MỞ ĐẦU Cùng với quá trình công nghiệp hóa trên qui mô toàn thế giới, từ hàng trăm năm nay đặc điểm sinh trắc học vân tay nhờ có tính bền vững và cá biệt cao đã đƣợc đƣa vào ứng dụng rộng rãi trong các hoạt động pháp lý và an sinh để xác thực căn cƣớc cá nhân. Nhiều kỹ thuật lấy dấu vân tay đƣợc nghiên cứu và sử dụng, nhiều hệ thống tàng thƣ vân tay căn cƣớc công dân và căn cƣớc can phạm đã đƣợc thiết lập ở các nƣớc để phục vụ cho công tác đảm bảo và truy nguyên danh tính. Mặc dù sinh trắc học hiện đại đã phát hiện ra nhiều đặc trƣng mới, bền vững, nhƣ tĩnh mạch, tròng mắt, DNA,… nhƣng việc thu thập mẫu và đối sánh còn rất phức tạp và đắt đỏ. Vì vậy, vai trò ứng dụng rộng rãi của vân tay vẫn chƣa có đặc điểm sinh trắc học nào thay thế đƣợc.
Để xây dựng một hệ thống truy nguyên vân tay tự động (Automatic Fingerprint Identification System: AFIS), cần phải giải quyết một loạt vấn đề nhƣng vấn đề đối sánh vân tay (fingerprint matching) có ý nghĩa mấu chốt nhất và cũng là khó khăn nhất. Chúng ta biết rằng việc đối sánh trực tiếp ảnh hai ảnh vân tay không thể mang lại kết quả tin cậy do ảnh vân tay của cùng một ngƣời qua mỗi lần lăn tay vẫn cho kết quả sai khác nhau và rất nhạy cảm với các thiết bị thu nhận, điều kiện chiếu sáng, vết bụi bẩn, vết sẹo, với sự xê dịch vị trí hay sự biến dạng trong quá trình lăn tay. Vì vậy, mặc dù hàng năm trên các hội nghị quốc tế cũng nhƣ trên các tạp chí chuyên ngành có hàng nghìn công trình nghiên cứu mới xuất hiện tìm nhiều cách thức khác nhau để cải tiến, nâng cao hiệu quả thuật toán đối sánh vân tay nhƣng vẫn còn xa mới thay thế đƣợc khả năng đối sánh trực quan của con ngƣời. Một trong những giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này là ứng dụng các kỹ thuật xử lý ảnh để bắt chƣớc hành vi của giám định viên, xử lý, phân tích và trích chọn từ ảnh vân tay một tập các điểm đặc trƣng, gọi là điểm đặc trƣng chi tiết (minutiae).
Các điểm đặc trƣng chi tiết này chính là những điểm cụt (end), điểm rẽ nhánh (bifurcation) phân bố tƣơng đối ngẫu nhiên trên ảnh vân tay, đƣợc đặc trƣng bởi thể loại, vị trí và hƣớng của chúng. Với các bộ điểm đặc trƣng chi tiết này, thay 14 (LUAN.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 vì phải đối sánh trực tiếp hai ảnh vân tay với nhau, ta chỉ cần đối sánh hai tập các điểm đặc trƣng chi tiết tƣơng ứng của chúng. Hiện nay trên thế giới, do nhu cầu trong công tác an sinh xã hội rất lớn nên công nghệ AFIS trên thị trƣờng thƣờng đƣợc bán với giá rất đắt và kỹ thuật xây dựng chúng đƣợc giữ bản quyền nghiêm mật. Nhiều thuật toán đối sánh vân tay của các hãng nổi tiếng trên thế giới đƣợc đƣa ra thi đấu tại các cuộc thi FVC2000 - FVC2006 nhƣng không công bố phƣơng pháp và thuật toán.
