Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay

  • Số trang: 84 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 26 |
  • Lượt tải: 1
nhattuvisu

Đã đăng 26946 tài liệu

Mô tả:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÀO THANH KHIẾT MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2007 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐÀO THANH KHIẾT MỘT SỐ THUẬT TOÁN CẢI TIẾN TRONG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 1.01.10 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI - 2007 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay MỤC LỤC CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH ...........................................................................4 DANH MỤC HÌNH VẼ ...........................................................................................5 MỞ ĐẦU ..................................................................................................................7 U CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY ..................................9 1.1. Giới thiệu .......................................................................................................9 1.2. Lịch sử của vân tay ........................................................................................9 1.3. Sự hình thành các vân tay ............................................................................11 1.4. Tính duy nhất của các vân tay .....................................................................11 1.5. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động ...........................................................13 1.6. Thu nhận và lưu trữ vân tay.........................................................................14 1.7. Biểu diễn vân tay và nhận dạng đặc điểm ...................................................15 1.8. So sánh vân tay ............................................................................................18 1.9. Phân loại và chỉ mục vân tay .......................................................................19 1.10. Ứng dụng của nhận dạng vân tay...............................................................20 CHƯƠNG 2. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÂN TAY .............................21 2.1. Giới thiệu .....................................................................................................21 2.2. Ảnh vân tay ..................................................................................................23 2.3. Các đặc điểm của vân tay ............................................................................25 2.4. Biểu diễn ảnh vân tay...................................................................................28 2.5. Các bước trong nâng cao ảnh vân tay..........................................................28 2.6. Các bộ lọc theo ngữ cảnh.............................................................................29 2.7. Tiền xử lý ảnh vân tay .................................................................................31 2.8. Đánh giá hướng vân cục bộ .........................................................................32 2.9. Đánh giá tần số vân cục bộ ..........................................................................35 2.10. Phân vùng ..................................................................................................38 2.11. Bộ lọc Gabor..............................................................................................40 2 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay CHƯƠNG 3. CẢI TIẾN VÀ THỰC NGHIỆM .....................................................45 3.1. Giới thiệu .....................................................................................................45 3.2. Trình tự các bước trong mô hình thực nghiệm ............................................45 3.3. Tiêu chuẩn của ảnh đầu vào.........................................................................46 3.4. Điều chỉnh độ tương phản............................................................................46 3.5. Đánh giá hướng vân cục bộ .........................................................................49 3.6. Đánh giá tần số vân cục bộ ..........................................................................54 3.7. Sửa tần số lỗi................................................................................................61 3.8. Đánh giá vùng bất thường............................................................................63 3.9. Phân vùng ....................................................................................................64 3.10. Nâng cao ảnh .............................................................................................65 3.11. Đánh giá thực