Tài liệu Nghiên cứu và ứng dụng công nghệ rfid

  • Số trang: 19 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 61 |
  • Lượt tải: 0
nhattuvisu

Đã đăng 27125 tài liệu

Mô tả:

1 MỞ ĐẦU RFID (Radio Frequency Identification) là công nghệ nhận dạng không tiếp xúc, sử dụng tần số radio. Đặc điểm của thẻ RFID (IC Tags) là có thể thu tín hiệu ở khoảng cách xa và người kiểm soát nhận ra số lượng lớn các thẻ một lần. Nó có tính bền vững cao, chịu được môi trường khắc nghiệt, không phát quang, không nhìn thấy, đồng thời có thể đọc và ghi được. Công nghệ RFID được thiết kế nhằm cho phép thiết bị đọc ghi bắt được dữ liệu trên thẻ thông minh và tự động chuyển các dữ liệu này sang hệ thống máy tính. Đề tài “Ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng mặt người cho bài toán xác thực” không chỉ giúp cho việc quản lý được nhanh chóng mà còn có thể đảm bảo tính an toàn và bảo mật cho hệ thống. Mục tiêu đặt ra đối với đề tài là: - Nghiên cứu công nghệ nhận dạng bằng tần số vô tuyến RFID. - Nghiên cứu phương pháp nhận dạng mặt người. - Đề xuất phương án xây dựng phần mềm ứng dụng RFID và nhận dạng mặt người hỗ trợ trong việc quản lý nhân viên. Bố cục của luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung được tổ chức như sau: Chương 1: Tổng quan về RFID. Chương 2: Hệ Thống RFID Và Nhận Dạng Khuôn Mặt Chương 3: Chương trình chấm công ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng mặt người 2 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RFID 1.1 Một số khái niệm cơ bản RFID 1.1.1 Công nghệ RFID Công nghệ định vị bằng sóng radio RFID (Radio Frequency Identification) là một kỹ thuật nhận dạng tự động dựa trên khả năng lưu trữ và nhận tín hiệu từ xa bằng hệ thống thẻ thông minh. Ban đầu, ứng dụng của công nghệ RFID chỉ được sử dụng trong công nghiệp hoặc trong các hệ thống bảo mật (ứng dụng đóng), tuy nhiên hiện nay công nghệ RFID đã được sử dụng trong cả các hệ thống phục vụ nhu cầu xã hội như hệ thống thư viện, hệ thống quản lý hàng hóa trong kho hàng. quản lý đối tượng, quản lý nhân sự, quản lý hàng hóa bán lẻ trong siêu thị, quản lý xe cộ qua trạm thu phí, chống trộm ô tô hay điện thoại di động, các hệ thống cửa tự động, theo dõi sách trong thư viện, các ứng dụng an ninh lãnh thổ như phát hiện vượt biên, làm thẻ hộ chiếu... Hiện nay, Việt Nam đã và đang từng bước ứng dụng các tiện ích của công nghệ RFID. Điển hình như công ty TECHPRO Việt Nam, hợp tác cùng hãng IDTECK - Korea trong chấm công điện tử, kiểm soát thang máy. Trung tâm Công nghệ cao thuộc Viện điện tử - tin học - tự động hóa, đang nghiên cứu thiết kế và xây dựng hệ phần mềm cho các hệ thống quản lý tự động bằng thẻ RFID để ứng dụng trong việc thu phí cầu đường. Mới đây nhất, tại siêu thị BigC Thăng Long, thẻ RFID đã được sử dụng trong quản lý xe máy. Tại TP Hồ Chí Minh, công nghệ RFID cũng đang được triển khai ứng dụng trong trạm thu phí xa lộ Hà Nội do công ty tin học Siêu Tín thực hiện. Ngoài ra còn công trình nghiên cứu, phát triển quy trình xác thực hộ chiếu điện tử tại việt nam ở trường đại học công nghệ do Bùi Thị Quỳnh Phương thực hiện… 3 Hình 1. Mô tả hệ thống RFID. Thông thường, một hệ thống RFID bao gồm thẻ RFID, đầu đọc RFID và một máy tính chủ lưu trữ dữ liệu.  