Đề tài " thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số "

Chia sẻ: Quan Nguyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST

Báo xấu

612
lượt xem 179
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hiện nay, việc thu nhập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng đang được quan tâm và ứng dụng rộng rãi . Với phương pháp này chúng ta có thể thu nhận được nhiều thông tin từ đối tượng mà lại không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề tài " thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số "

Đề tài " Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số "
M ục l ục Mục lục............................................................................................................... i Danh mục các hình vẽ ...................................................................................... iv Danh mục một số thuật ngữ thường dùng....................................................... vi Lời nói đầu ...................................................................................................... vii 1. Giới thiệu....................................................................................................... 1 2. Vân tay trong sinh trắc học ........................................................................... 4 2.1. Vị trí của nhận dạng vân tay trong sinh trắc học ................................................................ 4 2.2. Uniqe là một thuộc tính của vân tay..................................................................................... 5 2.3. Hình thức thể hiện và các đặc tả của vân tay....................................................................... 5 2.4. Khó khăn gặp phải khi nhận dạng vân tay .......................................................................... 7 3. Đại cương về ảnh số và xử lý ảnh trong Matlab ........................................... 8 3.1. Đại cương về ảnh số .............................................................................................................. 8 3.1.1. Biểu diễn ảnh số............................................................................................................................8 3.1.2. Cơ sở về màu ................................................................................................................................9 3.1.3. Chuyển đổi màu..........................................................................................................................12 3.2. Xử lý ảnh số trong Matlab.................................................................................................. 13 3.2.1. Histogram ...................................................................................................................................13 3.2.2. Phân ngưỡng cục bộ ....................................................................................................................14 3.2.3. Biến đổi Fourier-2D rời rạc .........................................................................................................15 3.2.4. Lọc ảnh Sobel .............................................................................................................................16 3.2.5. Phát hiện biên bằng toán tử gradient ............................................................................................18 3.2.6. Loang rộng và thu nhỏ đối tượng.................................................................................................20 4. Sơ đồ khối thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay ......................................... 22 4.1. Các nguyên lý nhận dạng vân tay ...................................................................................... 22 4.2. Hệ thống nhận dạng vân tay............................................................................................... 23 4.3. Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số .......................................................... 24 i
