mở đầu cho công cuộc chạy đua sinh trắc học mang tên "Xác minh lòng bàn tay". Đến năm 2017, tới lượt Samsung cũng cho ra đời công nghệ nhận dạng lòng bàn tay của mình. Nhận thấy tính thực tế tiềm năng nghiên cứu, phát triển của mô hình nhận dạng lòng bản tay hiện nay, em thực hiện xây dựng mô hình cửa tự động áp dụng nhận dạng lòng bàn tay cho đề tài nghiên cứu.2 Mục đích nghiên cứu Ứng dụng hai xu hướng công nghệ hiện nay là máy học (Machine Learning để xây dựng một mô hình gồm phần cứng và giao diện cho ứng dụng công nghệ nhận dạng lòng bàn tay nhằm khắc phục một số hạn chế cũng như phát triển thêm các tính năng, ưu điểm cho hệ thống này. Cụ thể là: - Tìm hiểu và ứng dụng các phương pháp trích xuất vùng quan tâm cho phát hiện lòng bàn tay, PCA và SVM, tối ưu và tỉnh chỉnh trên mô hình máy học dé dat được độ chính xác cao.
- Tiền xử lý ảnh bằng các phương pháp như chuyền đổi ảnh xám, chuyên đổi tỉ lệ ảnh, trích xuất landmarks, điều chỉnh hướng nghiêng lòng bàn tay. - Khai thác kha năng Multi-Threading, Multi-Processing dé tăng FPS cũng như khả năng chạy nhiều công việc đồng thời cho giao diện người dùng cũng như tăng thời gian đáp ứng cho hệ thống. - Điều khiển và xử ly các tín hiệu, ngoại vi trên Raspberry chính xác. - Thiết kết giao điện phục vụ quá trình nhận dạng lấy mẫu cho hệ thống.
- Mô hình thực hiện được phải có tính hợp lý và ứng dụng cao. Đảm bảo các mặt hạn chế về chỉ phí.3 Pham vi nghiên cứu Phạm vi của đề tài là giải quyết hai vẫn đề chính. Thứ nhất là nhận dạng lòng bàn tay, thực hiện tiền xử ly anh, phát hiện và nhận dạng lòng ban tay. Thứ hai là giao diện người dùng: xử lý tín hiệu thu và nhận đề điều khién hiển thị cho hệ thống giao diện, tăng khả năng tương tác giữa người dùng và hệ thống.
Việc xây dựng một mô hình nhận dạng lòng bàn tay bao gồm ba vấn đề chính cần quan tâm để đánh giá là tài nguyên, công suất, độ chính xác và tốc độ xử lý. Tuy nhiên, trong dé tài này chỉ tập trung cải thiện độ chính xác, tốc độ xử lý và phát triển dao diện dé năng cao trải nghiệm người dùng, bỏ qua các vấn đề về công suất và bảo mật. Với đề tài lần này, em sẽ thực hiện trên tập dữ liệu Polyu gồm 3000 ảnh bàn tay phải cho việc đánh giá quá trình phát hiện lòng bàn tay. Tiếp theo em sẽ tiến hành sưu tam tập đữ liệu về lòng bàn tay người Việt Nam gồm 15 đối tượng, mỗi đối tượng sẽ tiến hành chụp 50 ảnh lòng bàn tay đề đánh giá hệ thống nhận dạng lòng bàn tay.
Về độ chính xác, với hệ thống phát hiện em sẽ cải tiến các thuật toán đã ồn định [2] giúp tăng độ chính xác và tăng khả năng tích nghi ở môi trường thực tế. Với mô hình nhận dạng em sẽ tối ưu về cả hai phía là lập trình và thuật toán nhận đạng sao cho mô hình đáp ứng tốt khi áp dụng vào các hệ thống cửa cho nhà ở và phương tiện giao thông.1 Bài toán nhận diện long ban tay Gần đây, sinh trắc học đã nồi lên như một công nghệ đáng tin cậy dé cung cấp mức độ bảo mật cao hơn cho hệ thống xác thực cá nhân. Trong số các đặc điểm sinh trắc học khác nhau có thể được sử dụng để nhận biết một người, bàn tay con người là hình thức công nghệ sinh trắc học lâu đời nhất và có lẽ là thành công nhất. Các tính năng có thể được trích xuất từ bàn tay bao gồm hình học bàn tay, dấu vân tay, lòng bàn tay, đốt ngón tay.
