Luận văn: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mống mắt

Luận văn nghiên cứu ứng dụng nhận dạng sinh trắc mống mắt. Tìm hiểu công nghệ, xây dựng hệ thống xác thực an toàn, bảo mật cao dựa trên mống mắt.

• Tác giả: Bui Thanh Binh
• Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Thị Hoàng Lan
• Trường học: Trường đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Máy tính và Truyền thông
• Đề tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mống mắt
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI NÓI ĐẦU
• LỜI CẢM ƠN
• Danh mục hình ảnh
• Danh mục bảng
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ VÀ XÁC ĐỊNH NHIỆM VỤ
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục tiêu của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC VÀ SINH TRẮC HỌC MỐNG MẮT
• 2.1. Sinh trắc mống mắt
• 2.2. Giới thiệu chung hệ thống sinh trắc học và sinh trắc học mống mắt
• 2.2.1. Hệ thống sinh trắc học
• 2.2.2. Hệ thống sinh trắc mống mắt
• 2.3. Các thông số đánh giá chất lượng hệ thống xác thực sinh trắc
• 2.3.1. Vấn đề lỗi trong hoạt động của hệ sinh trắc
• 2.3.2. Các thông số đánh giá chất lượng
• 3. CHƯƠNG 3: TÌM HIỂU CÁC PHƯƠNG PHÁP DÙNG TRONG HỆ THỐNG SINH TRẮC MỐNG MẮT
• 3.1. Sơ đồ khối và chức năng hệ thống nhận dạng mống mắt
• 3.2. Phân tách ảnh mống mắt
• 3.2.1. Vấn đề ảnh mống mắt
• 3.2.2. Các phương pháp phân tách ảnh mống mắt
• 3.2.2.1. Phương pháp dùng phép biến đổi Hough
• 3.2.2.2. Phương pháp vi-tích phân của Daugman
• 3.3. Chuẩn hóa ảnh mống mắt
• 3.3.1. Phương pháp chuẩn hóa vùng ảnh mống mắt
• 3.3.1.1. Mô hình Rubber Sheet của Daugman
• 3.4. Mã hóa đặc trưng và đối sánh
• 3.4.1. Đặc trưng ảnh mống mắt
• 3.4.2. Các phương pháp mã hóa đặc trưng
• 3.4.2.1. Phương pháp bộ lọc Gabor
• 3.4.2.2. Phương pháp bộ lọc Log-Gabor
• 3.4.3. Các phương pháp đối sánh
• 3.4.3.1. Đối sánh dựa trên khoảng cách Hamming
• 3.4.3.2. Đối sánh dựa trên khoảng cách Weighted Euclidean
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG SINH TRẮC MỐNG MẮT VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Phân tích ứng dụng nhận dạng xác thực sinh trắc mống mắt
• 4.2. Xây dựng các khối chức năng của ứng dụng
• 4.3. Triển khai cài đặt thử nghiệm
• 4.4. Kịch bản, kết quả và đánh giá thử nghiệm nhận dạng xác thực sinh trắc mống mắt
• KẾT LUẬN
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan về Ứng Dụng Nhận Dạng Mống Mắt 60 ký tự

Ngày nay, sinh trắc học ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Các phương pháp như nhận dạng vân tay, khuôn mặt, và đặc biệt là mống mắt, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống. Từ hộ chiếu điện tử tại sân bay, hệ thống xác thực tại các cơ sở bảo mật cao như cơ quan an ninh, phòng thí nghiệm, đến hệ thống rút tiền tự động ATM, công nghệ sinh trắc đóng vai trò quan trọng. Trong số các phương pháp sinh trắc học, sinh trắc vân tay đã được chấp nhận rộng rãi và sử dụng hiệu quả. Tuy nhiên, nó vẫn có những nhược điểm như yêu cầu tiếp xúc trực tiếp, dễ bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường (nước, thời tiết), và chất lượng vân tay có thể kém do bị mờ. Do đó, công nghệ sinh trắc mống mắt nổi lên với các ưu điểm vượt trội: không cần tiếp xúc trực tiếp, ít bị ảnh hưởng bởi môi trường, và độ chính xác cao. Nó được đánh giá là công nghệ tiên tiến và đáng tin cậy nhất hiện nay. Công nghệ nhận dạng mống mắt đang được nghiên cứu, ứng dụng và phát triển mạnh mẽ, ví dụ như trong “hộ chiếu điện tử” và hệ thống an ninh quốc gia. Tuy nhiên, đây là một công nghệ phức tạp, bao gồm nhiều thuật toán nhỏ và tinh vi. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và xây dựng thử nghiệm một ứng dụng nhận dạng sinh trắc mống mắt dựa trên các thuật toán đã nghiên cứu.

