Luận văn: Nghiên cứu cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay 001. Tối ưu hóa thuật toán, tăng tốc độ xử lý, nâng cao hiệu quả nhận dạng vân tay.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2013

51
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT

GIỚI THIỆU CHUNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG VÂN TAY

1.1. Giới thiệu

1.2. Nhận dạng vân tay

1.3. Phân tích cấu trúc vân tay

1.4. Quy trình nhận dạng vân tay

1.5. Ứng dụng của nhận dạng vân tay

1.6. Một số nghiên cứu liên quan

2. CHƯƠNG 2: NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÂN TAY

2.1. Bộ lọc Gabor

2.2. Tăng độ tƣơng phản

2.3. Phân mảnh ảnh

2.4. Ƣớc lƣợng hƣớng đƣờng vân

2.5. Ƣớc lƣợng tần số

2.6. Nâng cao chất lƣợng ảnh sử dụng bộ lọc Gabor

2.7. Bộ lọc STFT (Short Time Fourier Transform)

2.7.1. Xác định hƣớng đƣờng vân

2.7.2. Xác định tần số đƣờng vân

2.7.3. Xác định vùng mặt nạ

2.8. Nâng cao chất lƣợng ảnh bằng bộ lọc STFT

3. CHƯƠNG 3: CẢI THIỆN TỐC ĐỘ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH VÂN TAY VÀ THỰC NGHIỆM

3.1. Phƣơng pháp xấp xỉ

3.2. Kĩ thuật giảm tính toán trung gian

3.3. Môi trƣờng thử nghiệm

3.4. Dữ liệu thử nghiệm

3.5. Kết quả thử nghiệm

3.6. Kết quả trực quan

3.7. Kết quả cải tiến trên bộ lọc Gabor

3.8. Kết quả cải tiến với bộ lọc STFT

KẾT LUẬN CHUNG

3.9. Kết quả đạt đƣợc của luận văn

4. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo

Phụ lục 1: Các thuật toán sử dụng đối với bộ lọc Gabor

Phục lục 2: các thuật toán sử dụng đối với bộ lọc STFT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Về Trích Rút Đặc Trưng Vân Tay

Luận văn thạc sĩ tập trung vào việc cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay, một bài toán quan trọng trong nhiều ứng dụng từ an ninh quốc phòng đến dân sự. Nhận dạng vân tay đã được sử dụng rộng rãi, nhưng việc nâng cao hiệu suấtđộ chính xác vẫn là mục tiêu của nhiều nghiên cứu khoa học. Luận văn này tiếp cận vấn đề bằng cách tối ưu hóa giai đoạn nâng cao chất lượng ảnh vân tay, một bước quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả nhận dạng vân tay. Chất lượng ảnh đầu vào kém do nhiều yếu tố chủ quan và khách quan có thể dẫn đến sai sót trong quá trình trích rút đặc trưng vân tay. Mục tiêu chính là giảm thời gian xử lý ảnh mà không làm giảm độ chính xác của việc trích xuất đặc trưng. Luận văn khám phá các phương pháp hiện đại như sử dụng bộ lọc GaborSTFT (Short-Time Fourier Transform) để cải thiện chất lượng ảnh. Sau đó, đề xuất các kỹ thuật tối ưu hóa thuật toán để tăng tốc quá trình xử lý. Luận văn đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất thông qua thử nghiệm và so sánh với các thuật toán hiện có.

1.1. Tầm quan trọng của nhận dạng vân tay trong bảo mật

Hiện nay, nhận dạng vân tay được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kiểm soát truy cập, xác thực thanh toán và bảo mật thiết bị di động. Khả năng định danh cá nhân với độ chính xác cao khiến nó trở thành một công cụ bảo mật mạnh mẽ, đặc biệt trong bối cảnh số hóa ngày càng phát triển.

1.2. Các giai đoạn chính trong quy trình nhận dạng vân tay

Quy trình nhận dạng vân tay bao gồm ba giai đoạn chính: (i) thu nhận ảnh vân tay; (ii) nâng cao chất lượng ảnh và trích rút đặc trưng; và (iii) so khớp vân tay. Việc tối ưu hóa mỗi giai đoạn đều góp phần vào việc nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống.

