Báo cáo nghiên cứu khoa học Nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng SIFT cải tiến
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ SÀI GÒN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
-----------------------
PHẠM THỊ QUỲNH - TRẦN LÊ HẢI BÌNH
NHẬN DẠNG VÂN MẠCH MÁU LÒNG BÀN TAY DỰA
VÀO ĐẶC TRƯNG HƯỚNG ĐƯỜNG VÂN CỤC BỘ VÀ ĐẶC
TRƯNG SIFT CẢI TIẾN
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LẦN 3 - 2021
TP. HỒ CHÍ MINH - 2021
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ SÀI GÒN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
PHẠM THỊ QUỲNH - TRẦN LÊ HẢI BÌNH
NHẬN DẠNG VÂN MẠCH MÁU LÒNG BÀN TAY DỰA
VÀO ĐẶC TRƯNG HƯỚNG ĐƯỜNG VÂN CỤC BỘ VÀ ĐẶC
TRƯNG SIFT CẢI TIẾN
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LẦN 3 - 2021
NGƯỜI HƯỚNG DẪN
TS. VĂN THIÊN HOÀNG
THS. VÕ ANH TIẾN
TP. HỒ CHÍ MINH - 2021
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan báo cáo nghiên cứu khoa học với đề tài: “Nhận dạng vân
mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng
sift cải tiến” là công trình nghiên cứu của riêng chúng tôi.
Các trích dẫn, tham khảo trong quá trình nghiên cứu đều được trích dẫn đầy đủ,
ghi rõ nguồn gốc.
Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nếu có bất kỳ sao chép không hợp lệ, vi
phạm quy chế đào tạo.
Người thực hiện
Phạm Thị Quỳnh – Trần Lê Hải Bình
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo, toàn thể quý Thầy, Cô
giảng viên Trường Đại học Quốc tế Sài Gòn đã tận tạo điệu kiện và cơ hội để chúng
em được tham dự một cuộc thi trí tuệ, chuyên nghiệp và sáng tạo.
Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS. Văn Thiên Hoàng và thầy ThS.
Võ Anh tiến đã tận tình hướng dẫn, tạo mọi điều kiện thuận lợi và chỉ bảo chúng em
trong suốt thời gian làm nghiên cứu khoa học.
Tuy vậy, do thời gian có hạn, mặc dù đã cố gắng hết sức nhưng chắc rằng bài
nghiên cứu khoa học không tránh khỏi sự thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được
sự thông cảm và chỉ bảo tận tình của quý Thầy Cô và các bạn.
Trân trọng cảm ơn.
Phạm Thị Quỳnh – Trần Lê Hải Bình
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................7
DANH MỤC BẢNG ...............................................................................................9
DANH MỤC HÌNH ẢNH.....................................................................................10
TÓM TẮT .........................................................................................................12
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ..................................................................................13
1.1 Giới thiệu chung.......................................................................................13
1.3 Mục tiêu đề tài..........................................................................................26
1.4 Phương pháp nghiên cứu ..........................................................................26
1.6 Cấu trúc báo cáo.......................................................................................27
2.1 Bộ lọc MFRAT ........................................................................................29
2.4 Các đặc trưng cục bộ bất biến...................................................................36
3.1 Ý tưởng....................................................................................................62
3.2 Thuật toán ................................................................................................62
4.1 Cơ sở dữ liệu thực nghiệm........................................................................66
4.2 Kết quả thực nghiệm ................................................................................66
5.1 Kết luận....................................................................................................69
5
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TỪ
NIR
NỘI DUNG
DIỄN GIẢI
Near-infrared
Ánh sáng hồng ngoại
Máy rút tiền tự động
ATM
DNA
PDA
CCD
ROI
Automated Teller Machine
Deoxyribonucleic acid