5. Tập mẫu ảnh vân tay ................................................................................... 26 6. Trích chọn minutiae cho đối sánh vân tay .................................................. 28 6.1. Chuẩn hóa ảnh đ ầu vào ...................................................................................................... 29 6.1.1. Chuẩn hóa kích thước ảnh ...........................................................................................................29 6.1.2. Cân bằng cường độ sáng của ảnh.................................................................................................29 6.2. Tăng cường ảnh chất lượng ảnh......................................................................................... 30 6.2.1. Tăng cường ảnh bằng cân bằng histogram ...................................................................................30 6.2.2. Tăng cường ảnh bằng biến đổi Fourier-2D...................................................................................31 6.3. Ước lượng orientation image và khoanh vùng ảnh vân tay............................................... 32 6.3.1. Ước lượng orientation image .......................................................................................................32 6.3.2. Khoanh vùng ảnh vân tay ............................................................................................................34 6.4. Trích chọn minutiae ........................................................................................................... 35 6.4.1. Nhị phân hóa và làm mảnh đường vân .........................................................................................36 6.4.2. Phát hiện minutiae.......................................................................................................................37 6.4.3. Ước lượng khoảng cách đường vân..............................................................................................39 6.4. Hiệu chỉnh đường vân và lọc minutiae sai ......................................................................... 39 6.4.1. Hiệu chỉnh đường vân và lọc minutiae sai cấp một.......................................................................39 6.4.2. Lọc minutiae sai cấp hai và tạo mã từ minutiae ............................................................................41 7. Phân loại kiểu vân tay ................................................................................. 43 7.1. Trích chọn đặc tính............................................................................................................. 44 7.2. Tạo vec-tơ đặc tính ............................................................................................................. 45 7.3. Khâu phân loại kiểu vân tay............................................................................................... 46 8. Đối chiếu vân tay để định danh mẫu.......................................................... 48 8.1. Khớp mẫu hai mẫu vân tay ................................................................................................ 49 8.2. Đối sánh vân tay.................................................................................................................. 50 9. Tổng kết và hướng phát triển ...................................................................... 52 9.1. Kết quả của đồ án ............................................................................................................... 52 9.2. Nhữ ng kiến thức bản thân thu được .................................................................................. 53 9.3. Nhữ ng hạn chế của đồ án ................................................................................................... 53 9.4. Hướng phát triển ................................................................................................................ 53 Tài liệu tham khảo .......................................................................................... 55 ii
