Tài liệu Hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TPHCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM -------oOo------- DƯƠNG MIÊN KA HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ DỰA VÀO ẢNH VÂN TAY LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HCM THÁNG 12 – NĂM 2009 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TPHCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM -------oOo------- DƯƠNG MIÊN KA HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ DỰA VÀO ẢNH VÂN TAY CHUYÊN NGÀNH : TỰ ĐỘNG HÓA LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HCM THÁNG 12 NĂM 2009 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán bộ hướng dẫn khoa học :GVC.TS. NGUYỄN ĐỨC THÀNH Chữ ký: Cán bộ chấm phản biện 1 : PGS.TS. DƯƠNG HOÀI NGHĨA Chữ ký: Cán bộ chấm phản biện 2 : TS.TRƯƠNG ĐÌNH CHÂU Chữ ký: Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ, TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày . . . . . tháng . . . . năm . . . .. ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ---------------- CỘNG HOÀ Xà HỘI CHỦ NGHIà VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc ---oOo--Tp. HCM, ngày . .15 . . tháng . .12. .. năm . 2009. . .. NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: . . . . . DƯƠNG MIÊN KA. . . . . . . . . . . . . . . . . Giới tính : Ngày, tháng, năm sinh : . . . . 01/01/1983. . . . . . . . . . . . . . . Nam Nơi sinh : . . . Phú Yên . . . . Chuyên ngành : . . . . . . . Tự Động Hóa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Khoá (Năm trúng tuyển) : . . . .2007 . . . . . . . 1- TÊN ĐỀ TÀI: . . . . .“HỆ THỐNG QUẢN LÝ NHÂN SỰ DỰA VÀO ẢNH VÂN TAY”. . ................................................................................. 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: Nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài: • Tìm hiểu về công nghệ nhận dạng sinh trắc học, các vấn đề trong nhận dạng sinh trắc học. • Tìm hiểu về nhận dạng vân tay: phương pháp nhận dạng, giải thuật nhận dạng, ứng dụng lý thuyết Markov ẩn trong nhận dạng vân tay. • Ứng dụng giải thuật nhận dạng vân tay vừa nghiên cứu để viết ra chương trình quản lý nhân sự (phần mềm chấm công) trên PC cho cơ quan, công ty hay nhà máy dựa vào ảnh vân tay được lấy trực tiếp từ đầu đọc vân tay của từng nhân viên, và xuất dữ liệu các thông tin cá nhân của nhân viên như: Tên, Phòng ban, chức vụ, điện thoại, MSNV (mã số nhân viên). • Chương trình Quản lý nhân sự thực hiện các chức năng cơ bản như: ghi nhận sự kiện vào, ra cơ quan, báo giờ đi trễ, về sớm, lưu trữ thông tin giờ vào, giờ ra của nhân viên để phục vụ cho việc tính toán thời gian làm thực tế trong ngày để tính lương cho nhân viên. 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : . . . . GVC.TS. NGUYỄN ĐỨC THÀNH. . . . . . . . .......................................................................... Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên và chữ ký) GVC.TS.NGUYỄN ĐỨC THÀNH CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên và chữ ký) GVC.TS.NGUYỄN ĐỨC THÀNH LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA LÔØI CAÛM ÔN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến : ™ Thầy GVC TS Nguyễn Đức Thành đã trực tiếp hướng dẫn em thực hiện đề tài này. Những nhận xét chỉ dẫn thường xuyên của thầy về nội dung đề tài đối với em thật quí báu, em đã học được ở thầy cách triển khai những ý tưởng, cách trình bày và cách phân chia công việc lớn một cách hợp lý. ™ Em xin cảm ơn quí thầy, cô trong Khoa Điện- Điện Tử Trường ĐH Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh và quí thầy, cô đã hướng dẫn, dạy dỗ em trong suốt quá trình học tập tại trường. ™ Xin cảm ơn quý thầy cô trường ĐH Công nghiệp TPHCM đã tạo điều kiện thuận lợi và giúp đỡ về mặt