1.1. Giới Thiệu Về Hệ Thống Nhận Dạng Sinh Trắc Mống Mắt

Hệ thống nhận dạng mống mắt là một hệ thống bảo mật sử dụng đặc điểm mống mắt của con người để xác định và xác thực danh tính. Quá trình này bao gồm các bước chính: thu thập ảnh mống mắt, tiền xử lý ảnh để chuẩn hóa, trích xuất các đặc trưng duy nhất từ mống mắt, và so sánh các đặc trưng này với một cơ sở dữ liệu đã đăng ký. Ưu điểm của hệ thống nhận dạng mống mắt bao gồm độ chính xác cao, tính duy nhất của mống mắt, và khả năng chống giả mạo tốt. Ứng dụng của hệ thống này rất đa dạng, từ kiểm soát truy cập vật lý và logic đến xác thực giao dịch tài chính và quản lý danh tính. Công nghệ này có tiềm năng lớn trong việc nâng cao an ninh và bảo mật trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các hệ thống sinh trắc học mống mắt đang ngày càng trở nên phổ biến do khả năng nhận diện chính xác và nhanh chóng, đồng thời đảm bảo tính bảo mật cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

1.2. Tại Sao Sinh Trắc Học Mống Mắt Lại Quan Trọng

Sinh trắc học mống mắt nổi bật so với các phương pháp sinh trắc học khác vì tính duy nhất và ổn định của cấu trúc mống mắt. Cấu trúc này hình thành từ rất sớm và duy trì ổn định trong suốt cuộc đời, ít bị ảnh hưởng bởi tuổi tác hay các yếu tố môi trường. Điều này đảm bảo độ tin cậy cao trong quá trình nhận dạng. Ngoài ra, mống mắt không dễ bị sao chép hay giả mạo như vân tay hoặc khuôn mặt, làm tăng cường khả năng bảo mật của hệ thống. Nhận dạng mống mắt cũng không yêu cầu tiếp xúc trực tiếp, giảm thiểu nguy cơ lây lan bệnh tật và mang lại sự tiện lợi cho người dùng. Vì những lý do này, sinh trắc học mống mắt trở thành một lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng yêu cầu độ an toàn và chính xác cao, từ kiểm soát an ninh đến xác thực tài chính.

II. Các Thách Thức Khi Xây Dựng Ứng Dụng Mống Mắt 58 ký tự

Việc xây dựng ứng dụng nhận dạng mống mắt không hề đơn giản. Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo chất lượng ảnh mống mắt đầu vào. Ảnh cần phải rõ nét, đủ ánh sáng, và không bị che khuất bởi mí mắt hoặc lông mi. Quá trình xử lý ảnh cũng đòi hỏi các thuật toán phức tạp để phân tách mống mắt khỏi các phần khác của mắt, chuẩn hóa kích thước và hình dạng, và loại bỏ nhiễu. Một thách thức khác là thiết kế một thuật toán nhận dạng hiệu quả, có khả năng so sánh mống mắt với một cơ sở dữ liệu lớn và đưa ra kết quả chính xác trong thời gian ngắn. Vấn đề bảo mật cũng cần được quan tâm, đảm bảo dữ liệu mống mắt được lưu trữ an toàn và không bị truy cập trái phép. Cuối cùng, ứng dụng cần phải thân thiện với người dùng và dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có.