Các tài liệu công bố công khai rất nhiều nhƣng thƣờng tập trung vào các phƣơng pháp luận, mang tính chất thử nghiệm các tìm tòi mới. Việc học tập, tiếp thu tri thức cộng đồng là hết sức quan trọng nhƣng để chuyển từ phƣơng pháp đến thuật toán rồi từ thuật toán đến sản phẩm phần mềm hãy còn là chặng đƣờng hết sức phức tạp, không thể không cần đến quá trình chủ động phát triển, cải tiến, nâng cấp. Về mặt chuyên môn, luận án này tập trung cải tiến nâng cấp một số nội dung cần thiết nhất nhƣ sau: 1) Phân đoạn ảnh chỉ bản vân tay mƣời ngón: Công đoạn này nhằm mục đích nâng cao kỹ thuật tự động hóa của phân hệ nhập liệu chuyển đổi thông tin số hóa hiện đang đƣợc thực hiện bằng tƣơng tác thủ công dựa trên việc xây dựng thuật toán xử lý cắt tách tự động ảnh chỉ bản 10 ngón thành các ảnh vân tay thành từng ngón, kết hợp tiền xử lý trích chọn một số thông tin cơ bản nhƣ: bản đồ hƣớng vân, bản đồ chất lƣợng, bản đồ đƣờng biên của từng vân, xác định vùng trung tâm, xác định chiều hƣớng chỉ bản. Hiện tại công đoạn này trên C@FRIS và các hệ khác nhƣ: SAGEM MORPHO AFIS, NEC AFIS, AFIX TRACKER còn phải tƣơng tác thủ công, tốc độ nhập liệu chậm, trong khi khối lƣợng chỉ bản cần nhập lên đến hàng chục triệu.
2) Đối sánh vân tay: Công đoạn này nhằm nâng cấp công nghệ lõi, cần thay thế phƣơng pháp đối sánh vân tay truyền thống (đang dùng phổ biến hiện nay) dựa trên phép biến đổi affine vốn nhạy cảm với biến dạng để thay bằng thuật toán đối sánh hiệu quả hơn, có khả năng đối sánh hiệu quả cả các loại vân tay có độ biến dạng cao nhƣ vân tay ấn hay vân tay hiện trƣờng với vân tay lăn.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 3) Tổ chức dữ liệu: Để hỗ trợ cho quá trình xây dựng hệ thống, chuẩn bị dữ liệu phục vụ đối sánh, truy nguyên góp phần đẩy nhanh tốc độ xử lý và bảo vệ an ninh an toàn hệ thống. 4) Truy nguyên vân tay hiện trƣờng: Để cải tiến, nâng cấp chiến lƣợc tra cứu, truy nguyên vân tay hiện trƣờng nhằm đáp ứng hiệu quả hơn, kịp thời hơn yêu cầu điều tra. Theo từng chủ đề nêu trên, các kết quả nghiên cứu chính đạt đƣợc của luận án đƣợc trình bày từ Chƣơng 2 đến Chƣơng 5 với những nội dung cụ thể nhƣ sau: 1) Phân đoạn chỉ bản vân tay mười ngón: Luận án đề xuất hai thuật toán phân đoạn thô và phân đoạn mịn để tự động hóa việc nhập liệu do hiện nay còn nhiều hệ AFIS đang phải xử lý tƣơng tác thủ công. Thuật toán phân đoạn thô nhằm cắt tách riêng cách ảnh vân tay từ ảnh chỉ bản 10 ngón (trên đó bao gồm 10 vân tay lăn và 10 vân tay ấn) thành 20 ảnh ngón riêng rẽ dựa trên kỹ thuật tiền xử lý ảnh nhƣ chuẩn hóa, làm trơn, chuyển đổi nhị phân và sau đó tiến hành dò biên, định vị tọa độ cắt ảnh.
Thuật toán phân đoạn mịn nhằm phân loại ảnh vân tay thành ba vùng: vùng nền, vùng vân chất lƣợng cao và vùng nhiễu (tức là lập bản đồ chất lƣợng). Luận án không dựa trên cách tiếp cận truyền thống theo khối dữ liệu (blockwise) mà đề xuất mới một số dấu hiệu dựa trên cách tiếp cận phân tích độ cong đƣờng biên của đƣờng vân (linewise). Nhờ bản đồ chất lƣợng này, các đặc trƣng chi tiết đƣợc phân loại thành 3 loại: (1) tốt, nếu nó thuộc vùng vân tay chất lƣợng cao, (2) xấu, nếu nó thuộc vùng nhiễu, (3)loại bỏ, nếu nó thuộc vùng nền… Kết quả phân đoạn phù hợp với kết quả phân đoạn 2 lớp của thuật toán Verifinger [87] nhƣng phân đoạn 3 lớp mịn hơn so với thuật toán Verifinger đánh đồng tất cả các ĐTCT, từ đó đƣa ra thuật toán đối sánh hiệu quả hơn nhờ dựa trên tập điểm khống chế có độ tin cậy cao. 2) Đối sánh vân tay1:1: Để đáp ứng yêu cầu về độ chính xác của Hệ AFIS, luận án đề xuất giải pháp cải tiến phƣơng pháp đối sánh vân tay truyền thống bằng cách tăng cƣờng thêm thông tin mô tả cấu trúc đƣờng vân xung quanh các đặc trƣng chi tiết gọi là cặp vân-rãnh liên thuộc và dùng kỹ thuật nắn chỉnh biến dạng và làm 16 (LUAN.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 trơn TPS (Thin Plate Spline) địa phƣơng để khử hiện tƣợng méo phi tuyến.