Personal Digital Assistant
Charge Coupled Device
Region of interest
Phân tử mang thông tin di truyền
Thiết bị kỹ thuật số hỗ trợ cá nhân
Cảm biến CCD
Vùng quan tâm
LDP
LBP
Local derivative pattern
Local binary pattern
Đặc trưng dẫn xuất cục bộ
Mẫu nhị phân cục bộ
MFRAT Modified Finite Radon Transform Biến đổi radon hữu hạn
Đặc trưng biến đổi bất biến theo tỉ
lệ
SIFT
Scale-invariant feature transform
Speeded up robust feature
SURF
ASIFT
Đặc trưng cải thiện tốc độ
Affine scale invariant feature Đặc trưng biến đổi bất biến theo tỉ
transform
lệ affin
Root Scale-invariant
transform
feature
RootSIFT
PCA
Bộ mô tả SIFT nâng cao
Phương pháp phân tích thành
Principal component analysis
phần chính
Two-dimensional
principal Phương pháp phân tích thành
phần chính 2 chiều
2D-PCA
2D-FDA
component analysis
Two-dimensional
fisher Phân tích phân biệt hai chiều
discriminant analysis
fisher
7
Enhanced centersymmetric local Mẫu nhị phân cục bộ đối xứng
ECS-LBP
EL-SIFT
binary pattern
tâm cải tiến
Enhanced centersymmetric local Mẫu nhị phân cục bộ đối xứng
binary pattern with SIFT tâm cải tiến với SIFT
MLBP
ELBP
LBPV
DoG
Multivariate Local binary pattern Mẫu nhị phân cục bộ đa biến
Enhanced local binary pattern
Local binary pattern variance
Difference-of-Gaussian
Mẫu nhị phân cục bộ nâng cao
Phương sai mẫu nhị phân cục bộ
Bộ lọc Gaussian xác định cạnh
Modified Scale-invariant feature
transform
MSIFT
Đặc trưng SIFT sửa đổi
8
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.3 Thiết bị chụp ảnh đa phổ lòng bàn tay....................................................19
Hình 1.6 Hình ảnh mức xám.................................................................................22
Hình 1.8 Hình ảnh xoay........................................................................................23
Hình 1.9 Cắt hình ảnh ROI...................................................................................24
Hình 1.10 Hình ảnh ROI vân lòng bàn tay............................................................24
giữa các dải ...........................................................................................................32
Hình 2.5 Sơ đồ phép toán E – LBP4,4,3 ..................................................................34
Hình 2.6 Mẫu 8 pixel lân cận xung quanh Z0 ........................................................35
dạng hàm của số lượng mẫu tỉ lệ............................................................................43
phẳng.....................................................................................................................56
ảnh thêm 2% trước khi so khớp. ............................................................................57
trên vân lòng bàn tay không tiếp xúc. ....................................................................58
Hình 3.1 Sơ đồ của phương pháp đề xuất..............................................................62
16 khối lân cận (các khối bao gồm 4 điểm)............................................................63
11
TÓM TẮT
Gần đây, nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay là công nghệ sinh trắc học
mới với mức độ riêng tư và bảo mật cao vì kỹ thuật này sử dụng các mạch máu dưới
da lòng bàn tay để thiết lập nhận dạng. Nghiên cứu đề xuất phương pháp rút trích đặc
trưng vân mạch máu lòng bàn tay mới để nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
không tiếp xúc dựa trên việc kết hợp mô hình nhị phân cục bộ đối xứng trung tâm
(ECS-LBP) cải tiến với SIFT và MFRAT, được gọi là MFRAT SIFT - ECS-LBP.
Phương pháp đề xuất bao gồm hai bước: 1) áp dụng bộ lọc MFRAT để rút trích đặc
trưng hướng của đường vân. 2) Áp dụng phương pháp ECS-LBP để phát hiện các
đường vân mạch máu lòng bàn tay ổn định và rõ ràng. 3) Rút trích đặc trưng cục bộ
bất biến SIFT trên hình ảnh đường vân mạch máu lòng bàn tay. Kết quả thử nghiệm
trên cơ sở dữ liệu vân mạch máu lòng bàn tay không tiếp xúc công khai PUT cho thấy
rằng phương pháp đề xuất của đề tài đạt độ chính xác cao và mạnh mẽ để nhận dạng
vân mạch máu lòng bàn tay so với các phương pháp khác.