nghiệm................................................................................66 KẾT LUẬN.............................................................................................................75 Hướng phát triển trong tương lai ........................................................................75 TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................77 PHỤ LỤC................................................................................................................79 PL1. Histogram ...................................................................................................79 PL2. Cân bằng histogram....................................................................................79 PL3. Gradient......................................................................................................80 PL4. Phương pháp Sobel ....................................................................................81 3 Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Splitter. A watermark is added at the end of each output PDF file. To remove the watermark, you need to purchase the software from http://www.anypdftools.com/buy/buy-pdf-splitter.html Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay CÁC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH AFIS (Automated Fingerprint Identification System): hệ thống nhận dạng vân tay tự động. minutiae: chi tiết vụn vặt trong vân tay như điểm kết thúc, điểm rẽ nhánh,…, được sử dụng để so sánh các vân tay. ridge bifurcation: điểm rẽ nhánh của vân tay. ridge ending: điểm kết thúc của vân tay. loop: vùng vân có các đường vân bị uốn đột ngột làm hướng đường vân bị đảo chiều. whorl: vùng vân có các đường vân tạo thành một vòng xoắn. core: điểm lõi của vân tay. pore: lỗ chân lông. coherence: thuật ngữ được dùng để chỉ độ tin cậy của hướng vân cục bộ. 4 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Kiến trúc chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động. ............................... 14 Hình 1.2: Cảm biến vân tay............................................................................................... 15 Hình 1.3: Các hình dạng của vân tay................................................................................. 16 Hình 1.4: Minutiae............................................................................................................. 17 Hình 1.5: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải 1000 dpi. ......................... 17 Hình 2.1: Các ảnh vân tay có chất lượng kém................................................................... 21 Hình 2.2: Các loại vùng vân tay. ....................................................................................... 22 Hình 2.3: Các ảnh vân tay có độ phân giải khác nhau. ..................................................... 24 Hình 2.4: Ví dụ về chất lượng vân tay. ............................................................................. 25 Hình 2.5: Đường vân và rãnh vân. .................................................................................... 26 Hình 2.6: Các vùng đặc biệt. ............................................................................................. 26 Hình 2.7: Một số các minutiae thường gặp. ...................................................................... 27 Hình 2.8: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải cao. .................................. 27 Hình 2.9: Bề mặt S ứng với một vùng vân nhỏ................................................................. 28 Hình 2.10: Các bước trong nâng cao ảnh vân tay. ............................................................ 28 Hình 2.11: Hình dạng của bộ lọc được đề xuất bởi O’Gorman và Nickerson. ................. 30 Hình 2.12: Nâng cao ảnh vân tay theo phương pháp của Sherlock, Monro, và Millard... 30 Hình 2.13: Ví dụ về phương pháp chuẩn hóa (Hong, Wan, Jain, 1998). .......................... 32 Hình 2.14: Hướng vân tương ứng với tọa độ (x,y)............................................................ 32 Hình 2.15: Minh họa site gồm 3 x 3 khối kề nhau. ........................................................... 34 Hình 2.16: Các láng giềng D1, D2, D3, D4 trong một site. .............................................. 35 Hình 2.17: Cửa sổ hướng và x-signature........................................................................... 36 Hình 2.18: Biến thiên của hàm h. ...................................................................................... 38 Hình 2.19: Bộ lọc Gabor đối xứng chẵn............................................................................ 40 Hình 2.20: Minh họa tập bộ lọc với no=8 và nf=3. ............................................................ 