Tài liệu Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác thực chữ ký viết tay

HӐC VIӊN CÔNG NGHӊ BѬU CHÍNH VIӈN THÔNG --------------------------------------- NGUYӈN BÁ THӎNH NGHIÊN CӬU VÀ XÂY DӴNG Hӊ THӔNG XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY Chuyên ngành: TruyӅn dӳ liӋu và Mҥng máy tính Mã sӕ: 60.48.15 TÓM TҲT LUҰN VĂN THҤC SƬ Hà Nӝi - 2012 Luұn văn ÿѭӧc hoàn thành tҥi: HӐC VIӊN CÔNG NGHӊ BѬU CHÍNH VIӈN THÔNG Ngѭӡi hѭӟng dүn khoa hӑc: PGS.TS. Trӏnh Nhұt TiӃn Phҧn biӋn 1: PGS.TS. Ngô Quӕc Tҥo Phҧn biӋn 2: TS. Trҫn Nguyên Ngӑc Luұn văn sӁ ÿѭӧc bҧo vӋ trѭӟc Hӝi ÿӗng chҩm luұn văn thҥc sƭ tҥi Hӑc viӋn Công nghӋ Bѭu chính ViӉn thông Vào lúc: 16 giӡ 00 ngày 20 tháng 01 năm 2013. Có thӇ tìm hiӇu luұn văn tҥi: - Thѭ viӋn cӫa Hӑc viӋn Công nghӋ Bѭu chính ViӉn thông MӢ ĈҪU Ngày nay có rҩt nhiӅu cách ÿӇ xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi và viӋc xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi là rҩt quan trӑng và cҫn thiӃt. Chúng ta có thӇ xác ÿӏnh danh tính cӫa mӝt ngѭӡi thông qua dҩu vân tay, chӭng minh thѭ, chӳ ký, tên và mұt khҭu, ÿһc ÿiӇm nhұn dҥng« Trong các giao dӏch thѭѫng mҥi, các hӧp ÿӗng kinh doanh, các giao kèo, công cө chính ÿӇ xác minh ngѭӡi có trách nhiӋm trong các biên bҧn giao dӏch chính là chӳ ký cӫa ngѭӡi ÿó. CNJng nhѭ trong giao dӏch tҥi các ÿiӇm giao dӏch cӫa ViӉn thông Hà Nӝi, ÿӇ uӹ quyӅn cho ngѭӡi khác thì chӳ ký cNJng có ý nghƭa rҩt quan trӑng. Chӳ ký sӁ xác minh, xác thӵc ÿѭӧc ngѭӡi ký là ai và hӑ có quyӅn hay không. Vӟi tҫm quan trӑng cӫa chӳ ký nhѭ vұy, nên viӋc giҧ mҥo chӳ ký ngày mӝt trӣ nên nhiӅu hѫn, viӋc xác thӵc chӳ ký bҵng mҳt thѭӡng sӁ có rҩt nhiӅu sai sót ÿӕi vӟi nhӳng chӳ ký mà ngѭӡi ký cӕ tình giҧ mҥo. Vӟi nhӳng quan chӭc cҩp cao, nhӳng giám ÿӕc các doanh nghiӋp, thӫ trѭӣng các cѫ quan« viӋc ký các văn bҧn giҩy tӡ là rҩt nhiӅu, hӑ sӁ không thӇ ký hӃt ÿѭӧc, khi ÿó thì cҫn có sӵ uӹ hoһc là chӳ ký cӫa hӑ ÿѭӧc lѭu ӣ dҥng ҧnh. Chính vì vұy chúng ta cNJng cҫn xây dӵng nên nhӳng thѭ viӋn chӳ ký dùng ÿӇ xác minh, xác thӵc chӳ ký khi cҫn thiӃt. Luұn văn sӁ ÿi nghiên cӭu phѭѫng pháp ÿӇ xác thӵc chӳ ký viӃt tay, chӭng minh sӵ giҧ mҥo chӳ ký. Các nӝi dung chính trình bày: Ch˱˯ng 1: TӘNG QUAN Vӄ CHӲ KÝ VÀ SӴ GIҦ MҤO Ӣ chѭѫng này luұn văn sӁ ÿi tìm hiӇu vӅ khái niӋm