TP Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 5 năm 2021
Phạm Thị Quỳnh – Trần Lê Hải Bình
12
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN
1.1 Giới thiệu chung
1.1.1 Giới thiệu sinh trắc học
Trong thời đại công nghệ phát triển, việc nhận dạng cá nhân tự động được thực
hiện ngày càng nhanh chóng và dễ dàng. Công nghệ sinh trắc học ngày càng được
ứng dụng phổ biến. Ví dụ ứng dụng nhận dạng vân tay trên thiết bị di động. Ứng dụng
dụng này hết sức tiện lợi để bảo mật thiết bị di động. Theo kết quả từ một cuộc khảo
sát gần đây, sinh trắc học được người sử dụng yêu thích và ngày càng thay thế việc
sử dụng mật khẩu [1]. Sinh trắc học mang lại những lợi thế nhất định mà các cơ chế
xác thực khác không thể cung cấp. Cơ chế này gắn kết chặt chẽ giữ danh tính người
dùng với đặc điểm của người đó. Đặc điểm sinh trắc học này không bị mất và không
bị trùng lắp [2]. Sinh trắc học có khả năng chống lại các cuộc tấn công cao hơn so với
các phương pháp khác. Một trong những lợi thế chính của hệ thống nhận dạng sinh
trắc học là hệ thống xác định được các người dùng đã được đăng ký trong hệ thống
[3]. Ngoài ra, các hệ thống sinh trắc học yêu cầu sự hiện diện của người dùng tại thời
điểm xác thực, ngăn chặn các cá nhân đưa ra các yêu cầu từ chối sai [4]. Cả hai điều
khoản này đều đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu bảo mật, nơi những
kẻ mạo danh có thể cố gắng yêu cầu các danh tính khác nhau và đạt được lợi ích. Bên
cạnh việc tăng cường bảo mật, các hệ thống sinh trắc học cũng mang lại sự tiện lợi
cho người dùng bằng cách giảm bớt yêu cầu thiết kế mật khẩu và mã thông báo [5].
Hệ thống sinh trắc học sử dụng các đặc điểm cơ thể hoặc hành vi làm đặc trưng
nhận dạng. Hình 1.1 minh họa một số ví dụ về các đặc điểm sinh trắc học có thể được
sử dụng để xác thực người dùng. Chúng bao gồm khuôn mặt, tai, mống mắt, quét
võng mạc, giọng nói, vân tay, dấu vân tay, hình dạng bàn tay/ngón tay, các mẫu vân
mạch máu, nhịp tim hoặc thậm chí DNA [6], [7].
13
Hình 1.1 Các đặc điểm sinh trắc học về cơ thể và hành vi.
Đặc điểm hành vi là những đặc trưng thoái quen về hành động cơ thể của mỗi
người ví dụ như: dáng đi, chữ ký, lực gõ phím/nhịp gõ, cách sử dụng chuột của máy
tính và đặc điểm cầm thiết bị của người khác. Hơn nữa, các đặc trưng sinh trắc học
khác như: da, mắt, màu tóc, sự hiện diện của râu, chiều cao, cân nặng, hình xăm và
các yếu tố khác, cũng được sử dụng rộng rãi cho mục đích nhận diện [8]. Các thiết
bị, chẳng hạn như camera từ siêu thị đến các địa điểm công cộng và đường đi, có thể
xác định những người đi qua. Các hệ thống mới được thiết kế cẩn thận để có thể giảm
thiểu các lỗi nhận dạng sai. Trong tương lai các hệ thống thế hệ tiếp theo có thể giảm
hơn nữa lỗi nhận dạng sai bằng cách phát hiện các điều kiện làm suy yếu bất kỳ yếu
tố bên ngoài nào có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của thiết bị dựa trên sinh trắc học.
14
1.1.2 Các ứng dụng của sinh trắc học
Hệ thống sinh trắc học được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là liên quan
đến bảo mật như kiểm soát truy cập vật lý và logic. Bao gồm các lĩnh vực sau:
1. Dịch vụ ngân hàng/tài chính như máy ATM, thiết bị thanh toán đầu cuối, thanh
toán không dùng tiền mặt, rút tiền mặt tự động,…
2. Bảo mật máy tính & công nghệ thông tin như giao dịch Internet, đăng nhập
máy tính cá nhân,…
3. Chăm sóc sức khỏe như quan tâm đến quyền riêng tư, kiểm soát thông tin bệnh
nhân, kiểm soát thuốc,…
4. Nhập cư như kiểm soát biên giới, du khách thường xuyên, người tị nạn,…
5. Luật pháp và trật tự xã hội như thẻ căn cước, bỏ phiếu, kiểm soát súng, nhà
tù,…
6. Người gác cổng/Kiểm soát ra vào cửa như thiết lập an toàn, quân đội, khách
sạn, quản lý tòa nhà,…
7. Viễn thông như điện thoại, gian lận thuê bao, trung tâm cuộc gọi, trò chơi, …
8. Điểm danh và sự chuyên cần trong học tập và chấm công trong công ty.