42 Hình 2.21: Các mẫu vuông của ảnh với 8 hướng khác nhau............................................. 44 5 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay Hình 3.1: Trình tự các bước trong giai đoạn nâng cao ảnh vân tay. ................................. 45 Hình 3.2: Minh họa chuyển từ ảnh màu sang ảnh cấp xám. ............................................. 46 Hình 3.3: Minh họa độ tương phản. .................................................................................. 47 Hình 3.4: Histogram được chia làm 3 khoảng bằng nhau................................................. 48 Hình 3.5: Minh họa cân bằng histogram. .......................................................................... 49 Hình 3.6: Minh họa khối B nằm ở trung tâm, và các cửa sổ D1, D2,…, D8. ................... 50 Hình 3.7: Minh họa trường hợp khi hướng cục bộ ở khối B không đủ độ tin cậy............ 50 Hình 3.8: Minh họa thuật toán đánh giá hướng................................................................. 53 Hình 3.9: Biểu đồ minh họa ví dụ của x-signature............................................................ 54 Hình 3.10: Minh họa cửa sổ K. ......................................................................................... 55 Hình 3.11: Đồ thị của g(x) trong các trường hợp b=2,3 và 4............................................ 58 Hình 3.12: Minh họa thuật toán đánh giá tần số. .............................................................. 61 Hình 3.13: Minh họa thuật toán sửa tần số........................................................................ 62 Hình 3.14: Minh họa thuật toán tìm vùng bất thường. ...................................................... 64 Hình 3.15: Minh họa thuật toán nâng cao. ........................................................................ 66 Hình 3.16: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có nhiều nếp gấp....................... 67 Hình 3.17: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay ẩm........................... 68 Hình 3.18: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay khô........................... 69 Hình 3.19: Đánh giá thuật toán tìm tần số vân trên ảnh có nhiều nếp gấp........................ 70 Hình 3.20: Đánh giá thuật toán tìm hướng vân trên ảnh có vân tay ẩm............................ 71 Hình 3.21: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có nếp gấp.......................................... 72 Hình 3.22: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có vân tay ẩm..................................... 72 Hình 3.23: Đánh giá thuật toán nâng cao trên ảnh có vân tay khô.................................... 73 Hình 3.24: Hiệu quả của việc đánh giá vùng bất thường. ................................................. 73 Hình PL.1: Ảnh gradient, các mũi tên xanh chỉ hướng của gradient. ............................... 80 6 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay MỞ ĐẦU Dấu vân tay từ lâu đã được sử dụng như một căn cước sinh học hữu hiệu và trong điều tra tội phạm do đặc tính duy nhất của nó. Cho đến nay, với sự tiến bộ của khoa học công nghệ, nhận dạng vân tay ngày càng được áp dụng rộng rãi trong đời sống, như trong các tính năng bảo mật của máy tính xách tay, xe hơi, di động, thanh toán tiền… mà chỉ cần một công cụ quét và nhận dạng dấu vân tay thao tác rất nhanh chóng, dễ dàng. Nếp vân da ngón tay ở mỗi người do nhiều gien chi phối. Số lượng nếp vân và hình thái của chúng sẽ không thay đổi trong suốt cuộc đời. Thoáng nhìn, vân ngón tay người này và vân ngón tay người kia có vẻ chẳng khác nhau là mấy, nhưng thực ra dấu vân tay của mỗi người đều có những nét riêng biệt, và đặc trưng. Một trường hợp tội phạm ở Mỹ từng cắt các miếng da trên ngón tay mình rồi ghép vào các ngón khác, nghĩ rằng sẽ thoát. Nhưng cảnh sát đã tìm ra hắn bằng cách cắt ảnh chụp những dấu tay này và thử ghép những mảnh vụn đó lại với nhau như chơi trò xếp hình. Từ thế kỷ 15, người Trung Quốc đã biết dùng dấu vân ngón tay để điểm chỉ làm bằng chứng trong các giấy tờ. Ở châu Âu thì muộn hơn. Năm 1823, giáo sư Johannes E.Purkinje đề cập đến phân loại vân tay. Đến năm 1901, khoa giám định vân tay mới thực sự hình thành và được áp dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia, trở thành một trong những biện pháp chính trong hình pháp học. Vân ngón tay có nhiều nét rất đặc trưng: điểm kết thúc của đường vân tay (ridge ending), điểm rẽ nhánh (ridge bifurcation), hoặc “đảo” (island). Việc có hay không các đặc điểm này và vị trí tương đối giữa chúng cho phép xây dựng một mẫu vân tay và xác định được một hệ số tương quan giữa chúng. Ngoài ra, người ta còn phân loại các dấu vân tay thành các họ chính: nghiêng về bên trái, nghiêng về bên phải... Trên 60% số người có cấu tạo chuẩn như hướng về bên phải đối với những ngón ở tay trái... Các chuyên gia về dấu vân tay cho rằng, xác suất xuất hiện hai người có cùng những nét vân tay giống nhau nhỏ hơn một phần tỷ. Ngày nay khi đến tuổi làm chứng minh thư, mọi người đều phải lăn các ngón tay để lại dấu vân tay trong cơ sở dữ liệu của cảnh sát. Xác định dấu vân tay là một tiêu chuẩn quan trọng của giám định hình sự. Bởi vậy hiện nay, ngay cả những tên trộm mới vào nghề cũng hiểu là phải tìm mọi cách không để lại dấu vân tay trên hiện trường. 