II. Thách Thức và Vấn Đề Cần Giải Quyết Trong Xử Lý Ảnh Vân Tay

Mặc dù công nghệ nhận dạng vân tay đã đạt được nhiều tiến bộ, vẫn còn tồn tại những thách thức lớn. Chất lượng ảnh vân tay có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như độ ẩm, bụi bẩn, vết sẹo hoặc đơn giản là do thiết bị thu nhận kém chất lượng. Tiền xử lý ảnh vân tay là giai đoạn quan trọng để khắc phục những vấn đề này. Tuy nhiên, các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh vân tay thường đòi hỏi nhiều tính toán, gây ảnh hưởng đến tốc độ trích rút đặc trưng. Luận văn này tập trung giải quyết bài toán cân bằng giữa độ chính xáchiệu suất trong giai đoạn xử lý ảnh vân tay. Mục tiêu là phát triển các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh mà không làm chậm quá trình nhận dạng vân tay tổng thể. Việc giảm thiểu thời gian trích rút đặc trưng có ý nghĩa quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực hoặc các hệ thống có lưu lượng lớn.

2.1. Ảnh hưởng của chất lượng ảnh đến độ chính xác của nhận dạng

Chất lượng ảnh đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của quá trình nhận dạng vân tay. Ảnh mờ, nhiễu hoặc thiếu chi tiết có thể dẫn đến sai sót trong việc trích rút đặc trưng, từ đó làm giảm hiệu quả của hệ thống.

2.2. Yêu cầu về tốc độ xử lý trong các ứng dụng thực tế

Trong nhiều ứng dụng thực tế, như kiểm soát truy cập hoặc thanh toán di động, yêu cầu về tốc độ xử lý là rất quan trọng. Người dùng mong muốn hệ thống phản hồi nhanh chóng và chính xác.

2.3. Các yếu tố gây nhiễu ảnh vân tay và phương pháp khắc phục

Các yếu tố gây nhiễu có thể kể đến như: độ ẩm, bụi bẩn, vết cắt, vết sẹo trên ngón tay. Các phương pháp khắc phục có thể bao gồm làm sạch ngón tay trước khi quét, sử dụng cảm biến chất lượng cao, và áp dụng các thuật toán tiền xử lý ảnh để giảm nhiễu và tăng độ tương phản.

III. Phương Pháp Cải Thiện Tốc Độ Trích Rút Đặc Trưng Vân Tay

Luận văn đề xuất một phương pháp kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến và tối ưu hóa thuật toán để cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay. Phương pháp này tập trung vào việc giảm thiểu số lượng phép tính cần thiết trong giai đoạn nâng cao chất lượng ảnh. Cụ thể, luận văn nghiên cứu và áp dụng bộ lọc Gaborbiến đổi Fourier để lọc nhiễu và làm rõ cấu trúc vân tay. Sau đó, các kỹ thuật xấp xỉgiảm tính toán trung gian được sử dụng để tăng tốc quá trình xử lý. Tính toán trước các giá trị thường xuyên sử dụng và lưu trữ trong bộ nhớ giúp giảm thời gian thực hiện các phép tính phức tạp. Phương pháp này hứa hẹn mang lại sự cải thiện đáng kể về hiệu suất mà không làm ảnh hưởng đến độ chính xác của việc trích xuất đặc trưng.

3.1. Sử dụng bộ lọc Gabor để nâng cao chất lượng ảnh

Bộ lọc Gabor là một công cụ mạnh mẽ để lọc nhiễu và làm rõ cấu trúc vân tay. Nó có khả năng phân tích ảnh trong miền tần số và không gian, cho phép loại bỏ các thành phần nhiễu và tăng cường các đường vân.

3.2. Kỹ thuật xấp xỉ và giảm tính toán trung gian trong xử lý ảnh

Kỹ thuật xấp xỉ cho phép thay thế các phép tính phức tạp bằng các phép tính đơn giản hơn mà vẫn đảm bảo độ chính xác chấp nhận được. Kỹ thuật giảm tính toán trung gian loại bỏ các phép tính không cần thiết hoặc trùng lặp.

3.3. Tính toán trước các giá trị thường xuyên sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất

Tính toán trước các giá trị thường xuyên sử dụng, chẳng hạn như các giá trị sin/cos của các góc, và lưu trữ chúng trong bộ nhớ giúp giảm thời gian thực hiện các phép tính phức tạp trong quá trình xử lý ảnh.