9. Phúc lợi, bao gồm các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và các khoản thanh toán
phúc lợi.
10. Sản phẩm tiêu dùng như máy dịch vụ tự động, ATM, thiết bị khóa, PDA,…
1.1.3 Yêu cầu của đặc trưng sinh trắc học
Đặc trưng sinh trắc học cần thỏa các tính chất để có thể áp dụng được bao
gồm: tính phổ biến, tính duy nhất, tính lâu dài, khả năng thu thập, khả năng đo lường,
hiệu suất, khả năng chấp nhận và độ tin cậy. Trong “Sổ tay sinh trắc học” [13], “Công
nghệ sinh trắc học và các hoạt động phát triển tiêu chuẩn sinh trắc học quốc tế-bảo
mật” [14], các đặc tính này được trình bày như sau:
Tính phổ biến: Mỗi cá nhân truy cập ứng dụng sinh trắc học phải có một
phương thức cụ thể như dấu vân tay, mống mắt hoặc tai mà họ có thể sử dụng để nhận
dạng bản thân.
15
Tính duy nhất: Đặc tính đã cho phải đủ khác biệt giữa các cá nhân. Các đặc
điểm duy nhất có thể được sử dụng để ngăn chặn truy cập trái phép vào hệ thống sinh
trắc học, ngăn chặn các cuộc tấn công. Do vậy, tính chất này hết sức quan trong, đảm
bảo nhu cầu bảo mật và quyền riêng tư khi khi thiết kế hệ thống sinh trắc học.
Tính lâu dài: Đặc tính sinh trắc học của một cá nhân phải đủ bất biến trong
một khoảng thời gian đối với thuật toán so khớp áp dụng của hệ thống.
Khả năng thu thập: Đề cập đến sự dễ dàng của việc lấy dữ liệu sinh trắc học.
Có thể thu thập và số hóa các đặc trưng sinh trắc học bằng cách sử dụng các thiết bị
phù hợp với các cảm biến mà không gây bất tiện quá mức cho người dùng. Bằng cách
đó, chúng ta có thể rút trích và biểu diễn thành công tập dữ liệu trong các mẫu sinh
trắc học.
Khả năng đo lường: Bộ dữ liệu sinh trắc học phải phù hợp cho việc phân tích
thống kê xác định kết quả phù hợp. Cần đánh giá độ phức tạp của các thuật toán áp
dụng, thời gian tính toán và chi phí các thành phần của sơ đồ để xác định hiệu quả
của hệ thống trong các ứng dụng trong thực tế.
Hiệu suất: Được sử dụng để xác định độ chính xác của hệ thống nhằm cho
phép người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập và từ chối những kẻ mạo
danh.
Khả năng chấp nhận: Đề cập đến cách mọi người phản ứng với hệ thống sinh
trắc học, mức độ quen thuộc với các công nghệ sinh trắc học và việc sử dụng các ứng
dụng (thói quen) và mức độ sẵn sàng cung cấp dữ liệu sinh trắc học.
Độ tin cậy: Xác định chất lượng của đặc tính sinh trắc học. Trong cùng một
ngữ cảnh, thuộc tính gian lận/giả mạo được sử dụng để đánh giá các cuộc tấn công
giả mạo tiềm ẩn và đo lường mức độ dễ dàng bắt chước một đặc điểm sinh trắc học.