7 Một số thuật toán cải tiến trong nâng cao chất lượng ảnh vân tay Với những đặc điểm nổi bật như vậy, nhận dạng vân tay được xem là một trong những kỹ thuật sinh trắc học đặc biệt quan trọng và cần được đầu tư nghiên cứu thích đáng. Nhờ sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ, các vân tay có thể được xác định nhờ một hệ thống nhận dạng vân tay tự động (AFIS), với thời gian nhanh hơn nhiều so với làm thủ công. AFIS sử dụng công nghệ ảnh số để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu vân tay. Quá trình nhận dạng vân tay tự động thường gồm một số giai đoạn như nâng cao chất lượng ảnh vân tay, phân loại vân tay, trích chọn vân tay, và cuối cùng là so sánh các vân tay. Trong các giai đoạn này, nâng cao chất lượng của ảnh vân tay là giai đoạn vô cùng quan trọng, vì trong khi quét hoặc lấy mẫu vân tay, ảnh vân tay có thể bị nhiễu do các vết bẩn, hoặc do lực nhấn của các đầu ngón tay yếu. Nhiệm vụ của bước nâng cao là làm giảm nhiễu, đánh dấu các vùng vân có thể nhận dạng và không thể nhận dạng. Tính chính xác của cả hệ thống nhận dạng vân tay tự động phụ thuộc vào độ tin cậy của các thuật toán nâng cao ảnh. Luận văn đã tập trung vào nghiên cứu các vấn đề liên quan đến nâng cao chất lượng ảnh vân tay, đề xuất một số cải tiến, và tiến hành thực nghiệm để chứng tỏ sự hiệu quả của các thuật toán đó. Nội dung khóa luận được tổ chức thành ba chương như sau: ƒ Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay: tóm tắt lịch sử phát triển của nhận dạng vân tay, các đặc điểm, quá trình thu nhận, phân loại, so sánh vân tay, và ứng dụng của vân tay. ƒ Chương 2. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay: trình bày các tính chất của vân tay được khai thác trong giai đoạn nâng cao ảnh, biểu diễn ảnh vân tay, các phương pháp và thuật toán nâng cao ảnh vân tay. ƒ Chương 3. Cải tiến và thực nghiệm: trình bày những nghiên cứu đã đạt được trong phạm vi khóa luận, đồng thời đề xuất một số thuật toán cải tiến và kết quả thực nghiệm. Cuối cùng, phần kết luận tổng kết lại những thành quả đạt được của luận văn và hướng phát triển trong tương lai. 8 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY 1.1. Giới thiệu Nhận dạng vân tay là phương pháp lâu đời nhất trong nhận dạng sinh trắc học. Nó có lịch sử cách đây ít nhất 2200 năm trước công nguyên. Từ xa xưa, người Assyri, Trung Quốc và Nhật Bản đã biết sử dụng vân tay để phân biệt cá nhân. Năm 1897, nhận dạng vân tay đã được sử dụng để xác minh tội phạm. Cho đến nay, ứng dụng nhận dạng vân tay đã vượt ra ngoài phạm vi của khoa học hình sự và được sử dụng ngày càng nhiều trong đời sống xã hội với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt là bảo mật hệ thống. Nội dung chương này bao gồm các vấn đề sau đây: - Giới thiệu khái quát về lịch sử của vân tay. - Sự hình thành và các đặc điểm của vân tay. - Các vấn đề chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động. - Các ứng dụng của nhận dạng vân tay. 1.2. Lịch sử của vân tay Dấu vân tay trên các đầu ngón tay liên quan đến lịch sử lâu đời của loài người. Từ thời xa xưa, con người còn là phải trực tiếp dùng tay để săn bắn và hái lượm cũng như leo trèo. Các vân tay sẽ giúp ta cầm hoặc nắm chắc các vật trong tay. Các vân tay, chỉ tay, gồ nổi và đường rãnh trên da của mỗi người sẽ do các nhân tố di truyền và môi trường quyết định, vì vậy vân tay của mỗi người có thể coi là duy nhất, không ai giống ai. Thậm chí ở các cặp song sinh vân tay cũng không giống nhau. Những khắc họa của vân tay đã được tìm thấy rất nhiều trên các đồ vật của người cổ đại. Đây là bằng chứng cho thấy người cổ đại đã có nhận thức về sự khác nhau của các dấu vân tay, tuy nhiên vẫn chưa có cơ sở khoa học cho những nhận thức đó (Lee & Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971). Mãi cho đến thế kỉ 16, kĩ thuật xác định vân tay hiện đại mới ra đời (Cummins & Midlo, 1961; Galton, 1892; Lee & Gaensslen, 2001). Năm 1684, nhà hình thái học thực vật người Anh, Nehemiah Grew, đã công bố một bài báo khoa học đầu tiên, trong đó báo cáo những nghiên cứu của ông về các đường vân, rãnh vân, và cấu trúc lỗ chân lông trên các vân tay (Lee & Gaensslen, 2001). Kể từ đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã đầu tư công sức vào nghiên cứu vân tay. Năm 1788, công trình nghiên cứu của Mayer đã mô tả chi tiết về sự hình thành cấu trúc của vân tay, ông còn xác định và đặc trưng