chӳ ký và sӵ giҧ mҥo chӳ ký viӃt tay. Ch˱˯ng 2: Hӊ THӔNG XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY Ӣ chѭѫng này luұn văn sӁ tìm hiӇu và nghiên cӭu hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay, phân tích quá trình xây dӵng hӋ thӕng xác thӕng chӳ ký viӃt tay. Ch˱˯ng 3: THӰ NGHIӊM CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY Trong chѭѫng này sӁ giӟi thiӋu mӝt sӕ hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay và áp dөng lý thuyӃt ÿã tìm hiӇu ӣ các chѭѫng trѭӟc ÿӇ xây dӵng hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay. KӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ Tәng kӃt các kӃt quҧ ÿã ÿҥt ÿѭӧc và các mong muӕn, kiӃn nghӏ ÿӇ phát triӇn hӋ thӕng. Ch˱˯ng 1. TӘNG QUAN Vӄ CHӲ KÝ VÀ SӴ GIҦ MҤO 1.1. KHÁI NIӊM CHӲ KÝ Mӝt sӕ loҥi chӳ ký nhѭ: chӳ ký viӃt tay, chӳ ký ÿiӋn tӱ, chӳ ký sӕ. 9 Chӳ ký viӃt tay (handwritten signature): là chӳ ký ÿѭӧc ký bҵng bút ӣ trên giҩy. 9 Chӳ ký sӕ (digital signature): là thông tin ÿã ÿѭӧc mã hoá ÿi kèm theo dӳ liӋu (văn bҧn, hình ҧnh, video«) nhҵm mөc ÿích xác ÿӏnh ngѭӡi chӫ cӫa dӳ liӋu ÿó. 9 Chӳ ký ÿiӋn tӱ: là thông tin ÿi kèm theo dӳ liӋu (văn bҧn, hình ҧnh, video«) nhҵm mөc ÿích xác ÿӏnh ngѭӡi chӫ cӫa dӳ liӋu. Chúng ta sӁ ÿi nghiên cӭu vӅ chӳ ký viӃt tay. Chӳ ký viӃt tay là mӝt phҫn không thӇ thiӃu trong các giao dӏch thѭѫng mҥi, trong các hӧp ÿӗng và các giao kèo. Ĉһc biӋt chӳ ký giúp xác minh, nhұn dҥng ÿѭӧc ngѭӡi ký. Khi ÿã ký vào mӝt tài liӋu ngѭӡi ký ÿã chҩp thuұn ÿiӅu khoҧn ÿiӅu lӋ nӝi dung cӫa tài liӋu, lúc này ngѭӡi ký cҫn có trách nhiӋm vӟi nhӳng gì trong tài liӋu ÿó. Bӕn thuӝc tính pháp lý cӫa mӝt chӳ ký viӃt tay nhѭ sau: 9 Tính xác thӵc (Authentication): mӝt chӳ ký cho phép xác minh, xác thӵc ngѭӡi ký. 9 Sӵ công nhұn (Acceptance): chӳ ký truyӅn ý ÿӏnh chӫ tâm và sӵ chҩp thuұn nӝi dung tài liӋu mà ngѭӡi ký ÿã ký. 9 Tính toàn vҽn (integrity): chӳ ký thiӃt lұp xác minh tài liӋu ÿѭӧc ký, cho biӃt tài liӋu ÿó không bӏ thay ÿәi theo bҩt kǤ cách nào. 9 Không thӇ tӯ chӕi trách nhiӋm (Non-repudiation): tác dөng cӫa ba ÿiӅu trên nhѭ là lӡi hӭa cӫa ngѭӡi ký, mà hӑ không thӇ phӫ nhұn nhӳng gì ÿã ký. Chӳ ký viӃt tay có rҩt nhiӅu hình dҥng và kích thѭӟc khác nhau. Sӵ thay ÿәi ӣ trong chúng cNJng rҩt nhiӅu, nó trӣ nên khó khăn cho ngѭӡi muӕn phân