Phụ lục ............................................................................................................ 56 Danh sách các script file khác trong đồ án ............................................................................... 56 Các bước chạy phần mề m mô phỏng ........................................................................................ 57 iii
Danh mục các hình vẽ Hình-1. Một số tín hiệu sinh trắc học cơ bản ..................................................... 4 Hình-2. Đóng góp của các ngành trong sinh trắc học.......................................... 4 Hình-3. Vân tay thể hiện ở cấp độ very-fine ....................................................... 5 Hình-4. Vân tay thể hiện trong cấp độ global ..................................................... 6 Hình-5. Hai dạng minutiae quan trọng................................................................ 7 Hình-6. Biểu diễn ảnh số .................................................................................... 8 Hình-7. Cảm nhận của các tế bào nhạy sáng trong võng mạc mắt ...................... 9 Hình-8. Tổ hợp màu. ........................................................................................ 10 Hình-9. Hệ tọa độ màu ..................................................................................... 11 Hình-10. Phân tích lược đồ xám ....................................................................... 14 Hình-11. Giá trị ngưỡng tối ưu. ........................................................................ 15 Hình-12. Các bước thực hiện lọc ảnh trong miền tần số ................................... 16 Hình-13. Các bước lọc ảnh bằng toán tử không gian ........................................ 17 Hình-14. Biểu diễn mask.................................................................................. 18 Hình-15. Loang rộng đối tượng ........................................................................ 20 Hình-16. Thu nhỏ đối tượng ............................................................................. 21 Hình-17. Tạo mã vân tay .................................................................................. 22 Hình-18. Sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay ............................................. 24 Hình-19. Các loại vân tay................................................................................. 26 Hình-20. Thuật toán trích chọn minutiae .......................................................... 28 Hình-21. Tăng cường ảnh................................................................................. 30 Hình-22. Ước lượng orientation image ............................................................. 33 Hình-23. Khoanh vùng ảnh vân tay .................................................................. 35 Hình-24. Thông số của hai dạng minutiae quan trọng....................................... 36 Hình-25. Nhị phân hóa và làm mảnh đường vân .............................................. 36 Hình-26. Phát hiện minutiae ............................................................................. 38 iv