hóa một số các đặc điểm của đường vân tay. Năm 1809, Thomas Bewick đã sử dụng vân tay của mình như một nhãn hiệu 9 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay đăng ký thương mại, đây là một trong những cột mốc quan trọng nhất trong nghiên cứu khoa học về nhận dạng vân tay. Purkinje, 1823, là người đầu tiên đã đề xuất một phương pháp phân loại vân tay, ông chia vân tay thành chín loại dựa trên cấu trúc của các đường vân. Henry Fauld, 1980, lần đầu tiên gợi ý tính duy nhất của vân tay dựa trên kinh nghiệm quan sát của ông (Moenssens, 1971). Cùng thời điểm đó, Herschel đã khẳng định rằng ông đã có kinh nghiệm 20 năm về nhận dạng vân tay (Lee & Gaensslen, 2001; Moenssens, 1971). Những sự nghiên cứu này đã tạo nền tảng cho nhận dạng vân tay hiện đại. Vào thế kỷ 19, Francis Galton đã thực hiện một nghiên cứu quy mô về vân tay (Galton, 1982). Vào năm 1888, ông đã giới thiệu các đặc trưng của minutiae được sử dụng cho so sánh vân tay. Một tiến bộ quan trọng trong nhận dạng vân tay là vào năm 1899, Edward Henry đã thiết lập một “hệ thống Henry” về phân loại vân tay (Lee & Gaensslen, 2001). Đầu thế kỷ hai mươi, các dạng vân tay đã được nghiên cứu một cách thấu đáo. Các nguyên lý của vân tay (Moenssens, 1971) được tóm tắt dưới đây: 1. Các đường vân và rãnh vân có những đặc trưng khác nhau đối với các vân tay khác nhau; 2. Hình dạng vân tay có thể khác nhau với mỗi người, nhưng chỉ trong giới hạn cho phép để có thể phân loại một cách hệ thống; 3. Hình dạng và những chi tiết minutiae của các đường vân và rãnh vân của một người là không bao giờ thay đổi. Nguyên lý đầu tiên là cơ sở cho nhận dạng vân tay, và nguyên lý thứ hai là cơ sở của phân loại vân tay. Đầu thế kỷ hai mươi, nhận dạng vân tay được chấp nhận như một phương pháp xác minh cá nhân và trở thành thủ tục pháp lý chuẩn. Các cơ quan xác định vân tay được triển khai trên toàn cầu và cơ sở dữ liệu vân tay tội phạm được thiết lập (Lee & Gaensslen, 2001). Các kỹ thuật nhận dạng vân tay khác nhau, bao gồm thu nhận vân tay, phân loại vân tay, và khớp phân tay được phát triển. Chẳng hạn, cơ quan xác định vân tay của FBI được thành lập năm 1924 với cơ sở dữ liệu gồm 810,000 thẻ vân tay (Federal Bureau of Investigation, 1984, 1981). Với sự phát triển nhanh chóng của ứng dụng nhận dạng vân tay trong pháp lý, các cơ sở dữ liệu vân tay trở nên lớn đến mức việc xác định vân tay thủ công là không thể làm được. Lấy ví dụ, tổng số vân tay trong cơ sở dữ liệu của FBI hiện tại trên 200 triệu và còn tiếp tục tăng. Với hàng nghìn các yêu cầu được nhận hàng ngày, thì thậm trí với một đội hơn 1300 chuyên gia vân tay cũng không thể phản hồi các yêu cầu này kịp 10 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay thời (Lee & Gaensslen, 2001). Đầu những năm 1960, FBI, cùng với Home Office ở Anh, và cảnh sát Paris đã đầu tư với quy mô lớn để phát triển các hệ thống nhận dạng vân tay tự động (AFIS) (Lee & Gaensslen, 2001). Dựa trên những quan sát xem các chuyên gia vân tay thực hiện nhận dạng vân tay thế nào, ba vấn đề chủ yếu trong thiết kế AFIS được xác định và nghiên cứu: thu nhận vân tay kỹ thuật số, lấy các đặc trưng của đường vân cục bộ, và khớp các mẫu đặc trưng của đường vân. Nỗ lực của họ đã thành công đến mức ngày nay hầu hết các cơ quan thi hành luật pháp trên toàn cầu đều sử dụng AFIS. Các hệ thống này đã cải thiện đáng kể năng suất của các cơ quan giám định vân tay, đồng thời giảm chi phí thuê và đào tạo các chuyên gia vân tay. Công nghệ nhận dạng vân tay tự động đã phát triển nhanh chóng, vượt ra ngoài phạm vi ứng dụng của pháp lý và có mặt cả ở các ứng dụng đời thường. Trên thực tế, các hệ thống sinh trắc học cho nhận dạng vân tay đã trở nên phổ biến đến mức khi ta nói đến hệ thống sinh trắc học thì cũng đồng nghĩa với việc nói đến hệ thống nhận dạng vân tay. 1.3. Sự hình thành các vân tay Vân tay được hình thành hoàn thiện sau bảy tháng phát triển của bào thai và hình dạng các đường vân tay không thay đổi trong suốt cuộc đời của mỗi người ngoại trừ tai nạn làm biến dạng hoặc mất các ngón tay (Babler, 1991). Có những trường hợp tội phạm đã dùng đá nhám mài cho mất dấu vân tay nhưng vô ích, lớp da mới mọc lên lại mang đầy đủ dấu ấn của vân tay cũ. Thuộc tính này làm cho vân tay là một đặc điểm nhận dạng sinh trắc học rất hiệu quả. Nói chung, cơ cấu sinh học của vân tay là hệ quả của sự tương tác giữa các gen và môi trường. Các vân tay bắt đầu khác nhau từ khi con người còn là bào thai. Thứ nhất là do sự phát triển kích thước của gan bàn tay, các ngón tay, lòng bàn chân, các ngón chân. Thứ hai là do sự tác động của môi trường trong dạ con đến các bàn tay, bàn chân là không giống nhau. Tóm lại, có rất nhiều sự biến đổi trong quá trình hình thành vân tay, và làm cho các vân tay không thể tuyệt đối giống nhau. 1.4. Tính duy nhất của các vân tay Mặc