1.1.4 Đặc trưng vân mạch máu lòng bàn tay
Nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay xuất hiện vào năm 1991 [17], thu hút sự
chú ý của mọi người vì tính bảo mật cao, khả năng phát hiện trực tiếp, khả năng chấp
nhận của người dùng và sự tiện lợi. Đặc trưng nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
thể hiện tính bảo mật cao, vì sử dụng mạng lưới các mạch máu dưới da lòng bàn tay
16
để nhận dạng. Vân mạch máu lòng bàn tay là thông tin sinh học bên trong cơ thể, nên
những kẻ xâm nhập khó sao chép các mẫu vân mạch máu hơn nhiều so với các đặc
điểm sinh trắc học khác. Mạch máu lòng bàn tay hầu như không nhìn thấy được đối
với mắt người; thường được chụp dưới ánh sáng hồng ngoại (NIR). Ở trạng thái tự
nhiên, các vân mạch máu lòng bàn tay được che giấu một cách tự nhiên. Hơn nữa,
các mẫu vân mạch máu không bị trùng lặp ở những người khác nhau. Do đó, vân
mạch máu được coi như một mã nhận dạng an toàn cao của con người. Trên thực tế,
kiểu mạch máu ở tay trái và tay phải cũng khác nhau [18]. Nhận dạng vân mạch máu
lòng bàn tay đảm bảo tính sống trong mẫu sinh trắc học. Nếu không có máu chảy,
hình ảnh mạch máu sẽ biến mất và hệ thống nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
có khả năng chấp nhận cao của người dùng. Thu thập hình ảnh vân mạch máu lòng
bàn tay dễ dàng và không làm phiền [19]. Vì hình ảnh mẫu vân mạch máu lòng bàn
tay thu được không cần tiếp xúc trực tiếp với cảm biến rút trích mẫu vân mạch máu,
nên không có sự nhiễm bẩn nào từ bề mặt sang tay của đặc trưng. Ngoài ra, các điều
kiện bên ngoài từ bàn tay, như dầu mỡ và bụi bẩn, sự hao mòn của bàn tay và bề mặt
tay khô và ướt không ảnh hưởng đến cấu trúc vân mạch máu.
1.2 Hệ thống nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
1.2.1 Hệ thống định danh
Hệ thống định danh cho biết người được định danh có trong cơ sở dữ liệu của
hệ thống nhận dạng vân mạch máu và hệ thống có thể lấy ra danh tính của một người
bằng cách so khớp các thuộc tính vân mạch máu của người này với các thuộc tính
được lưu trữ của tất cả những người khác trong cơ sở dữ liệu. Do đó, việc định danh
liên quan đến tìm kiếm một-nhiều [29].
1.2.2 Hệ thống xác thực
Hệ thống xác thực kiểm tra xác nhận danh tính được yêu cầu bởi người dùng
với hệ thống. Do đó, hệ thống xác thực không cần phải so khớp các thuộc tính vân
mạch máu đã chỉ định với tất cả các thuộc tính được lưu trữ; nó chỉ cần so khớp với
một cặp thuộc tính, một thuộc tính đại diện cho danh tính được yêu cầu và một thuộc
17
tính khác được đo lường tại thời điểm yêu cầu. Do đó, xác thực bao gồm tìm kiếm
một-một [29].
1.2.3 Quy trình nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay
Một hệ thống nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay điển hình bao gồm bốn
bước: thu nhận hình ảnh vân mạch máu lòng bàn tay, tiền xử lý, đặc biệt là ở vị trí
ROI, rút trích đặc trưng và so khớp, được minh họa trong Hình 1.2. Thu nhận hình
ảnh vân mạch máu lòng bàn tay. Tiền xử lý trước một phần phân đoạn hình ảnh vân
mạch máu lòng bàn tay để rút trích đặc trưng. Quá trình rút trích đặc trưng thu được
các đặc trưng hiệu quả từ vân mạch máu lòng bàn tay được xử lý trước. So khớp đặc
trưng so sánh hai đặc trưng vân mạch máu lòng bàn tay và cơ sở dữ liệu lưu trữ các
mẫu đã đăng ký.
Thu nhận ảnh
vân mạch máu
lòng bàn tay
Vị trí
ROI
Quyết định:
Rút trích
So khớp
Thật hoặc
giả mạo
đặc trưng
đặc trưng
Hình 1.2 Sơ đồ khối nhận diện bằng hình ảnh vân mạch máu lòng bàn tay
Thu nhận ảnh
1.2.3.1.1
Giới thiệu
Trong nghiên cứu sinh trắc học, kết hợp nhiều phương thức hình ảnh đã được
chứng minh một cách đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu suất nhận dạng. Theo lý thuyết
điện từ, các sóng hertzian từ ánh sáng quang phổ nhìn thấy được đến tia hồng ngoại
phụ cận cung cấp khả năng xâm nhập mạnh hơn vào các đặc trưng. Đối với sinh trắc
học bàn tay, đèn chiếu sáng đa phổ có thể xuyên qua các mô dưới da ở các độ sâu
18
khác nhau trong các vùng lòng bàn tay và hình thành hình ảnh kết cấu bề mặt da và
động mạch (bao gồm vân mạch máu lòng bàn tay). Dựa trên đặc tính này, thiết kế
một thiết bị hình ảnh đa phổ để thu thập thông tin tương quan và bổ sung của bàn tay
con người [15].