IV. Ứng Dụng và Đánh Giá Hiệu Quả Phương Pháp Cải Thiện Tốc Độ

Phương pháp cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay được thử nghiệm trên một tập dữ liệu lớn gồm nhiều ảnh vân tay với chất lượng khác nhau. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này có thể giảm đáng kể thời gian xử lý ảnh mà không làm giảm độ chính xác của việc trích xuất đặc trưng. So sánh với các thuật toán hiện có, phương pháp đề xuất đạt được hiệu suất vượt trội. Các ứng dụng thực tế của phương pháp này bao gồm kiểm soát truy cập nhanh chóng, xác thực thanh toán an toàn và bảo mật thiết bị di động. Việc giảm thời gian nhận dạng vân tay giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường tính bảo mật của các hệ thống.

4.1. Kết quả thử nghiệm về tốc độ và độ chính xác

Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp cải thiện tốc độ giảm thời gian xử lý ảnh trung bình từ X mili giây xuống Y mili giây, đồng thời duy trì độ chính xác ở mức Z%.

4.2. So sánh với các thuật toán trích rút đặc trưng hiện có

So với các thuật toán trích rút đặc trưng hiện có, phương pháp đề xuất có hiệu suất vượt trội về cả tốc độđộ chính xác.

4.3. Các ứng dụng thực tế tiềm năng của phương pháp

Phương pháp cải thiện tốc độ có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như kiểm soát truy cập, xác thực thanh toán, bảo mật thiết bị di động và các hệ thống nhận dạng quy mô lớn.

V. Kết luận và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Nhận Dạng Vân Tay

Luận văn đã trình bày một phương pháp hiệu quả để cải thiện tốc độ trích rút đặc trưng vân tay mà không ảnh hưởng đến độ chính xác. Phương pháp này kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến và tối ưu hóa thuật toán, mang lại sự cải thiện đáng kể về hiệu suất. Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc khám phá các thuật toán so khớp vân tay mới, phát triển các phương pháp nhận dạng trên các thiết bị di động và ứng dụng công nghệ nhận dạng vân tay trong các lĩnh vực mới.

5.1. Tóm tắt những đóng góp chính của luận văn về cải thiện tốc độ

Luận văn đã đóng góp vào việc cải thiện tốc độ bằng cách giảm thiểu số lượng phép tính cần thiết trong giai đoạn nâng cao chất lượng ảnh và áp dụng các kỹ thuật xấp xỉgiảm tính toán trung gian.

5.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực nhận dạng vân tay

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán so khớp vân tay hiệu quả hơn, ứng dụng công nghệ nhận dạng vân tay trên các thiết bị di động và khám phá các ứng dụng mới trong các lĩnh vực khác nhau.

5.3. Mở rộng phạm vi ứng dụng của công nghệ nhận dạng vân tay

Nghiên cứu về bảo mật vân tay có thể tập trung vào các phương pháp chống giả mạo vân tay, tích hợp công nghệ nhận dạng vân tay vào các hệ thống IoT và phát triển các giải pháp nhận dạng vân tay đa phương thức (ví dụ: kết hợp vân tay với nhận diện khuôn mặt hoặc giọng nói).

VI. Tối Ưu Hóa Thuật Toán Trích Xuất Đặc Trưng Vân Tay 001 Cho Mobile

Khám phá các phương pháp tối ưu hóa thuật toán để đảm bảo hiệu suất cao và tiêu thụ năng lượng thấp trên thiết bị di động. Áp dụng kỹ thuật lượng tử hóa mô hìnhpruning để giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ tính toán. Đánh giá ảnh hưởng của các tối ưu hóa này đến độ chính xác và khả năng sử dụng thực tế.

6.1. Phân tích hiệu năng của thuật toán trích xuất đặc trưng trên mobile

Đánh giá hiệu năng về tốc độ trích xuất, tiêu thụ năng lượng, và sử dụng bộ nhớ trên các thiết bị di động khác nhau. Xác định các điểm nghẽn và cơ hội để tối ưu hóa.

6.2. Lượng tử hóa và pruning để giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ

Sử dụng kỹ thuật lượng tử hóa để giảm số bit biểu diễn các tham số của mô hình. Áp dụng pruning để loại bỏ các kết nối không quan trọng trong mạng thần kinh, giảm độ phức tạp của mô hình.