2.1. Vấn Đề Chất Lượng Ảnh trong Nhận Dạng Mống Mắt

Chất lượng ảnh đầu vào có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của hệ thống nhận dạng mống mắt. Ảnh mống mắt lý tưởng cần phải rõ nét, không bị mờ, có độ tương phản tốt, và được chụp trong điều kiện ánh sáng phù hợp. Các yếu tố như chuyển động của mắt, khoảng cách từ máy ảnh đến mắt, và sự hiện diện của mí mắt hoặc lông mi có thể làm giảm chất lượng ảnh. Để giải quyết vấn đề này, các hệ thống nhận dạng mống mắt thường sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý ảnh để cải thiện độ tương phản, loại bỏ nhiễu, và phát hiện và loại bỏ các vùng bị che khuất. Ngoài ra, việc sử dụng các thiết bị chụp ảnh chuyên dụng với đèn hồng ngoại có thể giúp thu được ảnh mống mắt chất lượng cao trong điều kiện ánh sáng yếu.

2.2. Giải Pháp Cho Các Vấn Đề Với Cơ Sở Dữ Liệu Mống Mắt

Việc xây dựng và quản lý một cơ sở dữ liệu mống mắt hiệu quả là một yếu tố quan trọng khác để đảm bảo hiệu suất của hệ thống nhận dạng. Cơ sở dữ liệu cần phải có khả năng lưu trữ một lượng lớn dữ liệu mống mắt một cách an toàn và hiệu quả. Ngoài ra, cần có các cơ chế để quản lý phiên bản, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, và cho phép tìm kiếm và truy xuất nhanh chóng. Một số giải pháp phổ biến bao gồm sử dụng các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) hoặc NoSQL, kết hợp với các kỹ thuật nén dữ liệu và lập chỉ mục để tối ưu hóa hiệu suất. Bên cạnh đó, việc đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân cũng là một yếu tố quan trọng cần được xem xét.

III. Phương Pháp Phân Tách Ảnh Mống Mắt Hiệu Quả 59 ký tự

Phân tách ảnh mống mắt là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình nhận dạng. Mục tiêu là xác định và tách vùng mống mắt ra khỏi các phần khác của ảnh mắt, bao gồm cả mí mắt, lông mi, và lòng trắng mắt. Quá trình này thường bao gồm các bước: phát hiện vị trí của đồng tử và rìa mống mắt, sử dụng các đường tròn hoặc hình elip để mô tả mống mắt, và loại bỏ các vùng không thuộc mống mắt. Các phương pháp phổ biến bao gồm biến đổi Hough, thuật toán Canny, và các kỹ thuật dựa trên học máy. Độ chính xác của quá trình phân tách ảnh mống mắt có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của các bước xử lý tiếp theo.

3.1. Ứng Dụng Biến Đổi Hough trong Phân Tách Mống Mắt

Biến đổi Hough là một kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng để phát hiện các hình dạng hình học đơn giản, chẳng hạn như đường thẳng và đường tròn. Trong nhận dạng mống mắt, biến đổi Hough có thể được sử dụng để phát hiện vị trí của đồng tử và rìa mống mắt, vốn có hình dạng tròn. Quá trình này bao gồm việc chuyển đổi ảnh đầu vào sang một không gian tham số, trong đó mỗi điểm tương ứng với một đường tròn có tâm và bán kính nhất định. Các đường tròn có nhiều điểm ảnh trùng nhau trong không gian tham số được coi là ứng cử viên cho đồng tử và rìa mống mắt. Mặc dù biến đổi Hough có thể hiệu quả trong việc phát hiện các hình tròn, nó có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu và sự biến dạng của mống mắt.

3.2. Kỹ Thuật Vi Tích Phân Daugman trong Nhận Dạng Mống Mắt

Kỹ thuật vi-tích phân của Daugman là một phương pháp phân tách mống mắt phức tạp hơn, dựa trên việc tìm kiếm các đường biên có độ tương phản cao trong ảnh mắt. Thuật toán này sử dụng một bộ lọc tích phân để phát hiện các thay đổi đột ngột trong cường độ pixel, từ đó xác định vị trí của đồng tử và rìa mống mắt. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng xử lý ảnh có chất lượng kém và mống mắt bị biến dạng. Tuy nhiên, nó cũng đòi hỏi nhiều tính toán hơn so với biến đổi Hough và có thể nhạy cảm với các tham số cấu hình.