biӋt chӳ ký ÿúng và chӳ ký giҧ mҥo khi quan sát bҵng mҳt thѭӡng. Chúng ta có thӇ chia chӳ ký viӃt tay nhѭ là: chӳ ký ÿѫn giҧn, chӳ ký ҭu và chӳ ký ÿӗ hoҥ (hình 1.1): - Chӳ ký ÿѫn giҧn (simple): là chӳ ký mà ӣ ÿó ngѭӡi ký viӃt tên cӫa hӑ. - Chӳ ký viӃt ҭu (cursive): là chӳ ký ÿѭӧc viӃt ҭu thҧ. - Chӳ ký ÿӗ hoҥ (graphical): là chӳ ký ÿѭӧc phân loҥi nhѭ là ÿӗ hoҥ khi miêu tҧ kiӇu dáng hình hӑc cӫa chӳ viӃt ҭu. Hình 1.1: Các kiӇu chӳ ký viӃt tay HӋ thӕng xác thӵc chӳ ký tӵ ÿӝng ÿã trӣ nên rҩt cҫn thiӃt khi mà viӋc phân biӋt giӳa chӳ ký thұt và chӳ ký giҧ mҥo trӣ nên khó khăn bҵng mҳt thѭӡng. ViӋc dùng máy tính ÿӇ xác thӵc chӳ ký viӃt tay trӣ nên ÿáng tin cұy và có hiӋu quҧ cao hѫn. Xác thӵc chӳ ký là mӝt mҧng nghiên cӭu quan trӑng trong viӋc xác thӵc thông tin cá nhân, vӟi rҩt nhiӅu các ӭng dөng khác nhau nhѭ: kiӇm tra séc, truy cұp ATM, truy cұp máy tính«vӅ cѫ bҧn có thӇ chia xác thӵc chӳ ký thành 2 phҫn chính: - Online: chӳ ký ÿѭӧc nhұn vào hӋ thӕng bҵng thiӃt bӏ ngay trong quá trình viӃt vì vұy dӳ liӋu ÿѭӧc xӱ lý ÿӝng. - Offline: chӳ ký ÿѭӧc nhұn vào hӋ thӕng sau khi viӋc ký ÿã hoàn tҩt và dӳ liӋu ӣ ÿây là ҧnh tƭnh. 1.2. VҨN Ĉӄ GIҦ MҤO CHӲ KÝ Trong thӵc tӃ vӟi vai trò cӫa chӳ ký, thì viӋc giҧ mҥo chӳ ký diӉn ra khá nhiӅu và trong nhiӅu lƭnh vӵc, viӋc phát hiӋn sӵ giҧ mҥo là rҩt cҫn thiӃt và quan trӑng. Mӝt sӕ loҥi chӳ ký giҧ mҥo nhѭ (hình 1.2): - Giҧ mҥo ngүu nhiên (Random forgery): ngѭӡi ký không biӃt chӳ ký cӫa ngѭӡi hӑ giҧ mҥo, hӑ chӍ biӃt tên cӫa ngѭӡi hӑ ÿӏnh giҧ mҥo chӳ ký. ViӋc ký diӉn ra ngүu nhiên theo ý cӫa hӑ. KiӇu giҧ mҥo này rҩt dӉ phát hiӋn bҵng mҳt thѭӡng. - Giҧ mҥo không tұp luyӋn (Unskilled signature): ngѭӡi ký bҳt chѭӟc chӳ ký cӫa ngѭӡi khác không cùng bҩt cӭ mӝt sӵ hiӇu nào, hӑ chӍ ÿѭӧc quan sát qua chӳ ký cӫa ngѭӡi ÿó sau mӝt ít thӡi gian mà thôi. KiӇu giҧ mҥo này cNJng không khó phát hiӋn. - Giҧ mҥo có tұp luyӋn (Skilled signature): ÿây là kiӇu giҧ mҥo khó phát hiӋn nhҩt bӣi viӋc ký ÿѭӧc thӵc hiӋn bӣi nhӳng ngѭӡi có kinh nghiӋm trong viӋc sao chép, giҧ mҥo chӳ ký, nói cách khác chúng ÿѭӧc ký bӣi các chuyên gia trong viӋc giҧ mҥo. Hình 1.2: Mӝt sӕ kiӇu chӳ ký giҧ mҥo. Trong các phҫn tiӃp theo chúng ta sӁ mô tҧ chi tiӃt các thành phҫn cӫa mӝt hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay. Mӝt hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay có thӇ ÿѭӧc mô tҧ nhѭ hình sau: Hình 1.3: Mô hình xác thӵc chӳ ký viӃt tay Mӝt sӕ phѭѫng pháp dùng ÿӇ xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký: - Xác thӵc và phát hiӋn chӳ ký viӃt tay off-line sӱ dөng mô hình mӡ (Off-line signature verification and forgery detection using fuzzy modeling). - Xác thӵc và nhұn dҥng chӳ ký viӃt tay off-line bӣi sӵ hӛ trӧ cӫa véc tѫ máy (Off-line signature verification and recognition by support vector machine). - Nhұn dҥng và xác thӵc chӳ ký viӃt tay off-line sӱ dөng mҥng Neural (OffLine Signature Recognition and Verification Using Neural Network). Luұn văn sӁ nghiên cӭu hӋ thӕng tӵ ÿӝng xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký viӃt tay Offline dӵa trên mô hình mӡ. HӋ thӕng này sӱ dөng mô hình Takagi-sugeno kӃt hӧp cùng vӟi cҩu trúc tham sӕ ÿӇ tính toán sӵ thay ÿәi ӣ trong nhӳng nét ÿһc trѭng cӫa chӳ ký viӃt tay. Ӣ giai ÿoҥn khӣi tҥo chӳ ký cҫn xác thӵc ÿѭӧc tiӅn xӱ lý bҵng cách: chuҭn hoá kích thѭӟc, biӃn ÿәi nhӏ phân (màu thành ÿen trҳng) và ÿѭӧc làm mҧnh trѭӟc khi trích chӑn ÿһc trѭng tӯ ҧnh chӳ ký ÿó. Các ÿһc trѭng này tҥo ra kiӃn thӭc cѫ sӣ, dùng làm căn cӭ ÿӇ chӳ ký cҫn xác thӵc so sánh vӟi nó. TiӃp ÿó là chúng ta thӵc hiӋn viӋc xác thӵc, chúng ta sӁ so sánh các ÿһc trѭng cӫa chӳ ký cӫa chӳ ký vӯa ÿѭӧc trích chӑn này vӟi các ÿһc trѭng cӫa chӳ ký gӕc cҫn so sánh. Vì không có hai chӳ ký nào giӕng nhau hoàn toàn, nên chúng ta sӱ dөng logic mӡ ÿӇ làm mӡ các ÿһc trѭng chӳ ký cӫa tӯng ngѭӡi, sau ÿó so sánh chӳ ký cҫn xác thӵc vӟi các ÿһc trѭng mӡ ÿӇ khҷng ÿӏnh chӳ ký mӟi này có phҧi là cӫa ngѭӡi nào ÿó trong cѫ sӣ dӳ liӋu không. Ch˱˯ng 2. Hӊ THӔNG XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY Mӝt hӋ thӕng xác thӵc chӳ ký viӃt tay bao gӗm các giai ÿoҥn sau: - Thu nhұn dӳ liӋu. - TiӅn xӱ lý dӳ liӋu. - Trích chӑn các ÿһc trѭng. - Xác thӵc chӳ ký. 2.1. THU NHҰN DӲ LIӊU Chӳ ký cҫn kiӇm tra ÿѭӧc ký bҵng tay, bҵng bút ÿen trên giҩy trҳng, sau ÿó ÿѭӧc quét vӟi ÿӝ phân giҧi 200 dpi (hình 2.1). Chӳ ký sau khi ÿѭӧc quét gӑi là chӳ ký ban ÿҫu sӁ trҧi qua các thao tác tiӅn xӱ lý: chuҭn lҥi kích thѭӟc, nhӏ phân ҧnh, và làm mҧnh trѭӟc khi các ÿһc ÿiӇm cӫa nó ÿѭӧc trích xuҩt. Các ÿһc ÿiӇm này tҥo nên cѫ sӣ tri thӭc ÿӇ sau này sӱ dөng trong