Những tinh chat tay là ôn định và đáng tin cậy. Khi một người đã đến tuổi trưởng thành, cau trúc và cau hình ban tay vẫn tương đối 6n định trong suốt cuộc đời của người đó. Ngoài ra, công nghệ quét tay thường được coi là không xâm lấn so với các hệ thông quét méng mắt hoặc võng mac. Người ding không cần phải nhận thức về cách ho tương tác với hệ thống.
Đặc biệt, ưu điểm của nhận điện lòng bàn tay là nó có tính bảo vệ quyền riêng tư con người hơn so với khuôn mặt,. Những lợi thế này đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các đặc tính của tay trong các ứng dụng sinh trắc học [10]. Hiện nay, hầu hết các thiết bị thu nhận tay đều dựa trên thiết kế dựa trên cảm ứng. Người dùng được yêu cầu chạm vào thiết bị hoặc giữ một số chốt hướng dẫn hoặc ngoại vi dé chụp ảnh ban tay của họ.
Ba loại mô hình đường được nhìn thấy rõ ràng trên lòng bàn tay. Những mẫu đường này được gọi là đường chính, nếp nhăn và đường vân. Đường chính là đường dài nhất, đậm nhất và rộng nhất trên lòng bàn tay. Các đường chính đặc trưng cho các tính năng dễphân biệt nhất trên lòng bàn tay.
Hầu hết mọi người có ba đường chính, được đặt tên là đường tình yêu, đường trí tuệ và đường sinh mệnh (hình 1). Nếp nhăn được coi là các mẫu đường mỏng hơn và không đều. Các nếp nhăn, đặc biệt là các nếp nhăn rõ rệt xung quanh các đường chính, cũng có thể đóng góp cho việc phân biệt của dấu bàn tay. Mặt khác, các đường van là kết cầu đường mảnh phân bồ khắp bề mặt lòng bàn tay.
Khi hình ảnh bàn tay của họ được chụp, các vùng quan tâm (ROI) của lòng bàn tay sẽ được trích xuất. ROI chứa thông tin quan trong của bàn tay được sử dụng dé nhận dạng. ROI được xử lý trước dé kết cau lòng bàn tay có thé phân biệt được với nền. Sau đó, các tính năng phân biệt trong ROI có thể được trích xuất băng cách sử dụng các kỹ thuật khác và các thuật toán đa dạng được áp dụng dé xác định, nhận diện lòng bàn tay đó là ai theo từng yêu cau cụ thé của mỗi bài toán.2 Những khó khăn và thách thức trong bài toán nhận diện lòng bàn tay Bài toán nhận diện lòng bàn tay người cũng không phải là vấn đề mới.
Tuy nhiên, đây là một bài toán khó nên những nghiên cứu hiện tại vẫn chưa đạt được kết quả mong muốn. Có thê kế đến những khó khăn của bài toán nhận lòng bàn tay người như sau: e Góc chụp: Ảnh chụp lòng bàn tay có thê thay đôi rất nhiều bởi góc chụp giữa camera và bàn tay. Chăng hạn như: chụp thăng, chụp chéo bên trái, bên phải ở các góc khác nhau. e Điều kiện của ảnh: Ảnh được chụp trong các điều kiện khác nhau về chiếu sang, vé tính chất camera (máy kỹ thuật số, máy ảnh hồng ngoại .) ảnh hưởng rất nhiều đến chất lượng ảnh lòng bàn tay.3 Các ứng dụng của bài toán nhận diện long bàn tay Ung dụng của bài toán nhận diện lòng bàn tay có rất nhiều và đã được triển khai rất hiệu quả trong thực tế.