Hình-27. Số minutiae phát hiện được ............................................................... 40 Hình-28. Lọc các minutiae ............................................................................... 40 Hình-29. Các minutiae được trích chọn cuối để tạo mã .................................... 41 Hình-30. Năm kiểu vân tay trong thực tế .......................................................... 43 Hình-31. Sơ đồ khối mô tả thuật toán phân loại vân tay ................................... 44 Hình-32. Phương pháp chỉ số Poincaré............................................................. 44 Hình-33. Lấy đặc tính cho phân loại................................................................. 46 Hình-34. Kết quả cây quyết định của bài toán phân loại kiểu vân..................... 46 Hình-35. Đường cong sai số học và kiểm tra.................................................... 47 Hình-36. Đối chiếu vân tay dựa trên cơ sở minutiae ......................................... 48 Hình-37. Khớp mẫu từng đối tượng.................................................................. 49 Hình-38. Thực hiện matching........................................................................... 50 Hình-39. Kết quả nhận dạng............................................................................. 51 Hình-40. Cửa sổ giao diện. ............................................................................... 57 Hình-41. Mở một file ảnh................................................................................. 57 Hình-42. Cân bằng lược đồ xám....................................................................... 58 Hình-43. Biến đổi Fourier rời rạc và cân bằng cường độ sáng. ......................... 58 Hình-44. Nhị phân hóa ảnh............................................................................... 59 Hình-45. Trường định hướng. .......................................................................... 59 Hình-46. Segmentation..................................................................................... 60 Hình-47. Phát hiện core.................................................................................... 60 Hình-47. Làm mảnh đường vân........................................................................ 61 Hình-48. Lọc minutiae. .................................................................................... 61 Hình-49. Hiển thị minutiae............................................................................... 62 Hình-50. Đối sánh vân tay................................................................................ 62 v
Danh mục một số thuật ngữ thường dùng trong nhận dạng vân tay · Ridge: Đường vân tay trên ngón tay người. · Vallay: Đường rãnh xen kẽ hai đường vân tay. · Singular: Điểm kỳ dị của vân tay trên ngón tay người, mang đặc điểm phân loại. · Core: Điểm “tâm” của vân tay, là một trong những điểm singular. · Minutia: Điểm đặc trưng của vân tay trên ngón tay con người. · Termination: Điểm kết thúc của đường vân, một loại minutia quan trọng. · Bifurcation: Điểm trẽ ba của đường vân, là một loại minutia quan trong. · Sweat pores: Vòng xuyến xếp liên tiếp tạo thành đường vân (thường quan sát được khi ảnh vân tay ở độ phân giải cao: > 1000dpi). · Orientation Image: Hình ảnh thể hiện các định hướng cục bộ của các đường vân tay, bao gồm nhiều phần tử qij Î [0, p ] tại các điểm [i,j]. · Direction Image: Tương tự như Orientation Image nhưng qij Î [0, 2p ] . · Segmentation: Phân định giữa vùng ảnh thể hiện đường vân và vùng ảnh nền. · Varance field: Một các thể hiện vùng ảnh thể hiện đường vân còn thô. · Crossing number: Một phương pháp dùng để phát hiện minutiae. · Poincaré: Một phương pháp dùng để phát hiện core theo trường vec-tơ và đường bao. · Ridge map: Ảnh đen trắng chỉ thể hiện các đường vân màu trắng nhưng không nhất thiết các đường vân có độ rộng đồng đều. · Thinned ridge map: Ảnh đen trắng thể hiện các đường vân màu trắng nhưng nhất thiết các đường vân có độ rộng đồng đều 1pixel vi