dù vân tay vẫn được biết đến như một thẻ căn cước chứng minh nhân dân, nhưng tính duy nhất của nó vẫn chỉ dựa trên những kinh nghiệm quan sát. Do vậy, với sự ứng dụng ngày càng rộng rãi của vân tay, người ta cũng lo ngại về cơ sở khoa học của nó. Sự sai sót trong nhận dạng vân tay có thể dẫn đến hậu quả nặng nề, đặc biệt là trong giám định hình sự. Hơn nữa, các hệ thống nhận dạng vân tay tự động không sử 11 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay dụng toàn bộ thông tin trong các vân tay, mà chỉ trích chọn một phần các đặc điểm trong đó và không có sự giám sát của các chuyên gia vân tay (Maltoni, et al., 2003). Phần này sẽ giới thiệu một số quan điểm về tính duy nhất của vân tay. Vài năm sau khi Galton (1892) và Henry (1900) công bố rộng rãi những nghiên cứu đầu tiên về vân tay, báo chí lại một lần nữa đã khẳng định rằng dấu vân tay thực sự là duy nhất (Cole, 2001): “Khả năng hai người sinh ra có cùng dấu vân tay chỉ xuất hiện một lần trong suốt quá trình tồn tại của hệ mặt trời.” – dòng tít trên tờ Harper (1910). “Cứ 1048 năm mới tìm thấy hai vân tay giống nhau” – Scientific American, 1911. Tính duy nhất của vân tay đã được chấp nhận một thời gian dài do thiếu những quan điểm đối lập. Kết quả là, nhận dạng bằng vân tay được xem như một phương pháp nhận dạng cá nhân hoàn hảo. Tuy nhiên, gần đây đã xuất hiện những nghi vấn về tính duy nhất của vân tay. Năm 1993, sau vụ kiện của Daubert với công ty dược Merrel Dow, tòa án tối cao Mĩ đã đòi hỏi phải thiết lập độ tin cậy cho các chứng cớ khoa học. Điều này có ảnh hưởng sâu sắc đến việc thừa nhận các bằng chứng giám định vân tay trong các tòa án. Tòa án này đã tuyên bố rằng trước khi quyết định công nhận bất kỳ bằng chứng khoa học nào, thì phải xem xét các nhân tố sau (Maltoni, et al., 2003): 1. Kỹ thuật hoặc phương pháp luận liên quan đến bằng chứng khoa học đó có phụ thuộc vào một giả thiết thống kê nào không? 2. Đã xây dựng một phương pháp đánh giá lỗi cho chứng cớ khoa học chưa? 3. Đã có các tiêu chuẩn để thẩm định các quá trình của kỹ thuật đó hay không và đã được xác nhận chưa? 4. Nó đã được xem xét và công bố chưa? 5. Nó có được chấp nhận rộng rãi không? Sau đó, lần đầu tiên nhận dạng vân tay đã bị các luật sư bào chữa phản bác trong một phiên tòa tại Mĩ (1999), với quan điểm rằng giả thuyết cơ sở về tính duy nhất của vân tay không được kiểm tra một cách khách quan và không có phương pháp đánh giá lỗi tiềm tàng trong quá trình so sánh vân tay. Dù sao, lời bào chữa trên nhằm bác bỏ chứng cớ vân tay đã bị từ chối. 7-1-2002, một thẩm phán của toà án liên bang đã phán quyết rằng, thiếu những sự đánh giá tin cậy về độ chính xác trong khi so sánh vân tay, các chuyên gia vân tay không thể chứng tỏ chắc chắn được hai dấu vân tay có phải từ 12 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay cùng một ngón tay hay không. Mặc dù vậy sau đó, cũng chính ông ta bỏ phán quyết này vào ngày 13-3-2002 (Maltoni, et al., 2003). Nhận dạng vân tay dựa trên hai giả thuyết cơ bản sau: các chi tiết vân tay tồn tại vĩnh viễn, và vân tay của một người là duy nhất. Tính đúng đắn của giả thuyết đầu tiên đã được thẩm định dựa trên những quan sát kinh nghiệm cũng như dựa trên giải phẫu và sự tạo thành hình thái của bề mặt da vân tay bị chà sát. Nhưng giả thiết thứ hai đã gặp phải không ít sự nghi ngờ trong một số phiên tòa. Khái niệm tính duy nhất của vân tay đã được các chuyên gia chấp nhận rộng rãi dựa trên sự kiểm tra trực tiếp trên hàng triệu các vân tay. Tuy nhiên, cơ sở khoa học nền tảng của tính duy nhất vẫn chưa được nghiên cứu hoặc thẩm định một cách rõ ràng. Tháng 3-2000, bộ tư pháp Mỹ đã thừa nhận là chưa có cuộc kiểm tra nào được thực hiện và công nhận sự cần thiết của một nghiên cứu như vậy (www.ojp.usdoj.gov). Viện tư pháp quốc gia đã phản hồi lại bằng việc xác định hai chủ đề nghiên cứu cơ bản chính sau: đo lường số chi tiết có thể so sánh trong một vân tay, và đo lường số chi tiết phù hợp giữa hai vân tay. Với sự đòi hỏi cấp bách cần có một cơ sở khoa học cho vấn đề duy nhất của vân tay, nhiều giải pháp đã được đề xuất. Đa số các giải pháp này đều có tư tưởng chung là đánh giá xác suất để hai vân tay thuộc hai ngón tay khác nhau bị khớp thành giống nhau (xác suất khớp sai). Khi so sánh vân tay bằng hệ thống tự động, thì xác xuất khớp sai cũng đồng nhất với tỉ lệ khớp sai (FMR). Nếu tỉ lệ lỗi trong so sánh vân tay được đánh giá một cách tin cậy, thì đó sẽ là cơ sở để nhận dạng vân tay được chấp nhận trong các tòa án luật pháp như một bằng chứng xác đáng. Để giải quyết vấn đề duy nhất, cần định nghĩa một biểu diễn của vân tay và phương pháp so sánh độ tương tự giữa hai vân tay. Vân tay có thể được biểu diễn dựa trên một số đặc trưng khác nhau, ví dụ như hình dáng của các đường vân, tần số vân, số lượng vùng đặc biệt (vòng lặp, hoặc các điểm delta), kiểu vân, hướng vân, vị trí các minutiae, số đường vân giữa các cặp minutiae, vị trí của các điểm lõi. Tất cả những đặc điểm này góp phần tạo nên tính duy nhất của vân tay (Maltoni, et al., 2003). 