Thẻ RFID Thẻ RFID có kích thước nhỏ và có thể dùng để gắn vào sản phẩm, người hay động vật. Thẻ thường bao gồm một bộ vi xử lý (chip silicon) để lưu trữ, tính toán và một ăngten dùng cho truyền thông. Bộ nhớ của thẻ có thể là chỉ đọc, ghi một lần-đọc nhiều lần hoặc có khả năng đọc ghi hoàn toàn [17]. Hình 2. Mạch tích hợp phi tiếp xúc. Phân loại thẻ RFID:  Thẻ chủ động: là thẻ có nguồn năng lượng. Ưu điểm của loại thẻ này là khả năng liên lạc từ khoảng cách xa do nó có thể nhận biết tín hiệu rất yếu đến từ đầu đọc. Nhược điểm là giới hạn về thời gian sử dụng (khoảng 5 năm). Hơn nữa, thẻ chủ động có giá thành cao, kích thước lớn và cần chi phí bảo trì như thay pin theo định kỳ. 4  Thẻ thụ động: loại thẻ này không có nguồn năng lượng, năng lượng cung cấp bởi đầu đọc thông qua ăng ten. Nhược điểm chính của loại thẻ này là làm việc trong khoảng cách gần (chỉ khoảng vài feet). Tuy nhiên, ưu điểm của nó là không cần nguồn nuôi, thời gian sử dụng lên đến 20 năm, giá thành rẻ và kích thước nhỏ.  Thẻ bán thụ động: Giống như thẻ thụ động, thẻ bán thụ động phản hồi (không phải truyền) năng lượng sóng vô tuyến ngược lại đầu đọc. Tuy nhiên, chúng cũng có nguồn nuôi các mạch tích hợp trong thẻ. Loại này kết hợp ưu điểm và hạn chế được một số nhược điểm của hai loại trên. Ngoài cách phân chia như trên, người ta cũng phân loại thẻ theo khả năng đọc ghi bộ nhớ của thẻ. Theo cách tiếp cận này, thẻ chia thành một số loại như chỉ đọc, ghi một lầnchỉ đọc, đọc/ghi, đọc/ghi tích hợp bộ cảm biến và đọc/ghi tích hợp bộ phát [17].  Đầu đọc thẻ RFID Là thiết bị dùng để truy xuất thông tin từ thẻ RFID. Đầu đọc có một ăngten phát sóng vô tuyến, khi thẻ đi vào vùng phủ sóng của đầu đọc, nó sẽ thu năng lượng từ sóng vô tuyến này và kích hoạt thẻ. Với các ứng dụng làm việc trong khoảng gần như điều khiển truy cập, ăngten được tích hợp trong đầu đọc, nhưng với các ứng dụng làm việc tầm xa, ăngten thường nằm độc lập và kết nối với đầu đọc bằng cáp đồng có trở kháng được bảo vệ. Bộ đọc giãi mã dữ liệu đã được mã hóa từ mạch tích hợp (chip silicon) của thẻ, dữ liệu được đưa vào máy chủ và được xử lý bởi phần mềm thích hợp.  Tần số làm việc Thẻ RFID chủ yếu hoạt động trong bốn tần số chính sau. - Low-frequency (LF): băng tần từ 125 KHz - 134 KHz. Thẻ hoạt động trong dải băng tần này phù hợp với phạm vi ngắn như hệ thống chống trộm, nhận dạng động vật hay hệ thống khóa tự động. - High-frequency (HF): băng tần 13,56 MHz. Tần số này có độ chính xác cao hơn với phạm vi 3 feet (  1m), vì thế giảm thiểu rủi ro đọc sai thẻ. Các thẻ hoạt động ở tần số HF được dùng trong việc theo dõi vật liệu trong các thư viện và kiểm soát hiệu sách, theo dõi hành lý vận chuyện bằng máy bay… Loại thẻ hoạt động trong hai dải tần số LF và HF sử dụng bộ đôi cảm ứng giữa hai cuộn dây xoắn (ăngten) của thẻ và đầu đọc để cung cấp năng lượng và gửi thông tin. Các cuộn dây này thực sự là các mạch LC tuned, khi