viӋc xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo. Hình 2.1: Quét ҧnh Hình 2.2: Lҩy chӳ ký ra 2.2. TIӄN XӰ LÝ DӲ LIӊU ViӋc xӱ lý dӳ liӋu ÿҫu vào rҩt quan trӑng trѭӟc khi trích xuҩt các ÿһc ÿiӇm chӳ ký sau khi quét vào. Trong hӋ thӕng này các ҧnh ÿѭӧc quét vào ÿѭӧc chӍnh lҥi kích thӭѫc vӅ 120 x 60 ÿiӇm ҧnh, sau ÿó ÿѭӧc nhӏ phân hóa và làm mҧnh. Các ÿһc ÿiӇm sӁ ÿѭӧc trích xuҩt tӯ ҧnh sau khi xӱ lý này. 2.3. TRÍCH CHӐN ĈҺC TRѬNG Ҧnh tiӅn xӱ lý ÿѭӧc chia làm 8 phҫn sӱ dөng phѭѫng pháp cân bҵng mұt ÿӝ ngang. Ӣ phѭѫng pháp này ҧnh ÿã nhӏ phân hoá (ҧnh ÿen trҳng) ÿѭӧc quét theo chiӅu ngang tӯ trái sang phҧi, sau ÿó là tӯ phҧi sang trái và tәng sӕ ÿiӇm ҧnh màu ÿen trên toàn bӝ ҧnh (ÿiӇm tӕi) ÿѭӧc nhұn biӃt hӃt. Các ÿiӇm ҧnh ÿó ÿѭӧc chia làm 8 vùng sao cho sӕ lѭӧng ÿiӇm ҧnh tӕi phân bӕ trên mӛi vùng xҩp xӍ bҵng nhau. ViӋc chia này ÿѭӧc minh hoҥ nhѭ (hình 2.3) dѭӟi ÿây: Hình 2.3: Mô hình trích chӑn ÿһc trѭng ҧnh Hình 2.4: (a) Phân chia ҧnh theo phѭѫng mұt ÿӝ ngang (b) TiӅn xӱ lý ҧnh và rút trích ÿһc trѭng Các bѭӟc trích chӑn ÿһc trѭng: Bѭӟc 1: Tính tәng sӕ ÿiӇm ҧnh màu ÿen có trên ҧnh ÿã ÿѭӧc tiӅn xӱ lý gӑi sӕ ÿó là S. Ta muӕn chia ҧnh làm 8 vùng nên ta tính sӕ lѭӧng ÿiӇm ҧnh trên mӛi vùng = S/8 (tәng sӕ ÿiӇm ҧnh tӕi trên toàn bӝ ҧnh chia cho sӕ vùng cҫn chia). Ví dө: có 800 ÿiӇm ҧnh chia cho 8 vùng => sӕ ÿiӇm ҧnh trên mӛi vùng xҩp xӍ là 100 ÿiӇm. Bѭӟc 2: Vì không thӇ lҩy chính xác 100 ÿiӇm trên mӛi vùng => ta lҩy xҩp xӍ là 100 ÿiӇm. - Quét ҧnh tӯ trái sang phҧi cho tӟi khi gһp cӝt nào ÿó mà sӕ lѭӧng ÿiӇm ҧnh màu ÿen có trong phҫn ÿang xét tính ÿӃn cӝt nào ÿó là bҵng hoһc lӟn hѫn 100, hoһc là ÿӃn cӝt cuӕi cùng cӫa ҧnh chӳ ký. Lһp lҥi viӋc quét tӯ trái sang phҧi này cho 8 phҫn ta muӕn chia, ta nhұn ÿѭӧc 8 cӝt, lҩy sӕ thӭ tӵ cӫa các cӝt ÿó. Gӑi lҫn lѭӧt các cӝt (sӕ thӭ tӵ cӫa cӝt) ÿó là: t1, t2, «, t8. - Tѭѫng tӵ ta quét ҧnh chӳ ký tӯ phҧi qua trái ta cNJng tính sӕ ÿiӇm ҧnh nhѭ trên ta ÿѭӧc 8 cӝt khác là: p1, p2, «, p8 (chú ý khi ta quét tӯ phҧi sang, nhѭng khi ta ÿánh sӕ thӭ tӵ thì ta ÿánh p8 là ÿiӇm ÿҫu tiên còn p1 là ÿiӇm cuӕi cùng). - Lҩy trung bình 2 cӝt cӫa các phҫn tѭѫng ӭng ӣ hai chiӅu quét tӯ trái sang phҧi và tӯ phҧi sang trái, ta ÿѭӧc cӝt mӕc cho tӯng phҫn ta lҩy xҩp xӍ trên cӫa trung bình ÿó. Gӑi xҩp xӍ ÿó lҫn lѭӧt là: tb1, tb2,«, tb8. tb1 = (t1 +p1)/2, tb2 = (t2 +p2)/2, ««««««« tb8 = ( t8 +p8)/2. Bѭӟc 3: - Vӟi mӛi mӝt vùng trong 8 vùng vӯa tính ÿѭӧc ӣ trên (phân ranh giӟi vùng bҵng các tb1,tb2,«,tb8), ta gӑi các vùng này là v1, v2,«, v8 ta ÿiӅu chӍnh lҥi kích thѭӟc cӫa toàn vùng thành mӝt ô có kích thѭӟc là 39 x 60 pixels và làm mҧnh lҫn nӳa. - Mӛi ô (mӝt vùng) ta lҥi chia nó thành 4 hàng và 3 cӝt, tӭc là mӛi vùng bây giӡ gӗm 12 phҫn con. ChiӅu ngang cӫa mӛi phҫn con là 39/3 = 13, chiӅu dӑc cӫa mӛi phҫn con là 60/4 =15. Vұy mӛi phҫn con có kích thѭӟc là 13x15 pixels. Nhѭ vұy mӝt chӳ ký ta ÿã chia ra thành 8 vùng x 12 phҫn, tәng cӝng là 96 phҫn cho mӝt chӳ ký. - Ta tính góc cӫa các ÿiӇm ҧnh tӕi trong mӛi phҫn vӟi ÿiӇm gӕc cӫa tӯng phҫn ÿӇ ta tính góc là ÿiӇm trái bên dѭӟi cӫa phҫn. Mӝt phҫn có chiӅu rӝng là 13 pixels, chiӅu ngang là 15pixels. Ví dө: vӟi mӝt phҫn lҩy ra tӯ 96 phҫn con nhѭ hình dѭӟi ÿây (hình 2.7) Hình 2.7: Mӝt phҫn con cӫa chӳ ký Giҧ sӱ có 30 ÿiӇm ҧnh tӕi (màu ÿen) trong phҫn này. Ta xét các ÿiӇm ҧnh lҫn lѭӧt tӯ trái sang phҧi, tӯ trên xuӕng dѭӟi cӫa phҫn, ÿiӇm nào màu ÿen thì ta tính góc, màu trҳng bӓ qua. Giҧ sӱ có ÿiӇm (2,3) màu ÿen, tӑa ÿӝ 2 tính theo chiӅu ngang (chiӅu x), tӑa ÿӝ 3 tính theo chiӅu dӑc (chiӅu y), khi ÿó góc cӫa ÿiӇm này ÿѭӧc tính dӵa vào công thӭc: Tan(goc2,3) = cҥnh ÿӕi/ cҥnh kӅ; Tan(goc2,3) = (chiӅu cao phҫn - toҥ ÿӝ y)/toҥ ÿӝ x. tính goc2,3 này theo công thӭc: goc2,3 = arctan(tan(goc2,3)). Lһp lҥi viӋc tính góc này cӫa tҩt cҧ ÿiӇm ҧnh màu ÿen cӫa phҫn, rӗi lҩy trung bình cӝng cӫa các góc này làm dӳ liӋu ÿһc trѭng cӫa phҫn này. Ĉһc trѭng góc cӫa phҫn = (goc1,1 + goc2,3 +«+ goc13,15) / 30. Tính trung bình cӝng góc tӯng phҫn cӫa 12 phҫn cӫa mӝt vùng chӳ ký, lҫn lѭӧt tӯ trái sang phҧi, tӯ trên xuӕng dѭӟi. Cӭ thӃ tính hӃt 8 vùng cӫa chӳ ký tӯ trái sang phҧi. Bѭӟc 4: Sau khi ta thu ÿѭӧc trung bình cӝng cӫa 96 góc cӫa chӳ ký ta lѭu lҥi chúng vào trong mҧng 2 chiӅu: chiӅu ngang là 96 lѭu trung bình cӝng góc cӫa 96 phҫn cho mӝt chӳ ký, chiӅu dӑc tѭѫng ӭng là sӕ lѭӧng các chӳ ký thu ÿѭӧc. Bҧng 2.1: Các ÿһc trѭng góc cӫa chӳ ký. 2.4. XÁC THӴC Chúng ta sӁ sӱ dөng mô hình mӡ cӫa các ÿһc trѭng góc cho viӋc xác thӵc chӳ ký và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo chӳ ký. Chúng ta có thӇ dӵa vào mô hình mӡ cӫa Takagisugeno. Ĉӕi vӟi viӋc xác thӵc chӳ ký dӵa trên nhiӅu ÿһc trѭng cӫa chӳ ký nhѭ ÿһc trѭng vӅ góc, ÿһc trѭng vӅ khoҧng cách «thì chúng ta có thӇ ÿѭa vӅ mô hình mӡ tѭѫng tӵ mô hình Takagi-sugeno. 