6.3. Đánh giá ảnh hưởng của các tối ưu hóa đến độ chính xác

Thực hiện thử nghiệm để đánh giá sự thay đổi độ chính xác sau khi áp dụng các tối ưu hóa. Tìm ra sự cân bằng giữa hiệu năngđộ chính xác phù hợp với các ứng dụng trên mobile.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu Mục đích của thuật toán nâng cao chất lượng ảnh là để cải thiện, làm rõ cấu trúc của các đường vân trong khu vực được đánh dấu là ―nhiễu‖ để nâng cao chất lượng trước khi chuyển sang các bước trích rút đặc trưng vân tay. Trong phạm vi của luận văn, tôi nghiên cứu hai bộ lọc nhằm nâng cao chất lượng ảnh trước khi đưa vào trích rút các điểm đặc trưng, đó là bộ lọc Gabor và bộ lọc STFT. Bước tăng cường ảnh đóng vai trò rất quan trọng góp phần quyết định đến hiệu quả của quá trình trích rút đặc trưng vân tay. Để đảm bảo cho thuật toán trích rút các đặc trưng vân tay có kết quả tốt nhất thì thuật toán nâng cao chất lượng ảnh để làm rõ nét cấu trúc các đường vân là rất cần thiết.

Bộ lọc Gabor 2. Giới thiệu Nhận dạng vân tay được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên một số hình ảnh dấu vân tay bị nhiễu khá lớn. Trong những trường hợp như thế, cần một thuật toán để cải thiện, nâng cao chất lượng các cấu trúc đường vân một cách rõ nét là điều cần thiết.

Các thuật toán cải thiện tốt dựa trên một trong hai cơ sở là sử dụng vùng định hướng địa phương trong miền không gian tọa độ hoặc là dựa vào bộ lọc Gabor trong miền tần số. Phương pháp đầu rất khó thực hiện vì khó ước lượng chính xác được các hình ảnh vân tay có chất lượng kém và có nhiều hạn chế khi sử dụng kĩ thuật lọc. Đối với bộ lọc Gabor, có thể thu được những ước lượng đáng tin cậy ngay cả khi hình ảnh vân tay bị hỏng, nhưng lại hạn chế thời gian xử lý. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, việc xử lý của thuật toán mang lại hiệu quả tính toán có thể sánh với các phương pháp cải thiện khác.

Đầu vào của thuật toán nâng cao chất lượng ảnh là một ảnh xám, đầu ra có thể là ảnh xám hoặc ảnh nhị phân. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 21 Nghiên cứu thuật toán nâng cao chất lượng ảnh vân tay thì quá trình này gồm năm bước sau: Bước 1: Boosting contrast (tăng độ tương phản): được dùng để cải thiện chất lượng ảnh vân tay. Bước 2: Segmentation (phân mảnh): được thực hiện để nâng cao chất lượng các vùng có vân nổi. Bước 3: Normalization (chuẩn hóa): thiết lập ảnh là các điểm sáng.

Bước 4: Ridge/Frequency Estimation (ước lượng tần số/hướng đường vân): phục vụ cho việc áp dụng bộ lọc Gabor. Bước 5: Gabor filter: được dùng để khử nhiễu trong ảnh. Do đó, ảnh được nâng cao chất lượng hoàn toàn có thể dùng cho trích chọn đặc trưng vân tay. Các bước được thể hiện như sau: Hình 2.

1 Sơ đồ nâng cao chất lượng ảnh của Koehlke’s 2. Tăng độ tƣơng phản Biểu thức (2.1) dùng để tăng độ tương phản của ảnh. Nó tính toán các mức xám của ảnh giữa giữa mức tối thiểu và mức đối đa của ảnh. Xét các ảnh đầu vào I có kích thước là ma trận R×C, trong đó I(i;j) thể hiện mức xám ở hàng i, cột j.

O là ảnh đầu ra, f min và fmax là mức xám tối thiểu và tối đa tương ứng của ảnh đầu vào, và g max là độ xám tối đa cho các ảnh đầu vào nhất định (với ảnh 8 bít, gmax=255). Biểu thức sau đây xác định cách tăng độ tương phản của ảnh [8]: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Phân mảnh ảnh Các bước của phân mảnh nhằm mục đích tìm ra vùng đặc trưng (region of interest - ROI). Trong một ảnh vân tay có một vùng nổi (vùng ưu tiên) và vùng nền.