tinh thần trong quá trình thực hiện đề tài. ™ Xin gửi lời cảm ơn đến anh Ngọc Mai ( Trường CĐ Lý Tự Trọng) đã hỗ trợ em về tài liệu cho đề tài ™ Xin gửi lời cảm ơn đến ba mẹ đã chia sẽ những vật chất và tinh thần để con thực hiện thành công đề tài. Xin cảm ơn. Ngày 30 tháng 11 năm 2009 Học viên thực hiện DƯƠNG MIÊN KA Lớp Cao học TĐH Khóa 2007 HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA TÓM TẮT LUẬN VĂN Đề tài nghiên cứu nhận dạng vân tay dựa vào mô hình Markov ẩn và ứng dụng nhận dạng vân tay để viết chương trình hệ thống quản nhân sự, chấm công cho nhân viên trong công ty, nhà máy hay cơ quan… Để làm kiến thức nền cho đề tài, đề tài đã tìm hiểu về sinh trắc học tổng quan, so sánh các công nghệ sinh trắc học, từ đó chọn lĩnh vực nhận dạng vân tay cho đề tài. Đề tài tìm hiểu về cấu trúc của hệ thống quản lý nhân sự sử dụng ở cơ quan, nhà máy… tìm hiểu về lý thuyết nhận dạng vân tay tổng quan và mô hình Markov ẩn để ứng dụng mô hình Markov ẩn vào trong thuật toán nhận dạng. Kết quả của đề tài là chương trình (phần mềm) quản lý nhân sự (chấm công) dựa vào ảnh vân tay nhận dạng được kết nối với cơ sở dữ liệu Access để quản lý thông tin cá nhân của nhân viên và được viết bằng ngôn ngữ VC++6.0, kết quả xuất thông tin lên chương trình và lên LCD. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 1 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ NGHIÊN CỨU VÀ MỤC ĐÍCH CỦA LUẬN VĂN 1.1. Cơ sở hình thành luận văn 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 1.3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu 1.4. Nội dung nghiên cứu của đề tài 1.5. Phương pháp nghiên cứu 1.6. Cấu trúc luận văn HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 1 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 1 1.1. Cơ sở hình thành luận văn Ngày nay công nghệ điện tử, kỹ thuật máy tính và sinh trắc học ngày càng phát triển cho phép các nhà khoa học tạo ra các sản phẩm công nghệ cao. Tích hợp công nghệ nhận dạng sinh trắc học vào các sản phẩm, điều này giúp giải quyết các nhu cầu cấp thiết trong xã hội và lĩnh vực nhận dạng vân tay là một lĩnh vực rộng mở, tầm ứng dụng cao trong nhiều lĩnh vực từ an ninh, pháp lý cho đến sản phẩm thương mại. Hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay là hệ thống điển hình cho việc ứng dụng công nghệ nhận dạng vân tay đang được chế tạo và dùng rất rộng rãi trên thế giới và cả ở Việt Nam. Đây là lĩnh vực ứng dụng hứa hẹn nhiều tiềm năng trong tương lai vì ngày càng nhiều công ty, nhà máy tăng cường trang bị các hệ thống truy cập vào ra, quản lý giờ giấc của nhân viên. Tuy đã được nghiên cứu ở nhiều nơi nhưng để ngày càng hoàn thiện công nghệ nhận dạng vân tay và ứng dụng nó vào đời sống xã hội, các nhà khoa học vẫn không ngừng nghiên cứu để tìm ra những giải thuật, công nghệ tiến bộ hơn, những ứng dụng ưu việt hơn của nhận dạng vân tay. Cũng trong xu hướng đó, ở Việt Nam việc nghiên cứu nhận dạng vân tay cũng đã được thực hiện ở một số trường đại học, nhưng vẫn chưa có kết quả nào thực sự mang tính ứng dụng cao. Những hệ thống truy cập vào ra, quản lý nhân sự bằng vân tay ở Việt Nam đa phần có xuất xứ từ nước ngoài. Ở trong nước nhiều công ty Việt Nam cũng đã cung cấp những hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay nhưng những hệ thống đó chỉ dừng lại ở dạng phần mềm quản lý nhân sự do Việt Nam viết ra và vẫn còn phải tích hợp với các máy chấm công vân tay nhập từ nước ngoài để cho ra một hệ thống hoàn chỉnh. Điều đó cho thấy rằng việc nghiên cứu về nhận dạng vân tay và ứng dụng nó vào hệ thống quản lý nhân sự là vẫn còn mới mẽ ở trong nước. Với những nhận xét như trên, cần thiết cần phải nghiên cứu việc nhận dạng vân tay và ứng dụng nó vào các sản phẩm thương mại mà hệ thống quản lý nhân sự là một lĩnh vực tiềm năng, chính vì lẽ đó, đề tài này sẽ tập trung vào thực hiện việc tìm hiểu và nghiên cứu về lĩnh vực nhận dạng vân tay, tiếp theo sẽ ứng dụng nó vào trong hệ thống quản lý nhân sự. Đề tài nghiên cứu tại trường Đại Học Bách Khoa TPHCM là bước đầu, là nền tảng cho các khóa sau để dần dần thực hiện hoàn chỉnh hơn một hệ thống quản lý nhân sự dựa vào nhận dạng vân tay có thể ứng dụng ra ngoài xã hội. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 2 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 1 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về công nghệ nhận dạng sinh trắc học, các vấn đề trong nhận dạng sinh trắc học. Mục tiêu thứ hai là tập trung vào tìm hiểu về công nghệ nhận dạng vân tay: phương pháp nhận dạng, giải thuật nhận dạng, ứng dụng lý thuyết Markov ẩn trong nhận dạng vân tay. Mục tiêu thứ ba là thiết lập được chương trình nhận dạng vân tay. Và cuối cùng là thiết lập được chương trình quản lý nhân sự dựa vào chương trình nhận dạng vân tay được thiết lập. 1.3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu Luận văn nghiên cứu và tìm hiểu về lý thuyết nhận dạng vân tay, hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay và kết quả cuối cùng là chương trình ứng dụng hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay. Với cơ sở dữ liệu trong một công ty giả định là khoảng vài chục đến hàng trăm người. Kết quả sẽ cho phép nhận dạng được vân tay của người truy cập (nhân viên trong công ty) và hiển thị thông tin người truy cập nếu hệ thống nhận dạng đúng vân tay của người đó, và cập nhật thời gian vào ra, xuất tín hiệu điều khiển mở cửa… 1.4. Nội dung nghiên cứu của đề tài • Tìm hiểu về sinh trắc học • Tìm hiểu hệ thống quản lý nhân sự vào ra cơ quan, nhà máy dựa vào nhận dạng vân tay • Tìm hiểu lý thuyết nhận dạng vân tay • Tìm hiểu mô hình Markov ẩn HMM • Ứng dụng mô hình Markov ẩn HMM vào nhận dạng vân tay • Viết chương trình nhận dạng vân tay • Viết chương trình ứng dụng hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay • Thiết kế kết nối với LCD và hiển thị kết quả nhận dạng trên LCD 1.5. Phương pháp nghiên cứu • Sử dụng đầu đọc vân tay Microsoft Fingerprint Reader trong đề tài để thu nhận ảnh vân tay đầu vào cho việc xử lý nhận dạng. • Sử dụng ngôn ngữ Visual C ++ để lập trình chương trình ứng dụng : “Hệ Thống Quản Lý Dựa Vào Ảnh Vân Tay”. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 3 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 1 1.6. Cấu trúc luận văn Luận văn gồm 8 chương được trình bày theo thứ tự như sau: Chương 1: Cơ sở nghiên cứu và mục đích của luận văn Chương 2: Tổng quan về hệ thống sinh trắc học Chương 3: Tổng quan nhận dạng vân tay Chương 4: Lý thuyết nhận dạng vân tay Chương 5: Mô hình Markov ứng dụng vào hệ thống nhận dạng Chương 6: Hệ thống nhận dạng vân tay Chương 7: Hệ thống quản lý nhân sự dựa vào ảnh vân tay Chương 8: Kết luận và hướng phát triển đề tài HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 4 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG SINH TRẮC HỌC 2.1 Giới thiệu về hệ thống sinh trắc học 2.2 Một hệ thống sinh trắc học bất kỳ làm việc như thế nào? 2.2.1 Ghi nhận lấy mẫu 2.2.2 Lưu mẫu vào dữ liệu 2.2.3 Xác thực 2.2.4 Hoàn tất việc thực thi giao dịch và lưu trữ 2.3 Hiệu quả của hệ thống 2.4 Các phương pháp sinh trắc học hiện đang sử dụng 2.4.1 Nhận dạng dựa vào thao tác nhấn phím (Keystroke dynamics) 2.4.2 Xác thực chữ ký 2.4.3 Xác thực bằng giọng nói 2.4.4 Xác thực dựa vào hình dạng bàn tay 2.4.5 Xác thực dựa vào ảnh vân tay 2.4.6 Nhận dạng mặt người 2.4.7 Nhận dạng nhờ quét mống mắt 2.4.8 Nhận dạng võng mạc 2.5 Kết luận chung về các hệ thống sinh trắc học HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 5 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 2.1. Giới thiệu về hệ thống sinh trắc