2.4.1. Mô hình Takagi-sugeno 2.4.1.1. Công thͱc Vӟi xk là ÿһc trѭng thӭ kth cӫa tұp mӡ Ak, khi ÿó luұt IF THEN thӭ kth trong mô hình Takagi-sugeno ÿѭӧc mô tҧ nhѭ sau: Rule k: IF xk is Ak THEN yk = ck0 + ck1 xk (1) Mӛi chӳ ký có mӝt quy luұt riêng, do vұy chúng ta có sӕ lѭӧng luұt bҵng vӟi sӕ lѭӧng các ÿһc trѭng (96 luұt). Tұp mӡ Ak ÿѭӧc diӉn tҧ bӣi hàm liên thuӝc dѭӟi dҥng hàm mNJ sau: Trong ÿó là giá trӏ trung bình và là sai sӕ cӫa ÿһc trѭng thӭ k trong thiӃt lұp mӡ. Vӟi hai tham sӕ sk và tk, sӵ thêm hai tham sӕ này vào sӁ giúp chúng ta theo dõi các sӵ thay ÿәi khi viӃt cӫa chӳ ký. Khi sk = 1 và tk = -1, hàm liên thuӝc không có các tham sӕ cҩu trúc và do ÿó nó chӍ bӏ ҧnh hѭӣng bӣi giá trӏ trung bình và ÿӝ lӋch trong tұp hӧp. ViӋc chӭng minh sӵ thay ÿәi hàm liên thuӝc dӉ dàng kiӇm tra nhӳng sӵ thay ÿәi qua giá trӏ trung bình và sai sӕ, không cҫn kӻ thuұt hӑc tinh vi. Sӵ ÿҫy ÿӫ trong công thӭc (1) ÿѭӧc diӉn tҧ nhѭ sau: Hàm ÿҫu ra trӣ thành: Trong ÿó L là sӕ lѭӧng luұt (96 luұt) Chúng ta ÿӏnh nghƭa hàm ÿánh giá hiӋu suҩt nhѭ sau: Vӟi Y và Yr lҫn lѭӧt biӇu diӉn giá trӏ ÿҫu ra cӫa hӋ thӕng thӵc và giá trӏ ÿҫu ra cӫa mô hình mӡ ÿang xây dӵng. NӃu Yr không xác ÿӏnh nó sӁ ÿѭӧc quy vӅ mӝt giá trӏ ÿѫn vӏ. 2.4.1.2. H͕c các tham s͙ 2.4.1.3. C̵p nh̵p các tham s͙ 2.4.1.4. Áp dͭng bài toán Ta xây dӵng mӝt tұp chӳ ký mүu vӟi mӛi chӳ ký sӁ ÿѭӧc ký 10 lҫn. Trong mô hình Takagi-sugeno vӟi hӋ sӕ chӑn trѭӟc cӕ ÿӏnh: ck0= 1/L; ck1= 0 Tӯ công thӭc (5) ta chӑn Yr = 1. Tӯ công thӭc (1), (4), (5) vӟi các tham sӕ ӣ trên ta có: J = ( 1 - ) Vӟi hàm ÿánh giá hiӋu suҩt này, ta tính toán các ÿҥo hàm theo sk và tk sau ÿó thӵc hiӋn cұp nhұp các tham sӕ này ta tính giá trӏ các hàm liên thuӝc cho tҩt cҧ các ÿһc trѭng. Lһp lҥi thao tác này cho tҩt cҧ các chӳ ký cӫa tӯng ngѭӡi. Vӟi mӛi ngѭӡi ta có I lҫn ký (I = 10) và mӛi chӳ ký có j ÿһc trѭng (j=96). Trong tұp 10 giá trӏ hàm liên thuӝc thӭ j (MFi,j (i=1,2,..,10)) ta xác ÿӏnh giá trӏ MFj max , MFj min tѭѫng ӭng là các giá trӏ lӟn nhҩt và nhӓ nhҩt cӫa hàm liên thuӝc. Nhѭ vұy ta có 96 cһp min, max ÿѭӧc xác ÿӏnh. Ĉӕi vӟi mӛi chӳ ký cҫn