IV. Chuẩn Hóa và Mã Hóa Đặc Trưng Mống Mắt 55 ký tự

Sau khi mống mắt được phân tách, bước tiếp theo là chuẩn hóa và mã hóa đặc trưng. Chuẩn hóa là quá trình biến đổi mống mắt thành một hình dạng và kích thước tiêu chuẩn, loại bỏ các biến dạng do sự thay đổi về khoảng cách, góc nhìn, hoặc chuyển động của mắt. Mã hóa đặc trưng là quá trình trích xuất các đặc điểm duy nhất từ mống mắt và biểu diễn chúng dưới dạng một chuỗi mã. Các phương pháp phổ biến bao gồm mô hình Rubber Sheet của Daugman, biến đổi wavelet, và bộ lọc Gabor. Mã đặc trưng này được sử dụng để so sánh mống mắt với các mẫu khác trong cơ sở dữ liệu.

4.1. Mô Hình Rubber Sheet trong Chuẩn Hóa Ảnh Mống Mắt

Mô hình Rubber Sheet của Daugman là một phương pháp chuẩn hóa ảnh mống mắt phổ biến, dựa trên việc biến đổi mống mắt thành một hình chữ nhật có kích thước cố định. Thuật toán này sử dụng một hệ tọa độ cực để mô tả mống mắt, trong đó tâm của đồng tử là gốc tọa độ. Sau đó, mống mắt được "kéo dãn" theo chiều ngang và chiều dọc để tạo thành hình chữ nhật, trong khi vẫn giữ nguyên mối quan hệ không gian giữa các điểm ảnh. Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản và hiệu quả, nhưng nó có thể gây ra sự biến dạng nếu mống mắt bị che khuất hoặc có hình dạng không đều.

4.2. Ứng Dụng Bộ Lọc Gabor trong Mã Hóa Đặc Trưng

Bộ lọc Gabor là một công cụ mạnh mẽ để phân tích ảnh, có khả năng trích xuất các đặc trưng về tần số và hướng. Trong nhận dạng mống mắt, bộ lọc Gabor có thể được sử dụng để trích xuất các đặc điểm kết cấu từ mống mắt, chẳng hạn như các nếp nhăn, đường vân, và các chi tiết khác. Quá trình này bao gồm việc áp dụng một tập hợp các bộ lọc Gabor với các tham số khác nhau cho ảnh mống mắt, và sau đó tính toán năng lượng của tín hiệu đầu ra. Các giá trị năng lượng này được sử dụng để tạo thành mã đặc trưng cho mống mắt. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng chịu nhiễu tốt và độ phân biệt cao giữa các mống mắt khác nhau.

V. Đối Sánh và Đánh Giá Hiệu Năng Nhận Dạng Mống Mắt 60 ký tự

Sau khi mống mắt được mã hóa, bước cuối cùng là đối sánh mã đặc trưng với các mẫu trong cơ sở dữ liệu để xác định danh tính. Các phương pháp đối sánh phổ biến bao gồm khoảng cách Hamming và khoảng cách Euclidean. Khoảng cách Hamming đo sự khác biệt giữa hai chuỗi bit, trong khi khoảng cách Euclidean đo khoảng cách hình học giữa hai vectơ. Hiệu năng của hệ thống nhận dạng mống mắt được đánh giá bằng các chỉ số như tỷ lệ lỗi bằng không (Zero Error Rate - ZER) và tỷ lệ chấp nhận sai (False Acceptance Rate - FAR).