đặt đúng tần số thì chúng cực đại hóa việc truyền năng lượng. - Ultrahigh-frequency (UHF): băng tần 900 MHz. Trong tần số này các thẻ có thể hoạt động ở phạm vi từ 3 đến 15 feet. Tuy nhiên, trong tần số này, các thẻ dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường hơn ở các tần số khác. Băng tần 900 MHz phù hợp hơn cho các ứng dụng dây chuyền như kiểm tra pallet và container, xe chở hàng và các toa trong vận chuyển tàu biển… 5 - Microware-frequency (MF): băng tần 2,45 GHz và 5,8 GHz. Thẻ hoạt động trong tần số này có thể đọc được ở phạm vi hơn 10m [17]. 1.1.2 Chuẩn ISO 14443 ISO (International Organization for Standardization) và IEC (International Electrotechnical Commission) tạo thành hội đồng quốc tế tiêu chuẩn hóa kỹ thuật toàn cầu. Các tổ chức quốc gia thành viên của ISO hoặc IEC tham gia trong việc phát triển các chuẩn quốc tế thông qua các ủy ban kỹ thuật được thành lập để giải quyết các vấn đề đặc thù của hoạt động kỹ thuật. Các chuẩn trong đặc tả của ISO hoặc IEC đảm bảo sự tương tác lẫn nhau giữa các thành phần được sản xuất bởi các nhà sản xuất khác nhau. Nếu không có các chuẩn do ISO/IEC đặt ra, mỗi nhà sản xuất sẽ tự thiết kế các sản phẩm của họ theo đặc tả riêng và gây ra vấn đề không tương thích khi kết nối các sản phẩm đó lại với nhau. Chuẩn ISO/IEC 14443 (viết tắt là ISO 14443) là một chuẩn quốc tế gồm 4 phần, đặc tả thẻ thông minh phi tiếp xúc (contactless smart cards) hoạt động ở tần số 13.56MHz trong phạm vi gần với một angten. Chuẩn ISO này bao gồm chuẩn giao tiếp và giao thức truyền thông tin giữa thẻ và đầu đọc. Chuẩn ISO 14443 không chỉ định hệ điều hành trong thẻ và đầu đọc, được hỗ trợ bởi hầu hết các nhà sản xuất thẻ thông minh phi tiếp xúc. ISO 14443 gồm 4 phần: Đặc tả phần cứng; Năng lượng tần số vô tuyến và giao diện tín hiệu; Khởi tạo và chống xung đột; Giao thức truyền dữ liệu.  ISO 14443-1 Phần 1 của chuẩn ISO 14443 là đặc tả phần cứng, được đưa ra vào ngày 15/04/2000, xác định các đặc điểm vật lý của thẻ tiếp xúc (PICC - Proximity Card). Chuẩn này định nghĩa: - Kích thước của thẻ (tham khảo thêm trong chuẩn ISO 7810). - Chất lượng in ấn trên bề mặt thẻ. - Sức cản cơ học. - Sức cản tia UV và tia X. - Mật độ từ tính bao quanh. ISO 14443-1 cũng liệt kê ra một số yêu cầu về môi trường để thẻ tránh bị phá hủy. - Độ sáng của tia cực tím UV và tia X. - Các yêu cầu về độ uốn, độ xoắn. - Dải từ tính và điện xoay chiều. 6 - Dải từ tính và tĩnh điện. Những yêu cầu về môi trường này phụ thuộc và quá trình sản xuất thẻ và trong thiết kế angten. Trong phần này cũng nêu rõ khoảng nhiệt độ cho phép thẻ hoạt động từ 00C đến 500C [6].  