Lời nói đầu Hiện nay, việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng đang được quan tâm và ứng dụng rộng rãi. Với phương pháp nay, chúng ta có thể thu nhận được nhiều thông tin từ đối tượng mà lại không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu. Một trong những nhóm ứng dụng hay gặp trong xử lý thông tin bằng hình ảnh là xác minh hoặc định danh mẫu. Nhận dạng vân tay là một bài toán cụ thể mà cần phải giải quyết một trong hai vấn đề nêu trên: xác minh vân tay (fingerprint verification) hoặc định danh vân tay (fingerprint identification). Qua tìm hiểu thực tế em chọn đề tài: “Thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay từ ảnh số”. Đề tài này có nội dung bao trùm lên cả các hệ thống có kiểu nhận nhậ n dạng verification (cần mã PIN cộng với ảnh vân tay). Do đề tài có tính chất mới, trong quá trình làm đồ án em đã gặp rất nhiều khó khăn. Được sự giúp đỡ, chỉ bảo tận tình của TSKH. TRẦN HOÀI LINH em đã dần dần tiếp cận được tới lĩnh vực này và bước đầu đã đạt được một số các kết quả (phân loại được hơn 90% các kiểu vân tay và định danh được vân tay). Sau thời gian 15 tuần khẩn trương thực hiện đồ án tốt nghiệp, đề tài đã được hoàn thành đúng kế hoạch. Em mong những thiếu sót của em trong đồ án sẽ nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của các thầy, cô cùng các bạn sinh viên. Em xin chân thành cảm ơn TSKH.TRẦN HOÀI LINH. Thầy đã tận tình chỉ bảo em rất nhiều. Các thầy cô giáo trường Đại Học Bách Khoa, bộ môn Kỹ thuật đo và Tin học công nghiệp đã cho em những kiến thức, kinh nghiệm, cùng những bài học giúp trưởng thành hơn trong quá trình học tập ở trường. Xin cảm ơn bạn bè, người thân, gia đình đã động viên, giúp đỡ và là chỗ dựa vững chắc cho em trong quá trình học tập, làm đồ án. vii
Xin cảm ơn Công ty TNHH Tin học và Điện tử Thăng Long cùng chú VŨ QUANG THÀNH đã tạo điều kiện giúp đỡ, cho em nhiều lời khuyên bổ ích trong quá trình thực tập tốt nghiệp và làm đồ án. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2007 Sinh viên thực hiện Ngô Hồng Việt viii
1. GIỚI THIỆU 1. Giới thiệu Nhận dạng vân tay là một bộ phận của nhận dạng sinh học. Khoa học nhận dạng vân tay cũng đã hình thành từ khá lâu. Nhưng tới thời gian gần đây, cùng với sự ra đời của máy tính nó mới đạt được nhiều kết quả quan trọng và trở thành một trong những phương pháp sinh trắc có độ tin cậy nhất. Ảnh vân tay dùng để nhận dạng thường bị ảnh hưởng nhiều bởi điều kiện thu thập số liệu (hình ảnh vân tay không trọn vẹn, bị xoay góc, méo hay có nhiề u nhiễu…) nên việc so sánh trực tiếp hai mẫu vân tay sẽ rất phức tạp và khó khăn. Do đó vân tay cần lọc nhiễu, sau đó tạo mã từ một số các đặc tính của nó (có thể phân biệt với vân tay khác) nhằm mục đích giải quyết vấn xử lý, lưu trữ vân tay với số lượng lớn mà vẫn đảm bảo chính xác. Các kỹ thuật thực nhận dạng vân tay cũng có khá nhiều. Tựu trung, quá trình này trải qua ba công đoạn chính: thu nhận vân tay (i); trích chọn đặc tính vân tay (ii); đối sánh vân tay (iii) [1]. Bởi vì ngay trong từng công đoạn này lại có nhiều biện pháp khác nhau, tùy vào ngữ cảnh và vùng ứng dụng các khâu này sẽ thực hiện theo cách cụ thể. Công nghệ nhận dạng vân tay ngày nay đã đạt tới độ chính xác rất cao. Tuy vây, các hệ thống nhận dạng AFIS (Automated Fingerprint Identification Systems) vẫn còn nhiều mặt hạn chế. Chẳng hạn như IAFIS của FBI có cơ sở dữ liệu lớn tới hàng trăm triệu vân tay, thời gian tìm kiế m tính bằng phút cho một mẫu, độ tin cậy cao… nhưng đó là một hệ thống đồ sộ gồm nhiều máy tính xử lý song song và giới hạn trong giám định hình sự. Trong ứng dụng dân sư, các hệ thống nhận dạng thường được giới hạn ở một mức độ ít phức tạp hơn: số mẫu không lớn (khoảng vài nghìn), cấu trúc hệ thống kiểu nối tiếp, ảnh đầu vào không có quá nhiều nhiễu (nhằm giảm bớt gánh nặng xử lý tính toán),… có vậ y mới giải quyết được vấn đề chi phí đồng thời vẫn đảm bảo độ tin cây. Đồ án này sẽ thực hiện nhận dạng vân tay bàng ảnh số theo hướng có thể triển khai trong dân sư. Chính vì vây phương pháp nhận dạng là dựa trên cơ sở phát hiện và sử dụng các điể m nút đặc trưng (gọi là minutiae) [2]. Đây là 1