5.1. Khoảng Cách Hamming trong Đối Sánh Mã Mống Mắt

Khoảng cách Hamming là một thước đo đơn giản và hiệu quả để so sánh hai chuỗi bit. Trong nhận dạng mống mắt, khoảng cách Hamming được sử dụng để đo sự khác biệt giữa mã đặc trưng của mống mắt cần nhận dạng và các mẫu trong cơ sở dữ liệu. Giá trị khoảng cách Hamming càng nhỏ, hai mống mắt càng giống nhau. Ưu điểm của phương pháp này là tốc độ tính toán nhanh và dễ triển khai. Tuy nhiên, nó có thể bị ảnh hưởng bởi sự không chính xác trong quá trình phân tách và chuẩn hóa mống mắt.

5.2. Các Phương Pháp Đánh Giá Hiệu Năng Nhận Dạng Phổ Biến

Để đánh giá hiệu năng của một hệ thống nhận dạng mống mắt, người ta thường sử dụng một số chỉ số chính. Tỷ lệ chấp nhận sai (FAR) là tỷ lệ các trường hợp mà hệ thống chấp nhận một người không được phép. Tỷ lệ từ chối sai (FRR) là tỷ lệ các trường hợp mà hệ thống từ chối một người được phép. Ngoài ra, người ta cũng sử dụng đường cong Receiver Operating Characteristic (ROC) để biểu diễn mối quan hệ giữa FAR và FRR. Một hệ thống nhận dạng mống mắt tốt cần phải có FAR và FRR thấp, đồng thời có đường cong ROC gần với góc trên bên trái của đồ thị.

VI. Ứng Dụng Thực Tiễn và Tương Lai Nhận Dạng Mống Mắt 58 ký tự

Nhận dạng mống mắt có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Trong an ninh, nó được sử dụng để kiểm soát truy cập vào các khu vực hạn chế, xác thực danh tính tại các sân bay, và ngăn chặn gian lận trong các giao dịch tài chính. Trong y tế, nó có thể được sử dụng để xác định bệnh nhân và quản lý hồ sơ bệnh án. Trong giáo dục, nó có thể được sử dụng để theo dõi điểm danh và ngăn chặn gian lận trong thi cử. Trong tương lai, nhận dạng mống mắt có thể được tích hợp vào các thiết bị di động, xe hơi, và nhà thông minh, mang lại sự tiện lợi và an toàn cho người dùng.

6.1. Ứng Dụng Nhận Dạng Mống Mắt Trong Lĩnh Vực An Ninh

Trong lĩnh vực an ninh, nhận dạng mống mắt đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ các khu vực và thông tin nhạy cảm. Các hệ thống kiểm soát truy cập dựa trên mống mắt có thể ngăn chặn những người không được phép xâm nhập vào các tòa nhà chính phủ, phòng thí nghiệm, và các cơ sở dữ liệu quan trọng. Nhận dạng mống mắt cũng được sử dụng tại các sân bay để xác thực danh tính hành khách và ngăn chặn khủng bố. Ngoài ra, nó còn có thể được sử dụng để ngăn chặn gian lận trong các giao dịch tài chính, chẳng hạn như rút tiền trái phép từ ATM.

6.2. Tiềm Năng Phát Triển của Công Nghệ Mống Mắt

Tương lai của công nghệ nhận dạng mống mắt rất hứa hẹn. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính, các hệ thống nhận dạng mống mắt sẽ ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Chúng có thể được tích hợp vào các thiết bị di động, xe hơi, và nhà thông minh, mang lại sự tiện lợi và an toàn cho người dùng. Ví dụ, bạn có thể mở khóa điện thoại, khởi động xe hơi, hoặc mở cửa nhà chỉ bằng cách nhìn vào camera. Ngoài ra, nhận dạng mống mắt có thể được sử dụng trong các ứng dụng y tế, giáo dục, và thương mại điện tử, mang lại nhiều lợi ích cho xã hội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu vẫn để và xác định nhiệm vụ. Tỉnh cập thiết ota dé tai - - 10 1. Mục tiêu của để tả1,.ccecceheieinerrree Chương 2: Tổng quan về sinh trắc học va sinh trắc học mống mắt. Sinh trắc mỗng mắt - - 13 3.