ISO 14443-2 Phần 2 của chuẩn ISO 14443 là năng lượng tần số vô tuyến và giao diện tín hiệu, được đưa ra vào ngày 07/01/2001. Phần này mô tả các đặc tính truyền và giao tiếp năng lượng giữa đầu đọc và thẻ. Năng lượng gửi tới thẻ sử dụng dải tần số 13.56MHz +/- 7kHz. Có hai loại giao tiếp truyền tín hiệu khác nhau được miêu tả (biến đổi và mã hóa bit) tương ứng là Type A và Type B. Sự điều chỉnh giao thức bit được xác định và tốc độ truyền tải dữ liệu mặc định được xác định ở 106 kBaud. Cả hai cơ chế giao tiếp đều là bán song công (half duplex) với tốc độ truyền dữ liệu mặc định cả 2 chiều là 106 kbit/s. Dữ liệu được truyền từ thẻ đến đầu đọc theo phương pháp điều biến với tần số sóng mang là 847,5kHz. Thẻ được trường tần số sóng radio cấp năng lượng và không yêu cầu phải có pin. Sự khác nhau giữa Type A và Type B gồm sự biến đổi từ trường dùng cho việc kết nối, định dạng mã hóa bit, byte và phương pháp chống xung đột. Type A dùng phương thức đọc dữ liệu được mã hóa sao cho thời gian trễ là nhỏ nhất trong quá trình truyền. Trong suốt thời gian trễ, không có năng lượng nào được truyền tới thẻ. Điều này bắt buộc phải có những yêu cầu đặc biệt cho bộ vi xử lý trong thẻ. Type A sử dụng mã hóa biến đổi bit Miller. Trong khi đó, Type B sử dụng phương pháp đọc dữ liệu được mã hóa với duy nhất sự giảm sút nhỏ của biên độ thường, cho phép cả thẻ và đầu đọc duy trì năng lượng trong suốt quá trình trao đổi. Đây là thế mạnh chính so với Type A. Type B sử dụng mã hóa bit NRZ. Để thẻ và đầu đọc trao đổi được với nhau, Type A sử dụng kỹ thuật mã hóa bit OOK Manchester, Type B sử dụng mã hóa bit BPSK [7].  ISO 14443-3 Phần 3 của chuẩn ISO 14443 là khởi tạo và chống xung đột. Chuẩn này mô tả: - Cơ chế thăm dò (Polling) đối với các thẻ đi vào từ trường của đầu đọc. - Định dạng byte, cấu trúc lệnh và khe thời gian. - Câu lệnh yêu cầu (REQ) và trả lời yêu cầu (ATQ). - Phương pháp chống xung đột để phát hiện và giao tiếp với một thẻ cụ thể khi có một vài thẻ cùng ở trong phạm vi của đầu đọc. Phương pháp phát hiện xung đột này dựa trên số ID duy nhất của mỗi thẻ, tuy nhiên, phương pháp này là khác nhau đối với Type A và Type B. 7 o Type A: Sử dụng phương pháp Binary tree để phát hiện ra ID của thẻ. o Type B: Sử dụng phương pháp Slotted Aloha với những bộ đánh dấu khe đặc biệt. Cơ chế khởi tạo và chống xung đột được thiết kế cho phép xây dựng các đầu đọc có khả năng giao tiếp đồng thời với nhiều thẻ cùng loại. Các thẻ này sẽ cùng đợi trong trường chờ lệnh Polling. Một đầu đọc đa giao thức có thể Polling một loại, hoàn thành giao dịch với thẻ phản hồi và sau đó Polling cho loại khác, đồng thời giao dịch với các cái khác [8].  ISO14443-4 Phần 4 của chuẩn ISO 14443 là giao thức truyền dữ liệu. Đây là phần đặc tả giao thức truyền khối bán song công (half-duplex), xác định những vấn đề cho môi trường phi tiếp xúc, định nghĩa việc truyền dữ liệu trong suốt và độc lập với các lớp bên dưới. Phần này định nghĩa một giao thức truyền dữ liệu mức cao cho Type A và Type B. Giao thức được miêu tả trong phần 4 là một tùy chọn cho chuẩn ISO 14443, các thẻ cảm ứng có thể được thiết kế hỗ trợ hoặc không hỗ trợ giao thức này. Phần này giải quyết phần lớn quy ước thống nhất băng thông giữa thẻ và đầu đọc, định dạng khối đóng gói dữ liệu, chuỗi (chia nhỏ một khối lớn ra thành nhiều khối nhỏ hơn) và xử lý lỗi. Nội dung cụ thể của các phần ISO14443 được miêu tả trong các tài liệu [5,6,7,8]. 