Vùng nổi là nơi tập trung các đường vân lồi và vân lõm, còn vùng nền là sẽ được bỏ qua trong quá trình xử lý. Vùng nổi có sự khác biệt về mức xám cao, còn vùng nền có sự khác biệt về mức xám thấp. Phân mảnh làm nhiệm vụ tách hai vùng trên, giúp cho việc xác định các đặc trưng được chính xác hơn. Để thực hiện phân mảnh, các ảnh vân tay được chia thành các khối (blocks).

Đối với mỗi khối, tính lại giá trị các mức xám. Nếu giá trị thấp hơn so với ngưỡng chung thì gán là nền, ngược lại đực gán là vùng nổi (ROI) Với V(k) là giá trị của khối có kích thước W×W, thì V(k) được tính như sau: 𝟏 𝐰−𝟏 𝐰−𝟏 𝐕 𝐤 = 𝐢=𝟎 𝐣=𝟎 𝐈 𝐢, 𝐣 − 𝐌(𝐤) 𝟐 (2. Tuy nhiên, giá trị ngưỡng phải được đưa ra hợp lý, nếu giá trị ngưỡng quá lớn thì vùng nổi có thể coi như vùng nền. Ngược lại, nếu giá tri ngưỡng quá bé thì vùng nền có thể coi như vùng chứa các đường vân.

Giá trị ngưỡng tối ưu để phân biệt hai vùng trên nền và vùng nổi được xác định theo thực nghiệm là 100. Chuẩn hóa ảnh Mục đích của bước này là giảm độ khác biệt các mức xám giữa các đường vân tay với nhau nhằm tạo thuận lợi cho các bước xử lý tiếp theo. Nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt giữa các mức xám này là do quá trình lấy dấu vân tay từ thiết bị đã tạo nên sự không đều màu, có chỗ màu nhạt màu đậm. Ảnh vân tay sau khi được chuẩn hóa sẽ rõ nét hơn mà không làm thay đổi cấu trúc các đường vân.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 23 Bước chuẩn hóa dùng để chuẩn hóa các giá trị cường độ trong một hình ảnh bằng cách điều chỉnh phạm vi các giá trị mức xám để nó nằm trong một phạm vi các giá trị mong muốn.3) 𝑽𝟎 𝒍 𝒊,𝒋 −𝑴 𝟐 𝑴𝟎 − 𝑜𝑡𝑕𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒𝑠 𝑽 Trong đó M và V tương ứng là giá trị ước lượng trung bình và phương sai của I(i,j); M0 và V0 tương ướng là giá trị trung bình và phương sai mong muốn. Ƣớc lƣợng hƣớng đƣờng vân Hình 2. 2 Hướng của đường vân tại 1 điểm Mục đích của bước này là ước lượng hướng của các đường vân tay, nhằm phục vụ cho ước lượng tần số ảnh và lọc Gabor. Đây được xem là một trong những bước quan trọng nhất trong phần tăng cường ảnh vì nếu việc ước lượng hướng không chính xác sẽ dấn đến ước lượng tần số và lọc Gabor bị sai, dẫn đến việc trích rút đặc trưng không đúng.

Hướng cục bộ cũng là một đặc trưng quan trọng của vân tay. Nó là góc tạo bởi phương ngang hợp với phương của đường vân (góc x,y trong hình 2. Giá trị của góc x,y nằm trong khoảng [0. Ước lượng hướng vân tay là điều kiện tiên quyết đầu tiên trong nhận dạng vân tay.

Trong mỗi ảnh, các đường vân có kiểu dáng đi theo các hướng khác nhau. Hướng của mỗi vân tại vị trí (x,y) là hướng dãy các điểm trên đường vân ấy. Với một ảnh đã được chuẩn hóa I, các bước chính để ước lượng hướng đường vân được thực hiện như sau: TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Chia ảnh I thành các khối có kích thước w×w (thường là 16×16).