1.5. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động Kiến trúc chung của một hệ thống nhận dạng vân tay tự động được mô tả như hình 1.1, bao gồm 4 phần sau (Jain & Pankanti, 2000): - Giao diện đọc vân tay: cung cấp một cơ cấu để thu nhận ảnh vân tay đầu vào. - Cơ sở dữ liệu hệ thống: lữu trữ thông tin về các dấu vân tay. 13 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay - Mô đun kết nạp vân tay: có nhiệm vụ kết nạp các dấu vân tay của các đối tượng vào cơ sở dữ liệu của hệ thống. Khi một ảnh vân tay của một đối tượng được kết nạp, một thuật toán trích chọn minutiae sẽ được áp dụng để tìm các mẫu minutiae. Sau đó một thuật toán kiểm tra chất lượng được sử dụng để đảm bảo trong cơ sở sữ liệu chỉ bao gồm những vân tay có chất lượng tốt (phải tìm thấy một lượng tối thiểu các minutiae trong ảnh vân tay). Nếu ảnh vân tay có chất lượng xấu, thì sẽ được nâng cao để cải thiện tính rõ ràng của các cấu trúc vân và đánh dấu các vùng không thể khôi phục được. Ảnh nâng cao sẽ được trích chọn minutiae. - Mô đun xác thực vân tay: so sánh vân tay của đối tượng cần xác thực với các vân tay trong cơ sở dữ liệu của hệ thống. Ảnh vân tay cần xác thực được thu nhận, sau đó các mẫu minutiae được trích chọn và được so sánh với các mẫu minutiae có trong cơ sở dữ liệu. Mô đun kết nạp vân tay Trích chọn minutiae Đọc vân tay Kiểm tra chất lượng CSDL vân tay Mô đun xác thực vân tay So sánh minutiae Trích chọn minutiae Kết quả Hình 1.1: Kiến trúc chung của hệ thống nhận dạng vân tay tự động. 1.6. Thu nhận và lưu trữ vân tay Một ảnh vân tay có thể được phân thành hai loại là off-line và live-scan. Ảnh offline được tạo ra bằng cách bôi mực lên các ngón tay và nhấn các ngón tay đó lên giấy. Sau đó mẫu vân tay được số hóa bằng cách dùng máy scan hoặc máy ảnh có độ phân giải cao. Ảnh live-scan được thu nhận bằng cách dùng một bộ cảm biến quét trực tiếp các đầu ngón tay. Một loại ảnh vân tay off-line đặc biệt nữa gọi là latent, được lấy mẫu tại các hiện trường. Chất nhờn trên da làm vân tay bị in lên bề mặt của vật mà tay chạm vào. Các mẫu vân tay có thể được lấy từ bề mặt bằng cách dùng các kỹ thuật hóa học (Maltoni, et al., 2003). 14 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay Các tham số chính tạo nên đặc điểm của ảnh vân tay số là: độ phân giải, vùng cảm biến vân tay, số điểm ảnh, độ chính xác hình học, độ tương phản, độ méo hình học. Nhằm mục đích làm tăng sự tương thích giữa các ảnh vân tay, và đảm bảo các ảnh vân tay thu nhận được có chất lượng tốt, FBI đã phát hành một tập các đặc tả quy định chất lượng, khuôn dạng cho cả ảnh vân tay và các máy scan off-line/live-scan theo chuẩn của FBI. Đa số các thiết bị quét live-scan sử dụng cho mục đích thương mại đều không theo các chuẩn đặc tả của FBI, nhưng nhỏ gọn, rẻ và thân thiện hơn với người dùng (Maltoni, et al., 2003). Ngoài các máy quét quang học, hiện nay còn có các cảm biến bán dẫn cho phép thu nhận vân tay, có thể dễ dàng đưa vào các máy tính laptop, điện thoại di động,… Hình 1.2: Cảm biến vân tay. Vấn đề lưu trữ các ảnh vân tay dạng thô là một bài toán khó đối với các hệ thống nhận dạng vân tay tự động lớn. Năm 1995, FBI lưu trữ trên 200 triệu thẻ vân tay, và con số này tăng rất nhanh với số lượng 30,000 đến 50,000 thẻ mới mỗi ngày. Mặc dù giải pháp số hóa các thẻ vân tay có thể là sự lựa chọn tốt nhất, nhưng việc lưu trữ có thể trở nên quá cồng kềnh. Trên thực tế, mỗi thẻ vân tay khi số hóa ở độ phân giải 500 dpi yêu cầu khoảng 10 Mbytes bộ nhớ. Như vậy 200 triệu thẻ sẽ cần khoảng 2000 terabytes. Do vậy, rất cần phải có một kĩ thuật nén hiệu quả. Không may là các phương pháp nén không mất thông tin được biết đến và các phương pháp JPEG đều không giải quyết được vấn đề này một cách triệt để. Một kỹ thuật nén mới (với lượng thông tin mất mát nhỏ có thể chấp nhận được), gọi là WSQ (Wavelet Scalar Quantization), trở thành chuẩn FBI cho nén ảnh vân tay 500 dpi (Maltoni, et al., 2003). 