Chương I. Tính cấp thiết của luận van: Nhận dạng con người là một lĩnh vực không còn mới trong cuộc sống ngày nay. Tuy nhiên, khi công nghệ và các dịch vụ ngày phát triển trong thế giới hiện đại, các hoạt động và giao dịch của con người tăng lên nhanh chóng, khi đó nhận dạng cá nhân một cách nhanh chóng và đáng tin cậy là điều bắt buộc. Ví dụ như hệ thống kiểm tra hộ chiếu, đăng nhập máy tính, máy rút tiền tự động và các giao dịch ủy quyên, kiểm soát truy cập cơ sở, và hệ thống an ninh nói chung.
Tất cả các nỗ lực trong lĩnh vực nhận dạng này đều hướng đến những mục đích chung về tốc độ, độ tin cậy và sự tự động hóa. Việc sử dụng những dấu hiệu phân biệt sinh trắc học cho mục đích nhận dạng đòi hỏi một nhân tố đặc biệt, duy nhất cho mỗi cá nhân và nó có thể dễ dàng xử lý được, và không thay đối theo thời gian. Các đặc điểm sinh trac học như chữ ký, hình ảnh, dau vân tay, giọng nói và các kiểu mạch máu võng mạc, tất cả đều có hạn chế đáng kể. Mặc dù chữ ký và hình ảnh có giá rẻ và dễ dàng để có được và lưu trữ, tuy nhiên chúng thì không thê để dùng để nhận dạng tự động với một sự đảm bảo, và chúng có thé dễ dàng để giả mạo.
Đồ thị sóng âm điện tử ghi lại rất nhạy cảm với những thay đổi trong giọng nói của một người, ngoài ra giọng nói có thé thay đổi và giả mạo được. Dau vân tay hoặc dau ban tay đòi hỏi tiếp xúc vật lý, và chúng cũng có thé được làm giả, và dé bị xước bởi tác động. Méng mat con người là đặc tính tốt nhất có thể dùng để nhận dạng và xác thực một người khi so sánh với các đặc điểm sinh trắc học khác như vân tay, gương mặt, giọng nói và chữ ký. Nó kết hợp tất cả các đặc điểm mà một sinh trắc học tối ưu nên có.
Hoa văn trên mống mắt là độc nhất trên mỗi người và thậm chí có sự khác biệt ton tại giữa hai người sinh đôi. Trong cùng thời gian, mống mắt có những đặc điểm khác nhau giữa mat phải và trái trên cùng một người. Hơn nữa, các đặc điểm trên méng mắt rất ôn định và không thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, các thiết bị được sử dụng để lưu lại các đặc tính của mông mắt là một máy ảnh.
Điều này sẽ rất thuận tiện cho hầu hết người sử dụng. Hơn nữa, các hoa văn trên mống mắt là loại sinh trắc học an toàn bởi vì nó không thể làm giả được. Chính những đặc điểm trên làm cho hệ thống nhận dạng mống mắt trở thành một hệ thống nhận dạng dễ dàng đáp ứng các nhu cầu về tốc độ, độ tin cậy và sự tự động hóa.TS Dương Hoài Nghia Page 10 LUẬN VĂN THẠC SỸ Trong để tài này, chúng ta sẽ thử nghiệm, thực hiện, và quan trọng nhất, tìm cơ sở lý thuyết để xây dựng một hệ thống nhận dạng mống mat, một hệ thống hoàn toàn tự động có thể đáp ứng được tất cả các nhu cầu để nhận dạng con người trong xã hội hiện đại ngày nay. Tim hiểu VỀ mong mat: Méng mắt là một màng tròn mỏng, nam giữa giác mạc và thủy tinh thé của mat người.
Hình ảnh phía trước của mống mat được thé hiện như trong hình 1. Một lỗ tròn chính giữa màng mống mắt màu den được gọi là đồng tử. Các chức năng của mong mắt là để kiểm soát lượng ánh sáng đi xuyên qua đồng tử, và điều này được thực hiện băng CƠ that và cơ giãn của mat. Đường kính trung bình của méng mắt là 12 mm, và kích thước đồng tử có thé thay đối từ 10% đến 80% của đường kính mồng mắt.