Giới thiệu clamg hệ thông sinh trắc học và sinh trắc học mông mát 14 2. Hệ thống sinh trắc học. Hệ thống sinh trắc mỗng mắt - - 17 3. Các thông số đánh giả chất lượng hệ thông xác thực sinh trắc.

Vân đề lỗi trong hoạt động của hệ sinh trắc 18 2. Các thông s6 dinh gia chat Tượng - - 18 Chương 3: Tìm hiểu các phương phản trong hệ thống sinh trắc mang mii 3. Sơ đỏ khôi và chức năng hệ thống nhận dạng mông mát - ce 20) 3. Phan tach ah méng mit.

Vấn đề ành mỗng mắt - coe BB 3. Cáo phương pháp phân tách ảnh mông mất. Phương pháp dùng phép hiển đổi Hough 23 3. Phuong phap vi-tich phan của Duugmrian.

Chuẩn hóa ảnh mỗng mắt. TỔ ¡lọc viên: lữi Thanh Hình Lớp: 128HMTTT $ ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt Danh mục hình anh Hình 1 Cấu tạo về mắt và mồng mắt. Linh 3 So đồ khải quá trình xác thực - - - ¬- Hình 4 Sơ đồ khối quả trình nhận đạng. series TỔ, Hình 2 Sơ đô khổi đăng ký sinh trắc.16 Tĩnh S Sơ đồ khối hệ thông sinh trie méng wal 20 Hình 6 Phân tách và chuẩn hỏa ánh mồng mắt.21 Hình 7 Quá trình trích chọn đặc trưng sử đụng bộ lọc Gabor - 21 Hình 8 Tính khoảng cách dựa trên phương pháp khoảng cách Harnning.22 Linh 9 Bién adi Lough.

25 Hình 10 Chun hoa dura. tn md hink Rubber Sheet của Dangrnan 27 Hinh 11 Mỏ hình Rubber Sheet.27 Uinh 12 Phan thuc và phần âo của bộ lo Gabor 2D. - - ee)| Hình 13 Cách tính khoảng cách Hainning.33 Hình 14 Sơ đỗ khối chức năng ứng dựng xác thực sinh trắc mông mmất.36 Lĩnh L5 Câu Irúc của các khối và các hàm sử dụng trong ứng dụng Ihử nghiệm. 37 Hình 16 Ảnh trong bộ CSDL Casia.

238 Linh 17 Anh sau khi được phân tách vùng anh mang mit. 39 Hình 18 Ảnh sau khi được chuẩn hóa 40 Linh 19 Dau ra qué trinh mã hóa của mống mát. - 41 Hình 20 KẾt quả dối sánh 2 miấu mông mắt 4 Hình 21 Giao điện hề thông sinh trắc mỗng mắt. 243 Hint 22 Co sé dit ligu của ứng đụng nhân đang xác thực sinh tric méng mat 44 Hình 23 Kết quả quả trình nhận đạng/xác thực.

AS Hình 24 Ảnh của người cần nhận dạng, 47 ilọc viên: Iữi Thanh Hình Lớp 128MTTT 7 ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt MỤC LỤC Tanh mục hình ảnh. Danh mục bảng. Chương 1: Giới thiệu vẫn để và xác định nhiệm vụ. Tỉnh cập thiết ota dé tai - - 10 1.

Mục tiêu của để tả1,.ccecceheieinerrree Chương 2: Tổng quan về sinh trắc học va sinh trắc học mống mắt. Sinh trắc mỗng mắt - - 13 3. Giới thiệu clamg hệ thông sinh trắc học và sinh trắc học mông mát 14 2. Hệ thống sinh trắc học.

Hệ thống sinh trắc mỗng mắt - - 17 3. Các thông số đánh giả chất lượng hệ thông xác thực sinh trắc. Vân đề lỗi trong hoạt động của hệ sinh trắc 18 2. Các thông s6 dinh gia chat Tượng - - 18 Chương 3: Tìm hiểu các phương phản trong hệ thống sinh trắc mang mii 3.

Sơ đỏ khôi và chức năng hệ thống nhận dạng mông mát - ce 20) 3. Phan tach ah méng mit. Vấn đề ành mỗng mắt - coe BB 3. Cáo phương pháp phân tách ảnh mông mất.