1.7. Biểu diễn vân tay và nhận dạng đặc điểm Biểu diễn vân tay là phần cốt lõi trong thiết kế một hệ thống nhận dạng vân tay và có ảnh hưởng nhiều đến việc thiết kế các phần sau của hệ thống. Các giá trị cường độ trong ảnh vân tay có thể thay đổi mỗi lần thu nhận ảnh, và cần thiết phải xác định 15 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay những đặc điểm nổi bật của ảnh đầu vào mà có thể phân biệt giữa các vân tay cũng như bất biến đối với mỗi người. Một biểu diễn ảnh vân tay tốt phải hội tụ đủ hai thuộc tính sau: tính nổi bật (saliency) và tính tương thích (suitability). Tính nổi bật có nghĩa là một biểu diễn nên chứa thông tin riêng biệt vân tay. Tính tương thích nghĩa là biểu diễn có thể được trích chọn, lưu trữ dễ dàng dưới một dạng nén, và thuận lợi cho việc so sánh vân tay (Maltoni, et al., 2003). Biểu diễn vân tay bằng ảnh, là biểu diễn dựa trên thông tin cường độ sáng của các điểm ảnh. Đây là loại biểu diễn phổ biến trong các hệ thống nhận dạng. Tuy nhiên loại biểu diễn này có thể bị giới hạn bởi các nhân tố như sự biến đổi độ sáng, biến đổi chất lượng ảnh, các vết bẩn, và độ méo trong ảnh vân tay. Hơn nữa, biểu diễn dựa trên ảnh đòi hỏi cần không gian lưu trữ rất lớn. Mặt khác, biểu diễn bằng ảnh sẽ đảm bảo lưu được nhiều thông tin tối đa, miền ứng dụng rộng hơn. Một mẫu vân tay khi được phân tích ở các cấp độ khác nhau, sẽ biểu lộ ra các loại đặc điểm khác nhau. Ở mức độ bao quát, sự bố trí của các đường vân tạo ra một số điểm đặc biệt như điểm lặp, và điểm delta. Các điểm đặc biệt và hình dạng các đường vân đóng vai trò rất quan trọng trong phân loại (classfication) và chỉ mục (indexing) vân tay, tuy vậy chúng chưa đủ để nhận dạng chính xác một vân tay. Ở mức này, còn có một số đặc điểm khác của vân tay như hình dạng bên ngoài của vân, hướng vân, và tần số vân. Hình 1.3: Các hình dạng của vân tay; (a) hình cung; (b) hình lều; (c) lặp trái; (d) lặp phải; (e) hình xoắn; (f) lặp kép; các vị trí có hình tam giác là các điểm delta. 16 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay Ở mức cục bộ, có tổng cộng 150 đặc điểm vân cục bộ khác nhau, gọi là các minutiae (chi tiết vụn vặt) (Moenssens, 1971). Các đặc điểm này phục thuộc vào điều kiện nhấn tay mạnh hay nhẹ và chất lượng ảnh vân tay, và hiếm khi ta quan sát thấy trên các vân tay. Có hai đặc điểm dễ nhận thấy nhất của vân tay là: điểm kết thúc vân (ridge ending), và điểm rẽ nhánh của vân (ridge bifurcation). Điểm kết thúc vân được định nghĩa là vị trí đường vân bị cụt đột ngột. Điểm rẽ nhánh của vân là điểm mà đường vân bị tách ra làm các nhánh. Nói chung, các minutiae trong vân tay có tính ổn định cao và ít phụ thuộc vào các điều kiện nhấn tay. Mặc dù biểu diễn dựa trên minutiae có tính nổi bật cao, nhưng việc trích chọn các minutiae tự động sẽ khó đạt được độ tin cậy cao đối với những vân tay chất lượng thấp. Hình 1.4: Minutiae; (a) hai loại minutiae chính, là điểm kết thúc và điểm rẽ nhánh; (b) vị trí các minutiae trong một ảnh vân tay. Ở mức độ cao hơn, ta có thể tìm thấy các chi tiết bên trong đường vân. Đó thường là các lỗ chân lông mồ hôi (pore), các vị trí và hình dạng của nó có sự phân biệt khá lớn. Tuy nhiên, việc trích chọn các đặc điểm này chỉ khả thi đối với các ảnh vân tay có độ phân giải cao (1000 dpi). Vì vậy loại biểu diễn này không phổ biến trong hầu hết các ứng dụng. Hình 1.5: Các chi tiết lỗ chân lông ở ảnh vân có độ phân giải 1000 dpi. 17 Chương 1. Tổng quan về nhận dạng vân tay 1.8. So sánh vân tay So sánh các ảnh vân tay là một vấn đề rất khó, bởi có sự thay đổi rất lớn trong các lần nhấn tay khác nhau. Các nhân tố chính gây ra sự thay đổi này là: sự dịch chuyển, góc xoay, các vân bị chồng một phần lên nhau, độ méo không tuyến tính, độ nhấn tay thay đổi, điều kiện da thay đổi, nhiễu, và các lỗi trích chọn đặc điểm. Vì vậy đôi khi các vân tay từ một ngón tay trông rất khác nhau, trong khi đó các vân tay từ các ngón khác nhau lại có thể rất giống nhau. Để có thể khẳng định hai vân tay có giống nhau hay không, phải đánh giá các nhân tố sau (Maltoni, et al., 2003): - Sự tương đồng về hình dạng mẫu của toàn bộ vân tay: nghĩa là hai vân tay phải có cùng kiểu giống nhau. - Phù hợp định tính: đòi hỏi các minutiae tương ứng với nhau thì phải giống nhau. - Phù hợp định lượng: nghĩa là phải tìm thấy một số tối thiểu các minutiae tương ứng với nhau (theo quy định luật ở Mỹ, tối thiểu là 12 chi tiết). - Các chi tiết minutiae tương ứng với nhau phải có sự tương quan giống nhau. Trong thực tế, vân tay được so sánh thông qua các giao thức phức tạp. Những chuyên gia vân tay phải tuân theo một biểu đồ tiến trình có sẵn để thực hiện so sánh vân tay. So sánh vân tay tự động không cần thiết phải theo các nguyên tắc giống nhau. Mặc dù khớp vân tay tự động có quy trình giống với quy trình khớp vân tay thủ công, song một số lượng lớn cách tiệp cận đã được thiết kế cách đây hơn 40 năm, và nhiều hệ thống đã được thiết kế để thực hiện trên máy tính. Các cách tiếp cận so sánh vân tay được phân loại như sau (Maltoni, et al., 2003): - So sánh dựa trên sự tương quan: hai ảnh vân tay được đặt chồng lên nhau và sự khác nhau trong tương quan của các điểm ảnh tương ứng sẽ được tính toán (sự dịch chuyển, góc xoay); - So sánh dựa trên minutiae: các minutiae được tìm thấy từ hai vân tay và được lưu thành một tập các điểm trên mặt phẳng hai chiều. Sau đó khớp các minutae tương ứng giữa vân tay mẫu và vân tay đầu vào, tạo thành một tập gồm tối đa các cặp minutiae tương ứng nhau. 18
- Xem thêm -