học Một hệ sinh trắc học có thể được mô tả như một hệ vật chất có thể đo được hoặc dáng điệu hành vi mà người ta có thể thu được và sử dụng nó cho việc kiểm tra nhận dạng một người bằng cách so sánh mẫu đo đó với mẫu đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Vì vậy việc nhận dạng một người dựa vào sinh trắc học là dựa vào những hình dáng phân biệt của người đó. Ví dụ như nhận dạng vân tay, giọng nói hoặc các đặc tính về khuôn mặt… Ý tưởng của việc nhận dạng dựa vào sinh trắc học không còn mới và đã phát triển hàng vài thế kỷ nay. Chúng ta biết rằng các ông vua thành Babylon đã sử dụng những dấu tay của họ trong việc xác nhận các tài liệu [1] và các chữ ký viết tay đã trở thành cách thông dụng trong việc xác nhận các tài liệu kể từ khi một người bắt đầu biết viết. Một ví dụ khác về sinh trắc học đó là ảnh trên thẻ chứng minh thư và hộ chiếu, nó vẫn còn phổ biến cho đến ngày nay trong việc xác nhận nhận dạng một người. Sự khác biệt ngày nay đó là chúng ta có thể thâm nhập vào những công nghệ cho phép chúng ta thực hiện việc xác thực (verification) một cách tự động và hầu hết là theo thời gian thực. Điều này mở ra nhiều lãnh vực ứng dụng mới cho việc nhận dạng dựa vào sinh trắc học, và vì vậy nó là lĩnh vực nghiên cứu rất được quan tâm. Ví dụ những thông tin về sinh trắc học được lưu trữ trên những thẻ tín dụng để người sử dụng sẽ chỉ việc cung cấp dấu vân tay để thực hiện giao dịch. Và điều này không chỉ làm cho việc sử dụng trở nên dễ dàng hơn mà nó còn giảm thiểu số lượng thẻ tín dụng bị nhầm lẫn và khả năng tránh giả mạo rất cao. Khi nói về các hệ thống sinh trắc học, luôn luôn chúng ta chia nó thành 2 nhóm. Hai hệ thống này nhìn như thể là một, nhưng thực sự chúng khác nhau vì tùy vào nhiều yêu cầu của hệ thống. • Các hệ thống xác thực dựa vào sinh trắc học (Biometric identity Verification system): Hệ thống chỉ thực hiện đối sánh một người với một người dựa vào sinh trắc học vì người sử dụng đã cung cấp những thông tin ví dụ như tên người sử dụng và mã PIN rồi. • Các hệ thống nhận dạng dựa vào sinh trắc học (Biometric Identification systems): Là hệ thống thực hiện đối sánh một người với nhiều người trong cơ sở dữ liệu dựa vào sinh trắc học. Quá trình tìm kiếm với nhiều mẫu sinh trắc học của nhiều người trong cơ sở dữ liệu nhằm đối sánh với mẫu hiện thời đưa vào xem có trùng khớp nhau không. Và thường thì khó có sự trùng khớp hoàn toàn được. Thử tưởng tượng để đối sánh một mẫu sinh trắc học của một người HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 6 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 với khoảng 10 ngàn mẫu sinh trắc học của 10 ngàn người được lưu trong cơ sở dữ liệu thì rõ ràng thời gian tính toán sẽ nhiều hơn nhiều so với hệ thống xác thực sinh trắc học chỉ thực hiện đối sánh một người với một người. 2.2. Một hệ thống sinh trắc học bất kỳ làm việc như thế nào? Hầu hết các hệ thống sinh trắc học đề sử dụng quy trình tương tự như dưới đây để xác thực sinh trắc học. Quy trình này có thể được chia thành nhiều bước sau: Hình 2.1 Một hệ thống sinh trắc học điển hình 2.2.1. Ghi nhận lấy mẫu Trước khi dựa vào sinh trắc học để nhận dạng một người nào đó thì người ta sẽ lấy mẫu sinh trắc học của người đó (ví dụ dấu vân tay, hình ảnh mống mắt…) và lưu vào cơ sở dữ liệu người dùng. Việc ghi nhận lấy mẫu này là một bước rất quan trọng trong cả quá trình nhận dạng. Nếu trong quá trình ghi nhận lấy mẫu này thực hiện không tốt, những ảnh lấy mẫu sẽ không có chất lượng sẽ khó cho việc so sánh với mẫu hiện thời được đưa vào nhận dạng sau này trong quá trình nhận dạng. 2.2.2. Lưu mẫu vào dữ liệu Thoạt nhìn, bước này tưởng chừng như dễ dàng nhưng thực sự nó là vấn đề quan tâm vì nó liên quan đến lưu mẫu dữ liệu. Trước tiên, người ta quyết định xem mẫu dữ liệu được lưu dưới định dạng