1.2 Một số khái niệm về nhận dạng khuôn mặt:[2] Nhận dạng khuôn mặt người là một công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong đời sống hằng ngày của con người như các hệ thống giám sát, quản lý vào ra, tìm kiếm thông tin một người nổi tiếng,…Có rất nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt để nâng cao hiệu suất tuy nhiên dù ít hay nhiều những phương pháp này đang vấp phải những thử thách về độ sáng, hướng nghiêng, kích thước ảnh, hay ảnh hưởng của tham số môi trường. Có hai phương pháp nhận dạng phổ biến hiện nay là nhận dạng dựa trên đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt như biến đổi Gabor Wavelet và mạng Neural, SVM,…và nhận dạng dựa trên xét tổng thể toàn khuôn mặt như phương pháp PCA, LDA, LFA. Trong đó, PCA là phương pháp trích rút đặc trưng nhằm giảm số chiều 8 của ảnh tuy đơn giản nhưng mang lại hiệu quả tốt. Phương pháp PCA giúp hệ thống hoạt động ổn định và có tính thích nghi cao khi dữ liệu đầu vào thay đổi nhiều. PCA được Karl Pearson tạo ra năm 1901. Đến những năm 80, Sirovich và Kirby đã phát triển kỹ thuật này để thể hiện khuôn mặt một cách hiệu quả. Đưa ra sự giống nhau giữa nhiều hình ảnh khuôn mặt khác nhau, kĩ thuật này tìm ra những thành phần cơ bản của sự phân bố trên khuôn mặt, thể hiện bằng các eigenvectors. Từng khuôn mặt trong một tập hợp các khuôn mặt sau đó có thể tính xấp xỉ bằng sự kết hợp tuyến tính giữa những eigenvector lớn nhất, được biết tới như eigenfaces. 9 CHƢƠNG 2: HỆ THỐNG RFID VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 2.1 Xây dựng hệ thống RFID 2.1.1 Đầu đọc RFID: Bộ Reader nhận thông tin từ thẻ tag, sau đó truyền về cho máy tính theo chuẩn RS232 (truyền nối tiếp). 2.1.2 Thẻ RFID Dữ liệu trên tag mã hóa theo chuẩn EM4100 2.1.3 Cơ chế truyền giữa đầu đọc RFID và thẻ RFID Đầu đọc RFID truyền một tín hiệu tần số vô tuyến điện từ qua anten của nó đến một con chip được gắn trên thẻ RFID. Reader nhận thông tin trở lại từ chip và gửi nó đến máy tính điều khiển đầu đọc và xử lý thông tin tìm được từ con chip. Các con chip không tiếp xúc không tích điện, chúng hoạt động bằng cách sử dụng năng lượng chúng nhận từ tín hiệu được gửi bởi reader. Đây là một phương pháp đáng tin cậy để phát hiện và giám sát điện tử, một dạng mới của phương pháp truyền thông tin vô tuyến. Cũng có thể hiểu RFID như một loại mã vạch điện tử, trong đó dữ liệu được mã hóa dưới dạng bít, được truyền đi và nhận biết thông qua sóng vô tuyến. 10 2.1.4 Đặc điểm chuẩn RS232: Chuẩn RS232 được nối ra một giắc cắm (gọi là cổng COM). Khi sử dụng có thể sử dụng 2 hay toàn bộ chân (pin) của cổng này (có nhiều loại cổng COM phục vụ các chức năng khác nhau gồm loại 4, 9, 15, 37 chân). Nếu mục đích chỉ truyền hoặc nhận tín hiệu giữa hai thiết bị thì ta chỉ cần sử dụng 2 dây (một dây truyền hoặc nhận) và một dây nối đất (GND – ground, hay mass). RS232 sử dụng phương thức truyền thông không đối xứng, tức là sử dụng tín hiệu điện áp chênh lệch giữa một dây dẫn và đất. Các cổng của RS – 232 có ngưỡng điện áp qui ước là -15V (volt) tới -3V , và 3V tới 15V (hoặc -5V, +5V, sự khác biệt giữa hai giá trị 3, và 5V này được gọi là noise magin - biên độ dao động của nhiễu).  