Có thé kế đến một số ứng dụng điền hình sau đây[1 1]: e Ứng dụng trong các trạm rút tiền tự động (ATM). ° Ứng dụng trong việc điều tra tội phạm trong các vụ án dé lại dấu lòng bàn tay. Ngoài ra nó còn được dùng cho các cuộc điều tra khủng bố hoặc các sự kiện đặc biệt cần có dau ban tay để nhận dạng. e Bảo mật: Các ứng dụng về bảo mật rất đa dạng, một trong sốđó là công nghệ nhận diện lòng bàn tay.
Công nghệ này cho phép người dùng có thêđăng nhập hoặc truy cập vào một thiết bị hoặc một ứng dụng nào đó thay cho việc dùng Password như thông thường. e Các ứng dụng khác: - Điều khiển vào ra: Nhà ở, văn phòng, công ty. Kết hợp thêm với nhận diện khuôn mặt cho phép chủ nhà, nhân viên ra vào, điểm danh.4 Máy tính nhúng Raspberry Pi và ứng dụng Raspberry Pi là một họ máy tính nhúng nhỏ, giá thành thấp, tiêu thụ ít năng lượng được phát triển bởi Raspberry Foundation — là tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Vương quốc Anh, với tiêu chí xây dựng hệ thống mà nhiều người có thể sử dụng được trong những công việc tùy biến khác nhau. Nó được phát trién dé đây mạnh việc giảng day khoa học máy tính tại các trường học và ở các nước đang phát triển.
So sánh với PC thông thường hay các chiếc điện thoại thông minh thì khả năng xử lý của một máy tính nhúng Raspberry Pi kém hon đáng ké. Nhưng do có tính đa năng trong nhiều nhiệm vụ và thế mạnh là chi phí rẻ, nên nó đã trở nên ngày càng phổ biến thậm chí xa hơn han so với mục đích sản xuất hướng tới ban dau. Raspberry Pi không thay thế hoàn toàn hệ thống dé bàn hoặc máy xách tay. Người dùng không thê chạy Windows trên đó vì BCM2835 dựa trên cấu trúc ARM nên không hỗ trợ mã x86/x64, nhưng vẫn có thể chạy bang Linux với các tiện ích như lướt web, môi trường màn hình và các nhiệm vụ khác.
Tuy nhiên Raspberry Pi là một thiết bị đa năng đáng ngạc nhiên với nhiều phần cứng có giá thành rẻ nhưng rất hoàn hảo cho những hệ thống điện tử, những dự án DIY, thiết lập hệ thống tính toán rẻ tiền cho những bài học trải nghiệm lập trình. Cấu hình phần cứng Raspberry Pi 4 Model B Trong đề tài này, em sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 4 Model B phiên ban RAM 4GB được ra mắt vào ngày 24/06/2019. Raspberry Pi 4 Model B là một phiên bản nâng cấp của Raspberry Pi 3 Model B + đã được ra mắt trước đó 1 năm. Với thế hệ Raspberry Pi 4 mới nhất và mạnh nhất hiện nay trong dòng Raspberry Pi, bản nâng cấp này mang đến tốc độ nhanh hơn về mọi mặt.
Cụ thể, điểm nồi bật chính của Raspberry Pi 4 Model B là vi xử lý và kết nối mang. Model B dùng vi xử ly Broadcom BCM2711B0 4 nhân 1.5GHz (tốc độ xửlý cao gap 3 lần so với BCM2837B0 1.4GHz trên Pi 3 Model B+). Trong các công việc đòi hỏi tốc độ mạng nhanh, Raspberry Pi 4 Model B có thé đáp ứng với kết nối Wi-Fi 2 băng tan 2.4GHz và 5GHz (Dual-band), Ethernet chuyên đổi từ Gigabit Ethernet 300Mbps trên Pi 3 B+ sang Gigabit Ethernet. Thiết bị cũng hỗ trợ Bluetooth 5.0 va Bluetooth Low Energy giúp kết nói tốt hơn với các thiết bị thông minh khác.
Hơn nữa, Pi 4 Model B con có Power over Ethernet (PoE) giúp cung cấp nguồn điện cho thiết bị thông qua dây cắm Ethernet nhưng phải thông qua một HAT mở rộng.