nào. Đối với những hệ thống giống như nhận dạng thẻ tín dụng thì làm việc trên một vài chuẩn quốc tế trong việc định dạng lưu dữ liệu. Các hệ thống ATM và các đầu đọc thẻ tín dụng phải biết được loại dữ liệu mà nó đang tìm kiếm khi đưa mẫu hiện thời của nó vào để xác thực (mẫu hiện thời là mẫu đưa vào để kiểm tra, xác thực). HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 7 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 Thứ hai là người ta sẽ quyết định xem dữ liệu mẫu được lưu ở đâu. Ví dụ như thẻ tín dụng, chúng ta thấy rằng người ta sẽ lưu mẫu dữ liệu trên một dạng thẻ thông minh nào đó. Sự lựa chọn này có những ưu điểm riêng. Thông thường người ta e ngại việc lưu dữ liệu những thông tin cá nhân và dữ liệu nhận dạng trên những hệ thống lớn cơ sở dữ liệu, vì có khả năng dễ bị lạm dụng. Vì vậy người sử dụng cảm thấy tốt hơn nếu những thông tin đó được quản lý bởi chính họ trong trong các hệ thống quản lý sinh trắc học. Thẻ sim của điện thoại di động là một ví dụ đối với dạng lưu trữ này. Nếu thiết bị quét sinh trắc học được kết hợp vào với điện thoại di động thì mẫu thông tin người sử dụng sẽ được lưu trên thẻ sim sẽ thay thế cho hoặc sẽ cùng với thông tin mã PIN sẽ tăng cường tính bảo mật cho người dùng. Tuy nhiên, điều này không phải là cách phù hợp đối với việc lưu trữ những mẫu dữ liệu trong tất cả các hệ thống. Nếu chúng ta sử dụng điện thoại di động, thì chúng ta lại muốn sử dụng bộ quét sinh trắc học để ngăn chặn kẻ gian lấy cắp điện thoại. Và nếu như thông tin về sinh trắc học của người dùng lại được lưu trên thẻ sim của chiếc điện thoại thì kẻ gian có thể lấy những thông tin sinh trắc học đó và lưu vào một thẻ sim mới thay thế cho nó để có thể sử dụng phần cứng của chiếc điện thoại đó.Thay vì vậy những mẫu thông tin sinh trắc học sẽ được lưu trong các thiết bị quét hiện thời (actual scanning device) vì vậy sẽ khó cho kẻ gian có thể lấy cắp thông tin đó hơn. Một lựa chọn khác để lưu dữ liệu mẫu là cơ sở dữ liệu người dùng trung tâm. Nếu như một hệ thống sinh trắc học có một số lượng lớn về số người sử dụng thì việc lưu dữ liệu mẫu trong phạm vi các thiết bị quét là điều không thiết thực. 2.2.3. Xác thực (verification) Khi một người dùng sử dụng hệ thống xác thực dựa vào sinh trắc học thì mẫu sinh trắc học hiện thời được đưa vào thiết bị quét và nó sẽ được so sánh với mẫu dữ liệu sinh trắc học của người đó. Đây là phần phức tạp nhất của hệ thống và nó gọi là “Xác thực” (Verification). Quy trình xác thực có thể được chia nhỏ thành các bước sau: Hình 2.2 Các bước của quy trình xác thực của hệ thống HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 8 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 • Tiền xử lý Trước tiên mẫu hiện thời (live sample) được đầu đọc quét và lấy vào. Tất cả các hệ thống cần lọc mẫu hiện thời theo nhiều cách để tìm kiếm những chi tiết liên quan. Ví dụ: công việc này có thể thực hiện bằng cách loại bỏ nền của ảnh từ ảnh khuôn mặt hoặc chuyển đổi ảnh dấu vân tay từ ảnh mức xám sang ảnh trắng đen, làm mỏng đường vân sao cho độ rộng đường vân còn lại chỉ còn 1 pixel trong quá trình tiền xử lý để tiện cho việc thực hiện các giai đoạn sau này của quá trình xác thực. • Phân loại Nếu hệ thống có nhiều người sử dụng thì việc phân loại mẫu trước khi so sánh với các mẫu thực trong cơ sở dữ liệu là một việc nên được thực hiện. Thực hiện công việc phân loại sẽ giúp cho hệ thống giảm thiểu nhiều thời gian nhận dạng do chỉ so sánh mẫu vân tay hiện thời với một vài phân loại của nó mà thôi, không nhất thiết phải so sánh với tất cả các mẫu trong cơ sở dữ liệu. Hình 2.3 minh họa hệ phân loại vân tay được sử dụng trong các tổ chức luật pháp hàng thập kỷ. Khi một dấu vân tay được in trên thẻ, thì chuyên gia có thể thực hiện phân loại nó. Cách này dễ dàng tìm các mẫu đối