1. GIỚI THIỆU phương pháp thứ hai trong ba phương pháp nhận dạng được áp dụng nhiều hiệ n nay [1], ch. 4. Hệ thống AFIS nói chung cũng sử dụng phương pháp này [11]. · Phương pháp thứ nhất, sử dụng đặc trưng tương quan của hai mẫu vân tay. Xếp chồng trực tiếp hai mẫu này và dựa vào tương quan giữa các pixel để tính toán sự khác nhau giữa hai mẫu. Phương pháp này không thích hợp với đồ án vì đòi hỏi khối lượng tính toán lớn mà chất lượng ảnh phải đảm tốt. · Phương pháp thứ ba, sử dụng các đặc trưng về đường vân. Đường vân của các mẫu được trích ra khỏi ảnh ban đầu rồi so sánh giữa chúng. Phương pháp này không thích hợp với đồ án vì nó chỉ thích hợp với các mẫu có chất lượng xấu (chẳng hạn như vân tay tội phạ m để lại hiện trường sau vụ án). Đồ án sẽ sử dụng bộ mẫu chuẩn các vân tay đã được chuẩn bị trước. Đó là các ảnh số vân tay lấy trong FVC200 (một bộ dữ liệu chuẩn quốc tế xây dựng bởi phòng thí nghiêm hệ thống sinh trắc, đại học Bologna). Trong tâm của đồ án tập trung vào hai phần: · Tạo vec-tơ đặc tính cho mục đích phân loại kiểu vân tay và cho đối sánh vân tay (feature extraction). · Sử dụng các điể m minutea đã trích chọn bước trước để đối sánh nhậ n dạng vân tay (minutiae matching). Đồ án trình bày theo cấu trúc: · Chương 1: Giới thiệu chung. · Chương 2: Vân tay trong sinh trắc học. Đề cập một số bộ phận của sinh trắc học (trong đó có nhận dạng vân tay) và những tính chất gì quyết định vân tay được ứng dụng nhiều nhất trong sinh trắc học. · Chương 3: Đại cương về ảnh và xử lý ảnh trong Matlab, trình bày khái quát về ảnh số và một số thuật toán xử lý ảnh trong Matlab sử dụng trong đồ án. 2
1. GIỚI THIỆU · Chương 4: Sơ đồ khối thiết kế hệ thống. Đề cập một số mô hình hệ thống nhận dạng vân tay và xây dựng sơ đồ khối hệ thống nhận dạng vân tay bằng ảnh số. · Chương 5: Bộ dữ liệu ảnh sử dụng trong đồ án. Đây là bộ dữ liệu ảnh vân tay trích ra từ FVC2000 (cơ sở dữ liệu ảnh vân tay chuẩn, hiện nay được nhiều nhà khoa học chọn để nghiên cứu và kiể m nghiệm kết quả). · Chương 6: Trích chọn đặc tính vân tay và đối sánh vân tay. Đây một trong những công đoạn quan trọng nhất của đồ án. Giai đoạn này áp dụng các thuật toán xử lý ảnh để tạo mã vân tay. · Chương 7: Đối sánh vân tay. Mẫu vân tay được tạo mã từ minutiae ở công đoạn trước được đối sánh trong công đoạn này. · Chương 8: Phân loại kiểu vân tay. Trình bày về vấn đề tạo vec-tơ đặc tính cho khâu phân loại kiểu vân tay và thực hiện phân loại kiểu vân tay. · Chương 9: Tổng kết và hướng phát triển. Trình bày những kết quả của đồ án, những kiến thức bản thân thu được, các hạn chế và hướng phát triển đề tài. · Tài liệu tham khảo. Liệt kê một số tài liệu dùng tham khảo chính trong đồ án. · Phụ lục. Bao gồ m danh sách các script file của phân mềm mô phỏng và các bước thực hiện chạy phần mềm mô phỏng nhận dạng vân tay. 3
2. VÂN TAY TRONG SINH TRẮC HỌC 2. Vân tay trong sinh trắc học Trong phần này sẽ trình bày những tiếp cận khởi đầu, như: vị trí của nhận dạng vân tay trong sinh trắc học; những tính chất của vân tay để trở thành đối tượng cơ bản của sinh trắc học; hình thức thể hiện và đặc tả của một mẫu vân tay và những khó khăn gặp phải khi nhận dạng vân tay. a) b) c) Hình-1. Một số tín hiệu sinh trắc học cơ bản: a) giọng nói; b) đồng tử; c) chữ ký. 2.1. Vị trí của nhận dạng vân tay trong sinh trắc học Dựa vào tiêu chuẩn physiological sinh trắc học có: dạng vân tay, mặt, đồng tử, giọng nói… Còn dựa vào tiêu chuẩn behavioral sinh trắc học có: nhận dạng chữ viết, chữ ký… Dưới đây là biểu đồ tương quan ứng dụng sinh trắc (số liệu thống kê của International Biometric Group, 2002). Hình-2. Đóng góp của các ngành trong sinh trắc học. (vân tay đứng vị trí hàng đầu trong các ứng dụng nhận dạng) 4