Phương pháp dùng phép hiển đổi Hough 23 3. Phuong phap vi-tich phan của Duugmrian. Chuẩn hóa ảnh mỗng mắt. TỔ ¡lọc viên: lữi Thanh Hình Lớp: 128HMTTT $ ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt 3.

Phương pháp chuẩn hóa vùng ảnh mông mắt - 27 3.1, M6 hinh Rubber Sheet ctia Daugman. Mã hóa đặc trưng và đối sánh - .1 Đặc trưng ảnh mông mắt. Các phương pháp mã hóa đặc trưng - - - -. Phương phap bé Loe Gabor - - 30 3.3, Phương pháp bộ lọc Log-Gaber.3 Các phương pháp đối sánh 32 3.1, Đôi sánh đựa trên khoăng cách Hamuming.2, Dối sánh đựa trên khoảng cách Weighted Eueliäean.

34 Chương 4: Xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mống mắt và kết quả thực nghiệm. Phân tích ứng dựng nhận dạng xác thục sinh trắc mỗng mắt. Xây dung các khôi chúc năng của ứng dụng 3⁄7 4. Triển khai cải đặt thủ nghiệm.

Kịch bản, kết quả và đánh giá thử nghiệm nhận dạng xác thực sinh trắc méng mat 45 "Kết luận. “Tài liệu tham khảo. ilọc viên: lữi Thanh Hình Lớp 12BMTTT 6 ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt Chương 1: Giới thiệu vẫn dé và xác định nhiệm vụ 1. Đặt vẫn đề Ngày nay, sinh trắc học (biometric) gồm có vân tay, khuôn mặt, móng mắt.

được nghiên cứu và ứng đụng rất nhiều trong các lĩnh vực của đời sống. Vĩ đụ như trong, hộ chiêu điện bử dược xác thực ở các sân bay, trong hệ thống xác thực của các cơ sở cần báo mật cao như cơ quan an minh, phòng thì nghiệm, cơ sở sản xuất, hệ thống rút tiên tu động ATM. Trơng các sinh trắc học, sinh trắc vân tay đã được cộng đẳng khoa học chấp nhận và đã được sử dụng tương đối hiệu quả trong thực tế. Tuy nhiên, bên cạnh những tu điểm của sinh trắc vân tay, thì vẫn tổn tại những nhược điểm như phải tiếp xúc trực tiên vào bê mặt thiết bị đẻ xác thực/nhận đạng, vân tay có thẻ biên dang theo điều kiện bên ngoài như khi liếp xúc với nước, thời tiết thay đổi, thông tí vân tay không, rõ nét do bị mở vên tay Chính vì vậy, công nghệ sinh trầc học mồng mắt với các ưu điểm nổi bật như không phải tiếp xúc trực tiếp vào thiết bị, không thay đôi theo điều kiện bên ngoài.

được đánh giá là công nghệ tiên tiên nhất và đáng tín cây nhảt hiện nay Công nghệ này đang được nghiên cứu, ứng dung và phát triển rất mạnh trong thời gian gẫn dây ning “hộ chiêu điện tử trong hệ thống an ninh quốc gia, xác thực thế tin dụng _. Ngoàira, công nghệ mống mắt cũng là một công nghệ khó, bao gém nhiều các thuật toán nhỏ, phúc tạp. Củng với thời gian nghiên cứu và sự hướng đẫn của cô giáo, học viên đã hoàn thành. để tài luận vẫn với những nội dung đề ra.