Sau khi xác định tập các cặp điểm đặc trƣng chi tiết (ĐTCT) tƣơng ứng ban đầu giữa hai vân tay nhờ thuật toán truyền thống dựa trên phép biến đổi affine, một tập các cặp điểm giả ĐTCT (pseudo-minutiae) tƣơng ứng đƣợc tạo sinh bổ sung vào tập ban đầu dựa trên cấu trúc cặp vân rãnh liên thuộc với từng ĐTCT có độ tin cậy cao (dựa trên bản đồ chất lƣợng) trong tập các cặp ĐTCT tƣơng ứng. Các điểm giả ĐTCT mới bổ sung này đƣợc kết hợp với các cặp điểm tƣơng ứng ban đầu để chọn ra các tập con các điểm khống chế (control points hay landmark points) thích hợp cho việc nắn chỉnh biến dạng TPS trên 9 miền con của các ảnh vân tay. Kết hợp với quá trình nắn chỉnh trên từng miền con, thuật toán tìm bổ sung các cặp điểm ĐTCT tƣơng ứng mới. Quá trình này đƣợc lặp lại cho đến khi hoặc không còn phát hiện thêm các cặp điểm tƣơng ứng mới hoặc số lƣợng các cặp điểm tƣơng ứng đã tới ngƣỡng quyết định.
Kết quả thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu FVC2004 cho thấy thuật toán đề xuất cải thiện đáng kể hiệu quả đối sánh so với phƣơng pháp mới của Li và Tulyakov sử dụng mô hình tƣơng quan mức xám kết hợp nắn chỉnh TPS toàn phần (xem [52]). 3) Tổ chức và bảo vệ dữ liệu: Luận án đề xuất giải pháp tổ chức CSDL dựa trên việc kết hợp các kỹ thuật đánh chỉ số phân cấp theo mã ngón, dạng vân cơ bản, số đếm vân và giải pháp song song hóa thuật toán nhằm tăng tốc độ truy nguyên vân tay, đáp ứng yêu cầu cơ bản thứ hai của hệ AFIS về tốc độ truy nguyên. Để bảo vệ hệ C@FRIS khỏi sự tấn công phá hoại khi triển khai trên mạng, luận án đề xuất sử dụng và cài đặt công nghệ BioPKI cho hệ C@FRIS bao gồm các công đoạn: kiểm soát xác thực chủ thể bằng vân tay trƣớc khi đăng nhập hệ thống, truy cập CSDL. Ngoài ra còn bổ sung tính năng dùng chữ ký số và xác thực chữ ký, tính năng mã hóa/giải mã trên đƣờng truyền và các quá trình trao đổi dữ liệu.
4) Truy nguyên vân tay hiện trường (đối sánh 1:n): Để cải tiến chiến lƣợc truy nguyên vân tay hiện trƣờng, luận án đề xuất một kiến trúc lọc đa tầng nhằm phát huy sức mạnh tổ hợp của các phƣơng pháp khác nhau đã trình bày ở các Chƣơng trƣớc, theo cách phân tầng kiểu bậc thang để cho ra kết quả tốt hơn với thời 17 (LUAN.01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 gian truy nguyên trung bình ngắn nhất, tiết kiệm đáng kể thời gian công sức tra cứu. phƣơng pháp tổ hợp phân tầng có nhiều đòi hỏi rất khắt khe. Để hạn chế sai số sót lọt, các thuật toán tham gia vào quá trình truy nguyên phải đƣợc chọn lựa sao cho các tầng trên có độ chính xác cao hơn tầng dƣới sao cho các đối tƣợng "giả danh" lần lƣợt bị loại ra từ các tầng trên, chỉ một số ít đối tƣợng có khả năng "chính danh" cao mới cần lọc đến tầng cuối cùng.