Mống mắt bao gồm một số lớp, thấp nhất là lớp biểu mô, trong đó có các tế bào sắc tố dày đặc. Lớp đệm nam trên lớp biểu mô, và có chứa các mạch máu, té bào sắc tổ và hai cơ mống mat. Mật độ sắc tố mô đệm xác định màu sắc của mống mặt. Bề mặt có thé nhìn thay bên ngoài của mống mắt nhiều lớp có chứa hai ving, thường khác nhau trong màu sac.
Một khu vực bên ngoài đồng tử và một khu vực bên trong đồng tử, cầu tạo khu vực bên ngoài đồng tử được chia theo các vân, hiện lên như là một kiểu zigzag. Đặc điểm trên mống mắt được hình thành bat đầu trong tháng thứ ba của phôi thai. Kiểu mẫu độc nhất trên bề mặt của mống mắt được hình thành trong suốt năm đầu tiên cua con người, và sac tố của các chất nên tao ra trong vài năm đầu tiên. Đặc thù các kiểu mẫu độc nhất của mống mắt là ngẫu nhiên và không liên quan đến bất kỳ yếu tố di truyền GVHD: PGS.TS Dương Hoài Nghia Page 11 LUẬN VĂN THẠC SỸ nào.
Đặc điểm duy nhất đó là phụ thuộc vào di truyền là các sắc tố của mong mat, mà quyết định màu sắc của chính nó. Do tinh chất biểu sinh của các mẫu mồng mắt, hai mắt của một cá nhân có chứa kiểu mống mắt hoàn toàn độc lập, và cặp song sinh giống hệt nhau không có tương quan kiêu mống mắt. Hé thông nhân dang mong mat của Daugman: John Daugman là nha vật lý hoc và là giáo sư xử lý anh và nhận dang mẫu tại phòng nghiên cứu đại học Cambridge. Ông là người đi tiên phong trong lĩnh vực nhận dạng mống mắt, đặc biệt là phát triển dùng loc Gabor wavelet trong quá trình nhận dang mong mat, đây cũng là cơ sở lý thuyết của tat cả các hệ thông nhận dang mong mắt có giá trị thương mại hiện nay.
Hệ thong nhận dang mong mắt của Daugman Trong đó: Thiet bị thu ảnh mông mắt: là một camera có độ phân giải cao đê thu được những hình anh mông mat chính xác và ro ràng Phân đoạn: bao gồm việc xác định các vòng tròn bên trong và bên ngoài của mống mắt và xác định ranh giới trên và dưới của mí mắt. Vòng tròn bên trong để định vị ranh giới giữa mong mắt va dong tử, vòng tròn bên ngoai được định vị ranh giới nam giữa màng cứng và mong mắt. Chuan hóa: chuyển dữ liệu mống mắt từ hình tròn sang dữ liệu ở dạng ma trận hình chữ nhật GVHD: PGS.TS Dương Hoài Nghia Page 12 LUẬN VĂN THẠC SỸ Mã hóa thông tin: chuyển dữ liệu ở dang ma trận hình chữ nhật về dạng nhị phân dùng lọc gabor So sánh với co sở dữ liệu: dùng phương pháp Hamming Distance dé so sánh dữ liệu 1. Phương Pháp Nghiên Cứu của dé tài: Phương pháp nghiên cứu của dé tài bao gồm các bước được xây dựng tương tự như trong hệ thống nhận dạng mống mat của Daugman, và van dé mau chốt trong hệ thống của Daugman chính là dùng loc Gabor lay mẫu dữ liệu mông mắt dé đưa vào nhận dạng.