Tuy nhiên đo thời gián hạn chế âm đề nhiên cứu rất mới với lượng kiên thúc lớn và khó, do vậy không thế tránh được những thiểu sóL, kinh mong nhận được sự đúng góp ý kiến của thây cd va cac ban. ¡lọc viên: lữi Thanh Hình Lớp: 12BMTTT Ọ@ ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt LOT CAM DOAN Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu của tôi hoàn toàn do tôi tự làm dưới sự tưởng dẫn của cô giáo PGS.TS Nguyễn Thị Hoàng Tam. Những kết quả từm hiểu và nghiên cửu trinh bay trong, luận văn lả loản toàn trung, thực và chưa từng được cỏng, bổ trong bắt cứ công trình nào. TNếu xây ra bát cứ điều không dimg hur những lời cam đoan trên, tôi xi chịu hoàn toàn trách nhiệm trước Viện và Nhà trường, Hà Nội, ngày 25 tháng 3 năm 2014 Tác giả Bui Thanh Binh lige vien: Bié Thanh Binh Lop: 12BMTTY 3 ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt LỜI CẢM ƠN Trời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn trường đại học Bách Khoa Hà Nội, viện Công nghệ Thông tin Truyền thông, chuyên ngành Kỹ thuật Máy tính và Truyền thông và toàn thể các thầy cô đã ân cần dạy dỗ, chỉ bảo, định hướng nghiên cửu cho em trong suốt ruột năm học vừa qua, truyền đạt cho chúng em những kiến thức quỷ bảu.

Em xin chân thành cảm ơn Phố giáo sư tiến sỹ Nguyễn Thị Huàng Lan đã giành nhiều tâm huyết, kinh nghiệm của cô đề chỉ dẫn, định hưởng nghiên cứu cũng như hiên luôn gép ý cho em để hoàn thành đề tải luận văn này. Cudi cùng em cũng xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, những người đã luôn. động viên và tạo mọi điều kiện tất cho em học tập và nghiên cứu thật tốt. Và gửi lời căm ơn tới những người bạn đã giúp đỡ cm trong quá trình học tập cũng như hoàn thành đẻ tải luận văn.

Em xin chân thành cảm ơn Í ¡lọc viên: Iữi Thanh Hình Lớp 128MTTT +4 ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt MỤC LỤC Tanh mục hình ảnh. Danh mục bảng. Chương 1: Giới thiệu vẫn để và xác định nhiệm vụ. Tỉnh cập thiết ota dé tai - - 10 1.

Mục tiêu của để tả1,.ccecceheieinerrree Chương 2: Tổng quan về sinh trắc học va sinh trắc học mống mắt. Sinh trắc mỗng mắt - - 13 3. Giới thiệu clamg hệ thông sinh trắc học và sinh trắc học mông mát 14 2. Hệ thống sinh trắc học.

Hệ thống sinh trắc mỗng mắt - - 17 3. Các thông số đánh giả chất lượng hệ thông xác thực sinh trắc. Vân đề lỗi trong hoạt động của hệ sinh trắc 18 2. Các thông s6 dinh gia chat Tượng - - 18 Chương 3: Tìm hiểu các phương phản trong hệ thống sinh trắc mang mii 3.

Sơ đỏ khôi và chức năng hệ thống nhận dạng mông mát - ce 20) 3. Phan tach ah méng mit. Vấn đề ành mỗng mắt - coe BB 3. Cáo phương pháp phân tách ảnh mông mất.

Phương pháp dùng phép hiển đổi Hough 23 3. Phuong phap vi-tich phan của Duugmrian. Chuẩn hóa ảnh mỗng mắt. TỔ ¡lọc viên: lữi Thanh Hình Lớp: 128HMTTT $ ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt Hình 25 Quá trình nhận đang trong ứng dụng.

AT Hình 26 KẾt quả quả trình nian dang, - - 48 Hinh 27 Ảnh của mẫu mống mắt cần xác Thực ỉnh 28 Quả trình xác thực trong img dung - en AD Hình 29 Kết quả quả trình xác thực.50 Danh mục bảng Hàng 1 So sánh các công nghệ nhận dang sinh trắc học. - - ek} Bang 2 Két qua thé nghiére img dung whan ding sinh tie méng mal.- Bang 3 Kết quả thứ nghiệm ứng dụng xác thực sinh trắc mống mắt ¡lọc viên: lữi Thanh Hình Lớp: 12HMTTT g8 ĐỂ tài: Nghiên cứu và xây dựng ứng dụng nhận dạng sinh trắc mồng mắt Danh mục hình anh Hình 1 Cấu tạo về mắt và mồng mắt .