δx(i,j) được tính bằng cách dùng toán tử Sobel ngang, δy(i,j) được tính bằng cách dùng toán tử Sobel dọc. 1 0 1 1 2 1 2 0 2 0 0 0 1 0 2 1 2 1 Toán tử Sobel ngang Toán tử Sobel dọc Trong đó: δx(i, j) = - I(i+1,j+1) +0 + I(i+1,j-1) - 2* I(i,j+1) + 0 + 2*I(i,j-1) - I(i-1,j+1) + 0 + I(i-1,j-1) δy(i, j) = -I(i+1,j+1) - 2*I(i+1,j) - I(i+1,j-1) 0 + 0 + 0 I(i-1,j+1) + 2*I(i-1,j) + I(i-1,j-1) 3. Ước lượng hướng đường vân của mỗi khối, tại mỗi điểm trung tâm của khối, sử dụng phương trình sau: 𝑤 𝑤 𝑢=𝑖+ 𝑣=𝑗 + 2 2 𝜗𝑥 𝑖, 𝑗 = (2𝛿𝑥2 𝑢, 𝑣 𝛿𝑦 (𝑢, 𝑣)) 𝑤 𝑤 𝑢=𝑖− 𝑣=𝑗 − 2 2 w w u=i+ u=i+ ϑy i, j = w 2 w 2 (δ2x u, v − δ2y (u, v))(2.4) u=i− u=i− 2 2 Trong đó (i,j) là hướng cục bộ của ô có tâm là điểm (i;j): TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Do sự xuất hiện của nhiễu, các vân bị hỏng, các điểm đặc trưng vân tay trong ảnh đầu vào làm cho việc xác định hướng cục bộ của ô không đúng.

Ngoài ra, tính chất hướng của các ô thay đổi từ từ so với các ô lân cận nó. Từ đó việc ước lượng hướng vân cục bộ có thể là khác nhau ở những vùng lân cận, nơi không xuất hiện các điểm ảnh (có thể mất do quá trình lấy mẫu, hoặc hình ảnh kém chất lượng…). Vì vậy một bộ lọc thông thấp có thể dùng để sửa đổi hướng vân cục bộ bị sai. Để thực hiện việc lọc, các hướng của ảnh cần được chuyển đổi thành một véctơ liên tục, được định nghĩa như sau: φx(i, j) = cos(2(i,j)) φy(i, j) = sin(2(i,j)) Ở đây, x và y là các thành phần của 2 véctơ tương ướng φxvà φy.

Với các trường véctơ kết quả, việc sử dụng bộ lọc có thể được thực hiện như sau: 𝑤∅ 𝑤∅ ∅′𝑥 𝑖, 𝑗 = 2 𝑤 2 𝑤 𝑊 𝑢, 𝑣 ∅𝑥 (𝑖 − 𝑢𝑤, 𝑗 − 𝑣𝑤) (2.6) 𝑢− ∅ 𝑢− ∅ 2 2 𝑤∅ 𝑤∅ 2 2 ∅′𝑦 𝑖, 𝑗 = 𝑊 𝑢, 𝑣 ∅𝑦 (𝑖 − 𝑢𝑤, 𝑗 − 𝑣𝑤) 𝑤 𝑤 𝑢− ∅ 𝑢− ∅ 2 2 Trong đó, W là bộ lọc thông thấp hai chiều, các khối có kích thước Wφ × Wφ. Lưu ý các hoạt động làm mịn được thực hiện ở mức khối. Các bộ lọc được sử dụng trong phạm vi nghiên cứu có kích thước 5×5. Ước lượng hướng vân cục bộ tại điểm (i,j): Hướng sau khi được làm mượt ở mỗi ô: 1 ∅′𝑦 𝑖,𝑗 𝑂 𝑖, 𝑗 = 𝑡𝑎𝑛−1 ( ′ ) (2.7) 2 ∅𝑥 𝑖,𝑗 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

3 Ảnh chưa có được làm mượt 2. Ƣớc lƣợng tần số Mục đích của bước này là xác định tần số của vân tay, nhằm phục vụ cho bước lọc Gabor. Trong các vùng lân cận, nơi không có các điểm đặc trưng xuất hiện, mức xám dọc theo đường vân lồi và vân lõm có thể được mô tả như các sóng hình sin. Do đó tần số vân có thể coi như một đặc trưng của ảnh vân tay.

Tần suất vân cục bộ (hay mật độ) fxy tại điểm (x, y) là nghịch đảo của số vân trên một đơn vị chiều dài dọc theo dọc theo đoạn có tâm tại (x, y) và vuông góc với hướng vân cục bộ θxy. Ước lượng tần suất vân cục bộ bằng cách tính trung bình số điểm ảnh giữa hai đỉnh liên tiếp của hai đường vân. Với mục đích này, bề mặt S tương ứng với vân tay được phân chia bằng một cặp đường song song với trục z và vuông góc với hướng vân cục bộ. 4 Cửa sổ hướng và x-Signature TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 27 a)Hình ảnh tần số của ảnh vân tay có chất lượng tốt b)Hình ảnh tần số của ảnh dấu vân tay chất lượng xấu Hình 2.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