phương pháp rút trích đặc trưng từ ảnh xám bằng thuật toán “dò theo đường vân” [2], [7] 35 2.3.2 Đánh giá hiệu quả rút trích minutiae bằng thuật toán “dò theo đường vân” 38 2.4 Kết luận 39 CHƯƠNG 3: RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG TỪ ẢNH XÁM . 40 3.1 Mô hình của nhóm Bigun 40 3.2 Nâng cao chất lượng ảnh dựa vào tháp phân rã [8] . 40 3.3 Trích chọn minutiae bằng phép lọc đối xứng xoay [8] 46 3.4 Kết luận 47 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM . 48 4.1 Cơ sở dữ liệu dùng để thực nghiệm . 48 4.2 So sánh kết quả nâng cao chất lượng ảnh giữa phương pháp tháp phân rã của nhóm Bigun và một số phương pháp khác. . 48 4.3 So sánh kết quả phát hiện minutiae giữa phương pháp nhị phân ảnh và phương pháp lọc đối xứng xoay của nhóm Bigun . 52 4.3.1 So sánh về thời gian xử lý . 52 4.3.2 So sánh kết quả phát hiện minutiae 53 4.4 Kết luận 58 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO . PHỤ LỤC vii DANH MỤC CÁC TỪ KHÓA VIẾT TẮT AFIS (Automated Fingerprint Identification System): Hệ thống nhận dạng vân tay tự động. Arch Đặc trưng đường vân kiểu hình cung. Bifurcation Đặc trưng rẽ nhánh của vân tay, là điểm mà tại đường vân rẽ hai nhánh. BKAFIS (Bach khoa Automated Fingerprint Identication System) Hệ thống nhận dạng vân tay tự động bách khoa. Core Đặc trưng lõi vân tay. Crossovers Đặc trưng bắt chéo của vân tay. Ending Đặc trưng điểm kết thúc, là điểm kết thúc của đường vân. Ennhance Làm nổi, nâng cao chất lượng ảnh. FVC FingerPrint Verification Competition – Cuộc thi về xác thực ảnh vân tay. Island Đặc trưng vân dạng đảo. Lake Đặc trưng đường dạng lòng hồ, là đường vân khép kín tạo thành lỗ nhỏ. Left Loop Đặc trưng đường vân kiểu lặp tròn trái. Matching So khớp, so khớp khớp hai ảnh vân tay với nhau. Minutiae Đặc trưng của ảnh vân tay như: Kết thúc, đường rẽ nhánh hoặc dạng đảo, lòng hồ,… Rigde Vùng da lồi trên vân tay. Right Loop Đặc trưng đường vân dạng lặp tròn phải. Singular Một loại đặc trưng vân tay (minutiae ít gặp). Spur Đặc trưng đường vân rẽ nhánh hình cửa gà. Tented arch Đặc trưng đường vân kiểu hình cung nhọn. Thinning Làm mảnh đường vân. Valley Vùng da lõm trên ngón tay. VAFIS (Vietnam Automated Identification System) Hệ thống nhận dạng vân tay tự động Việt Nam. X-Signature Một giá trị biểu diễn dạng hình sin sự biến thiên mức xám của đường vân và rãnh. viii DANH MỤC BẢNG Bảng 3-1. Tiến trình xây dựng tháp phân rã ……… .……………………42 Bảng 4-1: Thời gian xử lý trung bình các bước và tổng thời gian của phương pháp rút trích minutiae của một vân tay có qua giai đoạn làm mảnh và phương pháp nâng cao chất lượng ảnh bằng tháp lọc phân rã và trích chọn đặc trưng bằng phép lọc đối xứng xoay được sử dụng trong luận văn…………………………….…… …………………………………………….53 Bảng 4-2: Kết quả thực nghiệm phát hiện minutiae của hai phương pháp dựa vào Crossing Number và phương pháp của nhóm Bigun …… .………58