2. VÂN TAY TRONG SINH TRẮC HỌC 2.2. Uniqe là một thuộc tính của vân tay Cho tới nay, vẫn chưa có bằng chứng xác thực 100% vân tay trên các ngón tay tuyệt đối mang tính cá nhân và không hề lặp lại. Câu trả lời chính xác chỉ có được khi đem so sánh từng mẫu vân tay của mười đầu ngón người với hơn sáu tỉ người còn lại. Tuy nhiên khi không xét tới phần nhỏ lẻ ấy có thể rút ra một số tính chất cơ bản của vân tay để nó trở thành phổ biến trong ứng dụng nhận dạng và định danh con người [2, 11]: · Tính “phổ thông”, mọi người đều có. · Tính cá nhân và không lặp lại. Xác suất trùng khớp với người khác gần bằng không. · Tính “bất biến”. Hình dạng tổng thể của vân tay trên các ngón tay của con người không thay đổi theo thời gian. Ngay cả trường hợp bị chấn thưong nhẹ, dấu vân tay vẫn có khả năng khôi phục lại. 2.3. Hình thức thể hiện và các đặc tả của vân tay Nhằ m mục đích mô tả người ta đã định nghĩa một số hình thức thể hiện vân tay. Mỗi một trường hợp thể hiện thì sẽ có hình thức trích chọn đặc tả vân tay tương ứng. Vì vậy, căn cứ vào ảnh vân tay đầu vào chúng ta có thể lựa chọn được đặc tính cần trích chọn và dự kiến phương án nhận dạng. Hình-3. Vân tay thể hiện ở cấp độ very-fine: các sweat pores được khoanh tròn, điểm vân chẽ ba (bifurcation) và vân cụt (termination) đánh dấu hình tròn. 5
2. VÂN TAY TRONG SINH TRẮC HỌC Hình thức thể hiện vân tay được chia thành ba cấp độ: global (thể hiện tổng thể vân tay), local (thể hiện vân tay bởi một số nút đặc trưng khi đường vân làm mảnh đến một pixel), very-fine (thể hiện bởi các vòng xuyến tạo hình nên đường vân - sweat pores) [1], tr. 28-31, 83-85. Đối với cấp độ very-fine thì đòi hỏi các phương tiện xử lý tốn kém cũng như các yêu cầu đặc biệt khác mà khó có thể ứng dụng trong dân sự. Chẳng hạn để trích được các pores, ảnh cần có độ phân giải tối thiểu 1000dpi. Sau đây sẽ tìm hiểu sâu hơn các đặc trưng vân tay ở hai cấp độ đầu. a) b) c) d) e) Hình-4. Vân tay thể hiện trong cấp độ global: a) arch; b) whorl; c) tented arch; d) left loop; e) right loop; hình vuông đánh dấu điểm loop, hình tam giác đánh dấu điểm delta. Ở cấp độ global, đặc trưng vân tay liên quan nhiều đến sự tạo hình của đường vân và các điểm kỳ dị (singular), chúng bao gồm: loop (đường vân tạo vòng xoáy hở), delta (đường vân tạo hình tam giác). Điểm kỳ dị có vai trò quan trọng trong việc thực hiện phân loại vân tay và tổ chức, xây dựng cơ sở dữ liệu. 6
2. VÂN TAY TRONG SINH TRẮC HỌC Ở mức độ cục bộ, các đặc trưng của vân tay được gọi là minutiae. Người ta đã thống kê có tới 150 đặc trưng loại này. Hai đặc trưng cơ bản và nổi trội hơn cả là ride temination và ridge bifurcation (cũng được gọi tắt là minutiae) a) b) Hình-5. Hai dạng minutiae quan trọng: a) ridge termination; b) ridge bifurcation. 2.4. Khó khăn gặp phải khi nhận dạng vân tay Do điều kiện thu nhận ảnh quyết định nhiều đến chất lượng ảnh thu thập nên nhiều khi các chi tiết trên mẫu vân tay không thể hiện rõ ràng. Có thể liệt kê một số trường hợp dưới đây: · Dry finger (vân tay thu nhận trong điều kiện “khô”): ảnh thu nhận sẽ có nhiều chỗ đường vân bị mờ đi, đường vân bị lẫn với nền ảnh. Lực ấn của tay nhẹ hoặc mực in không đủ (với vân tay lăn trên giấy) là các nguyên nhân chính làm giả m chất lượng ảnh thu thập. · Wet finger (vân tay thu nhận trong điều kiện “ướt”): ảnh thu nhận sẽ có nhiều chỗ đường vân bị dính liền. Lực ấn của ngón tay quá lớn hoặc mực in quá nhiều (với vân tay lăn trên giấy) là các nguyên nhân chính tạo nhiễu trong trường hợp này. · Vân tay thu nhận trong điều kiện bị biến dạng: ảnh thu nhận được có thể thể hiện rõ nét nhưng các đường vân lại bị bóp méo không còn giống với mẫu thực. Lực ấn, kéo và xê dịch tay là các nguyên nhân chính. · Vân tay thu thập không đầy đủ: ảnh thu thập được chỉ có một phần vân tay trên ngón tay. Nguyên nhân chính là do ngón tay đặt không đúng vị trí chuẩn thu thập. Tuy vậy trong thực tế cũng có nhiều mẫu vân tay thu thập trong điều kiện tốt nên có chất lượng cao 7