sánh trong cơ sở dữ liệu khi đưa dấu vân tay vào. Ngày nay sự phân loại được thực hiện một cách tự động và phương pháp có thể phụ thuộc vào loại hệ thống sinh trắc học được sử dụng. Hình 2.3 Một ví dụ về phân loại hệ sinh trắc học • Đối sánh Quá trình đối sánh là một phần của quá trình xác thực, ở đó hệ thống sẽ tìm một mẫu đã nằm sẳn trong cơ sở dữ liệu sao cho khớp với mẫu đưa vào bởi người sử dụng. Vì bản chất mẫu đưa vào là analog nên hệ thống sẽ hầu như không thể nào tìm thấy mẫu hoàn toàn trùng khớp với nó trong cơ sở dữ liệu, nhưng nó sẽ đưa ra một danh sách các mẫu có khả năng nhất. Nếu hệ thống chấp nhận người sử dụng hoặc không chấp nhận thì tùy thuộc vào ngưỡng an toàn nào đó được cài đặt bởi hệ thống. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 9 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 Chúng ta đang nói về quy trình đối sánh thực chất được thực thi phụ thuộc nhiều vào loại hệ thống sinh trắc học như thế nào. Một cách tổng quát, hệ thống sẽ cố tìm một vài đặc tính chủ chốt nào đó trong mẫu người sử dụng đưa vào để đối sánh với mẫu được lưu trong cơ sở dữ liệu. 2.2.4. Hoàn tất việc thực thi giao dịch và lưu trữ Tùy thuộc vào hệ thống được thiết kế cho việc xác thực hay nhận dạng mà kết quả của việc thực hiện giao dịch có thể được chấp nhận hay không, để loại bỏ hay đưa ra một danh sách trùng hợp có khả năng nhất. Trong trường hợp là hệ thống xác thực, việc giữ một log xác thực đã thử vì các lý do an toàn và thống kê là một ý tưởng hay. Một vài hệ thống có thể cập nhật mẫu khi giao dịch đã thực hiện xong, cách này sẽ làm cho chất lượng mẫu được cải thiện liên tục và hệ thống sẽ có thể xử lý tốt với những thay đổi dù nhỏ nhất của mẫu sinh trắc học. Ví dụ như các vết sẹo của dấu vân tay… 2.3. Hiệu quả của hệ thống Hiệu quả của hệ thống là một thuật ngữ mơ hồ và nghĩa của nó như thế nào còn tùy thuộc vào loại hệ thống nào đang sử dụng nó. Khi nói về hiệu quả của hệ thống sinh trắc học thì người ta luôn nghĩ rằng nó là xác xuất mà hệ thống chấp nhận người được quyền sử dụng nó hay là xác suất từ chối những người không có quyền sử dụng nó. Như đề cập các phần trước, một hệ thống sinh trắc học luôn luôn được cài đặt một ngưỡng an toàn nào đó, cho phép người quản trị hệ thống có thể điều chỉnh hệ thống đó sao cho đạt hiệu quả tối ưu. Khi mô tả các hệ thống sinh trắc học, người ta thường đề cập đến 2 tỉ lệ: • Tỉ lệ từ chối sai FRR ( False Reject Rate): là phần trăm số lần mà hệ thống từ chối chấp nhận người được quyền sử dụng, nói cách khác, người được quyền sử dụng hệ thống đó lẽ ra được chấp nhận nhưng hệ thống lại từ chối họ. • Tỉ lệ chấp nhận sai FAR ( False Accept Rate): là phần trăm số lần mà hệ thống đó chấp nhận người không có quyền sử dụng hệ thống. nói cách khác là người không được quyền sử dụng hệ thống đó lẽ ra bị từ chối nhưng hệ thống lại chấp nhận họ. FAR và FRR có mối liên hệ mật thiết nhau. Nếu người quản trị hệ thống tăng giá trị ngưỡng an toàn lên thì tỉ lệ chấp nhận sai sẽ giảm, nhưng lúc đó thì FAR lại tăng lên, vì vậy mẫu hiện thời của người được quyền sử dụng hệ thống đó được đưa vào sẽ khó trùng khớp với những yêu cầu cao hơn. Sự tương phản này là điều thực tế, vì nếu giá trị ngưỡng giảm xuống thì FRR sẽ giảm, nhưng FAR lại tăng. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 10 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 Hình 2.4 Cài đặt giá trị ngưỡng. CER ( Crossover Error Rate) Tỉ lệ lỗi giao nhau, hay đôi khi còn gọi là tỉ lệ lỗi bằng nhau (EER-Equal Error Rate) là điểm mà FRR và FAR gặp nhau. Hình 2.4 cho thấy vị trí của điểm này. Khi ta cài đặt giá trị ngưỡng an toàn sao cho đạt được hiệu suất tối ưu của một hệ thống sinh trắc học, thì điểm CER luôn là cách lựa chọn tốt nhất [2]. Dĩ nhiên không phải lúc nào cũng theo điều này, nó còn phụ thuộc vào dạng mức an toàn mà hệ thống sử dụng. Nếu hệ thống xác thực nhận dạng cá nhân một người có quyền sử dụng, thì một vài trường hợp từ chối nhầm dù sao cũng tốt hơn so với những rủi ro nếu cho phép người không được phép sử dụng lại truy cập vào được hệ thống. Mặt khác, nếu hệ thống sinh trắc học được sử dụng trong một máy ATM thì rủi ro của một vài trường hợp chấp nhận nhầm dù sao cũng tốt hơn so với những rắc rối cho khách hàng phải đứng đợi hệ thống xử lý cứ từ chối không cho khách hàng truy cập máy ATM. Một vấn đề quan trọng khác khi nói đến tính hiệu quả của hệ thống là FTA ( Failure to Acquire biometric). Lý do nhà cung cấp hệ thống thường không đề cập đến FTA, FTA luôn luôn cao hơn nhiều so với FAR và FRR. Ví dụ một nhà cung cấp hệ thống xác thực dấu vân tay khẳng định hệ thống của họ có CER là 0.0001%, điều này có thể đúng theo lý thuyết, nhưng còn phụ thuộc vào thiết bị quét và năng lực của nhóm người sử dụng, FRR thực tế có thể là 20%, con số này là do thực tế hệ thống có thể chỉ thu được mẫu đủ chất lượng với 4 lần lấy mẫu từ 5 lần. Còn một vài vấn đề khác cần phải xem xét khi đánh giá hiệu quả của một hệ thống sinh trắc học, ví dụ như tốc độ xử lý, sự chấp nhận của người dùng… Ví dụ bạn có thể không sử dụng một hệ thống sinh trắc học trong máy ATM nếu nó phải mất đến 2 phút để xác nhận cho bạn truy cập vào, hoặc nếu bạn không tin tưởng hệ thống sinh trắc học làm việc chính xác thì bạn cũng không sử dụng nó làm gì. HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 11 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 2.4. Các phương pháp sinh trắc học hiện đang sử dụng Ngày nay có một vài phương pháp nhận dạng sinh trắc học khác nhau được sử dụng. Những phương pháp này có thể được chia thành 2 nhóm chính: nhóm phương pháp nhận dạng sinh trắc học dựa vào thuộc tính hành vi (Behavioral method) và nhóm phương pháp nhận dạng sinh trắc học dựa vào đặc điểm cơ thể người (Physiological Method). • Nhóm phương pháp nhận dạng sinh trắc học dựa vào thuộc tính hành vi sẽ nhận dạng một vài hành vi đặc trưng của con người. Ví dụ nó có thể là cách mà người đó sử dụng viết khi đang viết hoặc cách mà người đó nhấn các phím trên bàn phím khi nhập mã PIN… • Nhóm phương pháp nhận dạng sinh trắc học dựa vào đặc điểm cơ thể người thì nhận dạng đặc điểm cơ thể đặc trưng của con người. Ví dụ như, dấu vân tay, mống mắt (Iris), võng mạc (Retina)…những đặc điểm nhận dạng này có mặt trong các hệ phương pháp luận về nhận dạng sinh trắc học thông dụng nhất cho tới ngày nay. Ngoài ra còn có một vài phương pháp khác như nhận dạng dựa vào biểu đồ nhiệt độ của khuôn mặt cũng được sử dụng. Hình 2.5 Một số công nghệ sinh trắc học nhận dạng dừa vào: a)tai, b)khuôn mặt, c)Biểu đồ nhiệt khuôn mặt, d)biểu đồ nhiệt lòng bàn tay, e) mạch bàn tay, f)hình dạng bàn tay, g) dấu vân tay, h) mống mắt(Iris), i) võng mạc(retina), j) chữ ký, k) giọng nói 2.4.1. Nhận dạng dựa vào thao tác nhấn phím (Keystroke dynamics) Nhận dạng dựa vào thao tác nhấn phím là một giải pháp phần mềm thuần túy và có thể được mô tả như là một sự mở rộng cho các mật khẩu và mã PIN. Khi người HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 12 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 sử dụng nhập một mật khẩu hoặc một mã PIN vào hệ thống thì thao tác của quá trình nhấn có thể được sử dụng cho việc nhận dạng cho các hệ thống nhận dạng hành vi. Hệ thống nhận dạng dựa vào thao tác động sẽ phân tích thời gian mà người sử dụng đó mất để tìm thấy các phím trên bàn phím, lượng thời gian để nhấn các phím khác và cũng như tốc độ nhấn phím. Đây là phương pháp được sử dụng phần lớn vì nó không đòi hỏi thêm phần cứng và do đó giá thành thấp, có thể thay thế cho các hệ thống sinh trắc học khác tăng cao mức độ an toàn. Nhưng phương pháp này cũng tồn