1.2.3.1.2
Mô tả thu nhận ảnh
Thiết bị chụp ảnh đa quang phổ lòng bàn tay, như thể hiện trong Hình 1.3. Tất
cả hình ảnh lòng bàn tay với mức xám 8 bit. Đối với mỗi bàn tay, chụp hai phiên hình
ảnh lòng bàn tay. Khoảng thời gian giữa hai đợt hơn một tháng. Trong mỗi phiên, có
ba mẫu. Mỗi mẫu chứa sáu hình ảnh lòng bàn tay được chụp cùng một lúc với sáu
quang phổ khác nhau. Bước sóng của đèn chiếu sáng tương ứng với sáu quang phổ
lần lượt là 460nm, 630nm, 700nm, 850nm, 940nm và ánh sáng trắng. Giữa hai mẫu,
cho phép thay đổi các tư thế tay ở một mức độ nhất định. Thông qua đó, hướng tới
việc tăng tính đa dạng của các mẫu nội lớp (intra-class) và mô phỏng ứng dụng thực
tế[15].
Hình 1.3 Thiết bị chụp ảnh đa phổ lòng bàn tay
Trong thiết bị chụp ảnh đa phổ lòng bàn tay không có chốt để hạn chế tư thế
và vị trí của lòng bàn tay. Đặc trưng được yêu cầu đặt lòng bàn tay vào thiết bị và đặt
nó trước nền đồng màu. Thiết bị cung cấp ánh sáng phân bố đồng đều và chụp ảnh
19
lòng bàn tay bằng camera CCD được gắn cố định trên đáy thiết bị. Một mạch điều
khiển được thiết kế để điều chỉnh phổ một cách tự động. Sáu hình ảnh vân lòng bàn
tay điển hình trong cơ sở dữ liệu được hiển thị trong Hình 1.4[15].
Hình 1.4 Sáu hình ảnh vân lòng bàn tay điển hình trong cơ sở dữ liệu
Tiền xử lý
Rút trích ROI là một vấn đề nóng đối với việc xác định vân lòng bàn tay và
vân mạch máu lòng bàn tay. Rút trích ROI đề cập đến việc thực hiện một loạt các
điều chỉnh và vị trí các điểm chính (key point) cho các hình ảnh vân mạch máu lòng
bàn tay và lòng bàn tay khác nhau, sau đó khu vực trung tâm hiệu quả được chọn để
rút trích và so sánh đặc trưng được thực hiện để nhận dạng. Vùng trung tâm này
thường được gọi là vùng quan tâm (ROI), đối với hình ảnh vân mạch máu và vân lòng
bàn tay của cùng một lòng bàn tay, vị trí của ROI phải giống nhau. Mục đích xác định
vị trí và lựa chọn ROI để thực hiện normalization khu vực đặc trưng các đường vân
lòng bàn tay và vân mạch máu lòng bàn tay khác nhau, do đó ảnh hưởng của các yếu
tố bất lợi sẽ được loại bỏ và hình ảnh phụ bao gồm thông tin đa dạng về vân lòng bàn
tay hoặc vân mạch máu lòng bàn tay được rút trích thuận tiện cho việc rút trích và so
khớp đặc trưng sau này. Hiện nay có rất nhiều phương pháp rút trích ROI [25-28].
Các phương pháp rút trích ROI của vân mạch máu lòng bàn tay và vân lòng bàn tay
20
Tải về để xem bản đầy đủ
75 trang
16340
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Báo cáo nghiên cứu khoa học Nhận dạng vân mạch máu lòng bàn tay dựa vào đặc trưng hướng đường vân cục bộ và đặc trưng SIFT cải tiến", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bao_cao_nghien_cuu_khoa_hoc_nhan_dang_van_mach_mau_long_ban.pdf