3. ĐẠI CƯƠNG VỀ ẢNH VÀ XỬ LÝ ẢNH 3. Đại cương về ảnh số và xử lý ảnh trong Matlab Đồ án này không xây dựng bộ thu thập mẫu vân tay mà sử dụng bộ mẫu chuẩ n quốc tế FVC2000 do phòng thí nghiệm hệ thống sinh trắc, đại học Bologna tạo ra. Trong cơ sở dữ liệu ấy, các mẫu được lưu dữ dưới dạng ảnh số. Bởi vậy, quá trình xử lý tính toán thực hiện đồ án phải làm việc chính với dạng số liệu đó. Cho nên, trong phần này sẽ trình bày tóm tắt về ảnh số và một số thuật toán xử lý ảnh số trong Matlab. 3.1. Đại cương về ảnh số Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc số. Trong phần sẽ tập trung vào biểu diễn ảnh số, cơ sở về mầu và việc chuyển đổi màu. 3.1.1. Biểu diễn ảnh số Ảnh xám cũng như các ảnh số khác là tập hợp các phần tử ảnh hay còn gọi là các pixel, [i, j ] . Ảnh được biểu diễn như một ma-trận hai chiều cỡ W ´ H , hai thông số này cho biết thông tin về độ rộng và chiều cao ảnh. Giá trị của mỗi phần tử của ma-trận I [i, j ] biểu diễn cho mức xám hay cường độ ảnh tại vị trí của phần tử đó. éf(1,1) f(1,2) L f(1,N)ù êf(2,1) f(2,2) L f(2,N)ú ê ú f= M M Mú ê ê ú ëf(M,1) f(M,2) L f(M,N)û a) b) Hình-6. Biểu diễn ảnh số: a) hệ trục tọa độ trong Image Processing Toolbox; b) ma-trận biểu diễn ảnh số 8
3. ĐẠI CƯƠNG VỀ ẢNH VÀ XỬ LÝ ẢNH Tùy theo yêu cầu lưu trữ, các pixel sẽ được mã hóa bằng 8-bit, 16-bit,… tương ứng với ảnh xám 256, 65536 mức. Với ảnh đen trắng, các pixel này được lưu trữ bằng 1-bit. Cường độ ảnh I chỉ có thể là một trong hai giá trị, I [i, j ] Î [0,1] . Ứng với giá trị 0 đó là các điểm đen, còn với giá trị 1 đó là điểm trắng. Với ảnh màu, cách biểu diễn cũng tương tự như với ảnh xám, chỉ khác là các giá trị tại mỗi phần tử của ma-trận biểu diễn ba màu riêng biệt gồ m: đỏ (Red-R), lục (Green-G) và lam (Blue-B). Để biểu diễn cho ba màu riêng rẽ cần 24-bit, 24- bit này được chia thành ba khoảng 8-bit. Mỗi khoảng này biểu diễn cho cường độ sáng của một trong các màu chính. 3.1.2. Cơ sở về màu Ánh sáng màu là tổ hợp các ánh sáng đơn sắc. Mắt người có thể cảm nhận được một số màu nhất định nhưng lại có thể phân biệt được rất nhiều màu (trong vùng quang nhìn thấy, có dải bước sóng 400nm ¸ 750nm ). Cảm nhận màu của con người phụ thuộc vào ba thuộc tính B, H, S. B (brightness): độ chói, H (hue): sắc lượng, S (saturation): độ bão hòa. Hình-7. Cảm nhận của các tế bào nhạy sáng trong võng mạc mắt với các màu ánh sáng phụ thuộc vào chiều dài bước sóng ánh sáng. 9
3. ĐẠI CƯƠNG VỀ ẢNH VÀ XỬ LÝ ẢNH Trong võng mạc mắt người có các tế bào cảm thụ hình nón nhạy với ánh sáng. Có khoảng 6 ¸ 7 triệu tế bào loại này trong mắt, chúng chia làm ba nhóm nhạy với ba màu ánh sáng khác nhau: 65% tế bào nhạy với ánh sáng đỏ (red), 32% tế bào nhạy với ánh sáng xanh lục (green) và 2% còn lại nhạy với ánh sáng xanh lơ (blue). Tổ hợp B, H, S đối với từng ánh sáng màu trong ba màu này giúp mắt con người có thể phân biệt được hàng ngàn màu. R, G, B còn được gọi là các màu cơ s ở. Phân bổ phổ năng lượng của một nguồn sáng màu có bước sóng l ký hiệu là C (l ) và việc tổ hợp màu theo ba màu cơ sở (có các đường cong cảm nhận S1 , S 2 , S3 ) mô tả bằng sơ đồ khối sau: Hình-8. Tổ hợp màu. Đáp ứng phổ a i ( C ) sẽ được tính như sau trong dải bước sóng lmax ai ( C ) = ò Si (l )c(l )d l , i = 1,3 . lmin Với phân phối xác xuất của ba màu pk ( x ) , k = 1,3 nên có: x max ò pk ( x)dx = 1 . x min 10
3. ĐẠI CƯƠNG VỀ ẢNH VÀ XỬ LÝ ẢNH Giả sử ba màu cơ bản được tổ hợp theo tỉ lệ b k ( l ) , i = 1,3 . Để tạo ra một màu 3 åb có phân bố phổ năng lượng C ( l ) sẽ bằng (l ) pk ( x) . k k =1 Thay giá trị vào phương trình về đáp ứng phổ: l max l max æ3 ö 3 3 a i (c ) = ò Si (l ) ç å b k ( x ) pk ( x ) ÷ dx = å b k ( x) ò Si (l ) pk ( x )dx = å b k ( x )ai ,k è k =1 ø k =1 k =1 l min l min l max ò trong đó: a i, k = Si (l ) pk ( x )dx . l min Như vậy có thể tổ hợp màu theo phép cộng màu với a i là hệ số tổ hợp theo công thức tổng quát sau: X = a 1 R + a 2G + a 3 B Tổ chức quốc tế về chẩn hóa màu CIE đã đưa ra một số không gian màu như: RGB, CMY, CMYK, HIS,… Trong đó mô hình RGB có vai trò quan trọng. é red ù Px = ê green ú ê ú ê blue ú ë û a) b) Hình-9. Hệ tọa độ màu: a) mô hình màu RGB; b) biểu diễn điểm ảnh trong hệ tọa độ màu RGB. 11