Tín hiệu có áp lớn +3V được coi có logic 0 hoặc có giá trị cao (H)  Tín hiệu có áp nhỏ hơn –3V được coi có logic 1 hoặc giá trị thấp (L).  Điện áp từ -3V tới +3V không có ý nghĩa. Chính vì từ –3V tới 3V là phạm vi không được định nghĩa, trong trường hợp thay đổi giá trị logic từ thấp lên cao hoặc từ cao xuống thấp, một tín hiệu phải vượt qua quãng quá độ trong một thơì gian ngắn hợp lý. Điều này dẫn đến việc phải hạn chế về điện dung của các thiết bị tham gia và của cả đường truyền. Tốc độ truyền dẫn tối đa phụ thuộc vào chiều dài của dây dẫn. Đa số các hệ thống hiện nay chỉ hỗ trợ với tốc độ 19,2 kBd (chiều dài cho phép 30 – 50 m). 11 2.2 Xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt Hình 2.2 mô tả các bước nhận dạng khuôn mặt cơ bản trong một hệ thống . 2.2.1 Tiền xử lý: Quá trình tiền xử lý đối với khuôn mặt nhằm nâng cao chất lượng ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, kích thước ảnh. Các ảnh trong nghiên cứu này là có chất lượng tương đối tốt nên ta không cần dùng các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh mà ta chỉ cần chuẩn hóa ảnh (normalize image). Việc chuẩn hóa này khiến độ lệch giữa 2 điểm ảnh được giảm xuống làm quá trình rút đặc trưng thêm chính xác. 12 2.2.2 Trích rút đặc trƣng: Hình 2.2.2 quá trình rút trích đặc trưng ảnh Trích rút đặc trưng là kỹ thuật sử dụng các thuật toán để lấy ra những thông tin mang những đặc điểm riêng biệt của một người. Trong đề tài này sử dụng phương pháp PCA [9] được thực hiện theo các bước : *Tạo một tập S gồm M ảnh (ảnh học). Mỗi ảnh có kích thước RxC. Mỗi ảnh được chuyển thành một vector N = RxC chiều. S={T1,T2,..,TM} (1). *Tính ảnh trung bình : *Tính sai lệch của các ảnh đầu vào(hay còn gọi là ảnh huấn luyện) so với trung bình: 13 *Tính ma trận hiệp phương sai : Vì ma trận C có kích thước quá lớn (NxN) nên để tìm eigenvector ui của C ta tìm eigenvector và eigenvalue của ma trận L: *Gọi vi là eigenvector của L thì eigenvectơ của C là : Sau khi tìm được các eigenface, các ảnh trong tập cơ sở dữ liệu sẽ được chiếu lên không gian các eigenface này để tạo ra vector đặc tính. Vector này có kích thước nhỏ hơn nhiều so với kích thước ảnh nhưng vẫn mang nhiều nhất thông tin chứa trong ảnh 2.2.3 Nhận dạng khuôn mặt. Những đặc trưng sau khi được trích rút sẽ đưa vào khối nhận dạng để phân lớp đối tượng. 2.2.4 Tập ảnh mẫu cho huấn luyện. Tập ảnh mẫu huấn luyện được dùng trong giai đoạn “học” của hệ thống nhận dạng. Các khâu trích đặc trưng và phân loại sẽ điều chỉnh thông số của chúng để đạt được chất lượng nhận dạng tốt nhất. 2.2.5 Cơ sở dữ liệu nhân viên phục vụ công nghệ RFID và nhận dạng khuôn mặt Cơ sở dữ liệu nhân viên chứa các thông tin mã thẻ, thông tin của nhân viên bao gồm cả hình ảnh để có thể phục vụ cho việc nhận dạng. 14 2.2.6 Mô hình hệ thống chấm công ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng mặt ngƣời để giải bài toán xác thực a. Quy trình hệ thống chấm công ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng mặt người: 15 b. Mô hình cơ sở dữ liệu ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng ảnh hỗ trợ chấm công: 16 CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH CHẤM CÔNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ RFID VÀ NHẬN DẠNG MẶT NGƢỜI 3.1 Ứng dụng RFID vào quản lý nhân sự, kiểm soát ra vào: 3.2 Chƣơng trình nhận dạng mặt ngƣời 17 KẾT LUẬN Đề tài chỉ giới hạn ở mức nghiên cứu công nghệ RFID và nghiên cứu phương pháp nhận dạng mặt người như PCA. Từ đó đề xuất ứng dụng của công nghệ RFID kết hợp thuật toán PCA vào bài toán rút trích đặc trưng ảnh để giải bài toàn xác thực. Tuy nhiên bài toán xác thực là bài toán vô cùng rộng lớn và khó. Đề tài chỉ mới thực hiện được các công việc sau:  Nghiên cứu công nghệ RFID.  Nghiên cứu phương pháp phân tích thành phần chính (PCA).  Đề xuất mô hình hệ thống “Ứng dụng công nghệ RFID và nhận dạng mặt người cho bài toán xác thực” Bên cạnh những kết quả đã đạt được, còn có những vấn đề mà thời điểm hiện tại chưa giải quyết được:  Xây dựng tập huấn luyện lớn để đạt kết quả chính xác hơn.  Nghiên cứu về một số các giải thuật trích chọn đặc trưng và phân lớp dữ liệu khác  Xây dựng một chương trình hoàn chỉnh có giao diện tương tác với người sử dụng 18 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Bùi Thị Quỳnh Phương Nghiên Cứu, “Phát Triển Quy Trình Xác Thực Hộ Chiếu Điện Tử Tại Việt Nam”, Trường đại học công nghệ Hà Nội, đề tài luận văn thạc sĩ, 2010 [trang 2]. [2]Từ Minh Hiển, Trần Thị Khánh Hòa Nhận, TS. Phạm Văn Tuấn, “Nhận dạng khuôn mặt người bằng mạng nơron và phương pháp phân tích thành phần chính”, khoa điện tử viễn thông, trường đại học Bách khoa, đại học Đà Nẵng, 2012. [3] TS. Nguyễn Thanh Thủy, ”Ứng dụng công nghệ rfid trong quản lý logistics cảng và khả năng phát triển ứng dụng tại các cảng Việt Nam”, Trung tâm Đào tạo Logistics, Trường ĐHHH. [4] Lu Boun Vinh, Hoàng Phương Anh, 2004, ”Tổng quan các phương pháp xác định khuôn mặt người”, đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, Trường đại học Khoa học tự nhiên, khoa Công nghệ thông tin. Tiếng Anh: [5] INTERNATIONAL STANDARD © ISO/IEC, Final Committee Draft, ISO/IEC 14443-1 Part 1: Physical characteristics, 1997. [6] INTERNATIONAL STANDARD © ISO/IEC, Final Committee Draft, ISO/IEC 14443-2 Part 2: Radio frequency power and signal interface, 1999. [7] INTERNATIONAL STANDARD © ISO/IEC, Final Committee Draft, ISO/IEC 14443-3 Part 3: Initialization and anticollision, 1999. [8] INTERNATIONAL STANDARD © ISO/IEC, Final Committee Draft, ISO/IEC 14443-4 Part 4: Transmission protocol, 1998. [9] Lindasay I Smith (2002), „„A tutorial on Principal Components Analysis‟‟, John Wiley & Sons Inc. [10] C_Johnson,2011, EMGU Multiple Face Recognition using PCA and Parallel Optimisation, truy cập ngày 6 tháng 1 năm 2012, 19 http://www.codeproject.com/Articles/261550/EMGU-Multiple-Face-Recognitionusing-PCA-and-Paral. [11] Sergio Andrés Gutiérrez Rojas, 2012, Multiple face detection and recognition in real time, truy cập ngày 6 tháng 2 năm http://www.codeproject.com/Articles/239849/Multiple-face-detection-andrecognition-in-real-ti 2012,
- Xem thêm -