xác thӵc, ta kiӇm tra ӭng vӟi mӛi giá trӏ hàm liên thuӝc nҵm trong khoҧng min, max tѭѫng ӭng thì ta tính là true, ngѭӧc lҥi là false. N = tәng sӕ lҫn tính là true, ta so sánh N/96 vӟi C là mӕc phҫn trăm quy ÿӏnh tính xác thӵc (ví dө 90%), nӃu N/96 > C thì ta nói chӳ ký cҫn xác thӵc ÿúng là cӫa ngѭӡi ÿó, và ngѭӧc lҥi ta kӃt luұn ÿó là chӳ ký giҧ mҥo. Ch˱˯ng 3. THӰ NGHIӊM CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY 3.1. GIӞI THIӊU MӜT SӔ CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY 3.1.1. Chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký viӃt tay cӫa Ingvald Straume 3.1.2. Chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký viӃt tay cӫa Ajay R, Keshav Kumar HK và Sachin Sudhendra. 3.2. XÂY DӴNG CHѬѪNG TRÌNH XÁC THӴC CHӲ KÝ VIӂT TAY 3.2.1. Giӟi thiӋu chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký viӃt tay Dӵa trên mô hình mӡ Takagi-sugeno kӃt hӧp vӟi cҩu trúc tham sӕ chúng ta ÿi xây dӵng chѭѫng trình xác thӵc chӳ ký. Mөc ÿích chính xây dӵng chѭѫng trình ÿӇ tiӃn hành viӋc hӑc và xác thӵc chӳ ký. ĈӇ hӑc ÿѭӧc chúng ta cҫn rút trích ra ÿһc trѭng cӫa chӳ ký và lѭu vào cѫ sӣ dӳ liӋu, chúng ta sӁ dùng nhӳng thông tin này ÿӇ xác thӵc mӝt chӳ ký xem chӳ ký ÿó có ÿúng là chӳ ký cӫa mӝt ngѭӡi nào ÿó trong cѫ sӣ dӳ liӋu hay không. Chѭѫng trình sӱ dөng cѫ sӣ dӳ liӋu Access. Dӳ liӋu gӗm có hai bҧng: - Bҧng tblMinMaxMean: bҧng này lѭu sӕ min, max, mean, ondinh cӫa 96 phҫn cӫa chӳ ký cӫa mӝt ngѭӡi - Bҧng tblsignature: bҧng này lѭu thông tin các ÿһc trѭng góc cӫa 96 phҫn cӫa tӯng chӳ ký. 3.2.2. Cҩu hình hӋ thӕng 1/ Phҫn cӭng: + Bӝ vi xӱ lý Pentium 300 Megahertz hoһc cao hѫn. + Bӝ nhӟ Ram tӕi thiӇu 512MB (ÿӅ xuҩt 1G). + Dung lѭӧng ә ÿƭa cӭng tӕi thiӇu 20GB. 2/ Phҫn mӅm: + HӋ ÿiӅu hành windows xp hoһc win7. + HӋ thӕng cѫ sӣ dӳ liӋu Microsoft Access. 3.2.3. Các chӭc năng chính cӫa chѭѫng trình - Ĉăng ký ngѭӡi dùng: dùng cho viӋc hӑc. - Nhұp chӳ ký: nhұp chӳ ký vào ÿӇ hӑc hoһc xác thӵc. - Sang ÿiӇm ҧnh: chuҭn hóa kích thѭӟc, nhӏ phân hóa ҧnh, làm mҧnh ҧnh. - Trích chӑn các ÿһc trѭng: rút ra ÿһc trѭng cӫa ҧnh. - Hӑc: lѭu thông tin các ÿһc trѭng cӫa ҧnh. - Xác thӵc: xác thӵc chӳ ký ngѭӡi dùng. 3.2.4. Chѭѫng trình Mӝt sӕ hàm chӭc năng cӫa chѭѫng trình: - Hàm phân chia ҧnh: - Hàm tính trung bình góc: - Hàm xác thӵc