tại nhiều vấn đề, nó rất nhạy với những thay đổi về tâm lý của người sử dụng. Ví dụ như khi người sử dụng bị stress, mệt mỏi thì thao tác nhấn phím sẽ khác nhiều so với lúc họ tỉnh táo. Ngoài ra thao tác nhấn phím cũng sẽ thay đổi nhiều theo thời gian, khi họ sử dụng nhiều hơn thì sẽ thuần thục hơn, tốc độ nhanh hơn…Còn nếu họ ít sử dụng thao tác thì tác động nhấn phím sẽ chậm chạp, khác nhiều so với lúc họ sử dụng thường xuyên, vì vậy phương pháp này được sử dụng nhiều đối với trường hợp người sử dụng đã quen với thao tác của họ, trong những môi trường mang tính ổn định cao.Ví dụ như có thể áp dụng với người sử dụng ở văn phòng thao tác hằng ngày với mật khẩu của máy tính cá nhân. Vì vậy hiệu quả của phương pháp này cao hay không thường phụ thuộc vào ứng dụng hiện tại là gì và mức độ thuần thục của nhóm người sử dụng. 2.4.2. Xác thực chữ ký Chữ ký đã được sử dụng cho việc xác thực các giao dịch trải qua nhiều thế kỷ cho đến ngày nay và là phương pháp xác thực dựa vào chữ ký đã tồn tại trong một thời gian dài. Các hệ thống xác thực tự động dựa vào chữ ký không chỉ nghiên cứu sự hiện diện của chữ ký mà còn nghiên cứu đến cả tính động của cách viết ra chữ ký đó. Ví dụ như khảo sát độ mạnh, độ nhấn mạnh cây viết chì xuống bề mặt viết trong nhiều giai đoạn khác nhau để viết ra một chữ ký đó. Hoặc có thể khảo sát tốc độ viết các ký tự khác nhau xem như thế nào. Hoặc cũng có thể khảo sát thời gian mà một người có thể hoàn thành một chữ ký. Hoặc nghiên cứu xem ký tự “t” được gạch ngang như thế nào, và khi nào được gạch ngang. Ngoài ra còn có nhiều đặc tính sinh trắc học hành vi được sử dụng để xác thực việc nhận dạng người sử dụng dựa vào chữ ký của họ. Có nhiều lĩnh vực ứng dụng có thể dùng xác thực bằng chữ ký. Bất kỳ một ứng dụng nào mà người sử dụng cảm thấy dễ sử dụng, thì việc sử dụng viết chì để ký tên là một lựa chọn tốt. Ví dụ, khi thực hiện xác thực các giao dịch thẻ tín dụng, khi truy xuất trên một PDA và khi ký những hợp đồng số (Digital contracts). Theo HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 13 LUẬN VĂN THẠC SỸ - TỰ ĐỘNG HÓA CHƯƠNG 2 thông cáo của các nhà cung cấp những hệ thống nhận dạng dựa vào chữ ký thì CER ở vào khoảng giá trị 1:50 [3]. 2.4.3. Xác thực bằng giọng nói Các hệ thống xác thực dựa vào giọng nói phân tính dạng sóng và dạng áp suất khí sinh ra khi một người nói vào micro. Xác thực dựa vào giọng nói có thể được xem như một sự kết hợp giữa phương pháp nhận dạng dựa vào hành vi và phương pháp nhận dạng dựa vào các đặc điểm cơ thể. Sở dĩ nó là phương pháp dựa vào đặc điểm cơ thể vì cấu trúc cung âm thanh, dãi âm thanh, vòm miệng, răng và các phần bên trong miệng sẽ ảnh hưởng đến cách mà một người phát âm. Nó còn là phương pháp xác thực dựa vào đặc tính hành vi vì cái cách mà một từ được phát âm, áp suất khí khác nhau theo thời gian khác nhau là thuộc về đặc tính hành vi riêng của người sử dụng. Một trong những vấn đề khó khăn đối với hệ thống xác thực dựa vào giọng nói là tiếng ồn. Rất khó để tách mẫu âm thành từ tiếng ồn, đặc biệt là trong môi trường di chuyển, tiếng ồn thay đổi nhiều. Một cách để cải thiện vấn đề này là người sử dụng nên dùng một mirco để gần miệng. Theo cách này thì âm thanh của người nói sẽ to hơn, lấn át tiếng ồn, và nó là âm thanh trội trong mẫu lấy âm thanh. Một vấn đề khác đó là sự phân biệt đâu là âm thanh phục vụ cho việc lấy mẫu, làm sao hệ thống có thể nhận biết được đâu là âm thanh không phục vụ cho việc lấy mẫu. Các hệ thống trước đây thường kém với sự phân biệt này, nhưng những hệ thống càng về sau thì đã được cải thiện tốt hơn. Thông cáo của nhà cung cấp các hệ thống nhận dạng dựa vào giọng nói với giá trị CER vào khoảng 1:50 [3]. Hình 2.6 Các đặc điểm cơ thể quyết định đến đặc điểm của giọng nói HỌC VIÊN: DƯƠNG MIÊN KA-MS:01507314 Trang 14