Thay vì dùng lọc Gabor, để tài này sẽ dùng một phương pháp mới được nghiên cứu gan đây là Empirical Mode Decomposition (EMD) để lay mẫu dữ liệu mống mắt, phương pháp này cũng là một phương pháp hiệu quả để nhận dạng các đặc điểm sinh trắc học khác như giọng nói, chữ ký, vân tay, nhận dạng khuôn mặt, và nhận dạng mẫu nói chung.EMD là một kỹ thuật phân hủy nhiều lớp cho các tín hiệu dữ liệu không tuyến tính và không 6n định. Nó có thé phân tích bat ky tín hiệu dữ liệu nào thành các IMFs (intrinsic mode functions) khác nhau và r (residual) chính là phân còn lại của dữ liệu ban đầu sau khi loại trừ đi các IMF, mỗi IMF và r đại diện cho một kiểu đặc trưng của (tín hiệu dữ liệu ban đầu. Phương pháp EMD được sử dụng như bộ lọc tần số cho nhận dạng mống mat, các IMF và r sẽ được chọn thích hợp và dùng làm mẫu dữ liệu dùng để nhận dạng. Hệ thống thực hiện theo quy trình sau: GVHD: PGS.TS Dương Hoài Nghia Page 13 LUẬN VĂN THẠC SỸ Thu lại hình ảnh mồng mắt Ỷ Phan doạn hình anh Phát hiên các điểm biên dùng lọc Canny Ỷ Tìm tâm và bán kính của mông mắt và đồng tử dùng phương pháp Hough Circle Transform Ỷ Chuan hóa và trích dit hiệu mau Chuan hóa mong mắt băng biến đổi từ miễn hình tròn sang miễn hình chữ nhật Ỷ Lay mẫu dữ liệu dùng phương pháp EMD và lưu vào kho dữ liệu Ỷ Nhận dạng mồng mắt bang cách so sánh với mâu đã được lưu vào kho dt liệu GVHD: PGS.TS Dương Hoài Nghia Page 14 LUẬN VĂN THẠC SỸ 1.
Một số cong trình nghiên cứu trên thé giới: Mặc dù những hệ thống đầu tiên đã được đề xuất trước đó, nó vẫn không thực hiện được cho đến đầu những năm chín mươi nhà nghiên cứu thuộc đại học Cambridge, John Daugman, triển khai thực hiện một hệ thống nhận dạng mống mắt tự động. Hệ thống của Daugman được cấp băng sáng chế và các quyên lợi và hiện nay là chủ sở hữu các công ty công nghệ Iridian. Mặc dù hệ thống Daugman là thành công nhất và tốt nhất được biết đến, nhiều hệ thống khác vẫn được phát trién. Dang chu y nhat bao gồm các hệ thống của Wildes et al., phân tích dữ liệu mống mắt thành bốn mẫu dữ liệu khác nhau dùng phương pháp Laplacian pyramid.
Tiếp theo là hệ thống của Boles và Boashash, phương pháp của hệ thống này là tính điểm zero-crossing của biến đôi wavelet 1-D trong những phân tích khác nhau của vòng tròn đồng tâm trong ảnh mống mắt. Thứ ba là hệ thống dùng phương pháp L.Ma được dùng dé phân tích sự biến đổi cường độ dữ liệu và lay mẫu dùng Gaussian-Hermite va dyadic wavelet. Cuối cùng là hệ thống của Lim et al., va Noh et al., các thuật toán cua Lim et al. được sử dụng trong hệ thống nhận dạng mống mắt được phát triển bởi các công ty Evermedia và Senex.
Ngoài ra, thuật toán của Noh et al. được sử dụng trong hệ thống IRIS2000 , được bán bởi IriTech. Những thiết bị này là riêng biệt đối với hệ thống Daugman. Hệ thông của Daugman đã được thử nghiệm dưới nhiều nghiên cứu, tất cả các báo cáo với tỷ lệ thất bại là không.
Hệ thống Daugman được khăng định có thể nhận dạng hoàn hảo một cá nhân, và có thé cho cho hàng triệu cá nhân. Hệ thông nguyên mẫu bởi Wildes et al. cũng báo cáo hiệu suất hoàn hảo với 520 hình ảnh mong mat[7], và hệ thống của Lim et al. đạt được công nhận ty lệ 98,4% với một cơ sở dữ liệu của khoảng 6.000 hình ảnh mắt.