Luận án tiến sĩ: Nâng cao kỹ thuật số sánh vân tay dựa trên đặc trưng điểm trạc

• Tác giả: Lê Hồng Hải
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Ngọc Hóa
• Trường học: Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu nâng cao các kỹ thuật đối sánh vân tay dựa trên đặc trưng điểm chạc
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ ĐỐI SÁNH VÂN TAY DỰA TRÊN ĐIỂM CHẠC
• 1.1. Hệ thống nhận dạng vân tay tự động
• 1.2. Đặc trưng trích xuất từ ảnh vân tay
• 1.3. Thu ảnh vân tay từ bộ cảm biến
• 1.4. Nâng cao chất lượng ảnh vân tay
• 1.5. Tách đặc trưng điểm chạc
• 1.6. Bài toán đối sánh vân tay dựa trên điểm chạc
• 1.6.1. Phát biểu bài toán
• 1.6.2. Một số khó khăn trong quá trình đối sánh
• 1.7. Giá trị tương đồng giữa hai ảnh vân tay
• 1.8. Đánh giá kết quả hệ thống nhận dạng vân tay
• 1.9. Một số nghiên cứu đối sánh vân tay dựa trên điểm chạc
• 1.9.1. Đối sánh toàn cục
• 1.9.2. Đối sánh cục bộ
• 1.9.3. Một số cấu trúc cục bộ biểu diễn điểm chạc
• 1.9.4. Hạn chế của một số biểu diễn truyền thống
• 1.9.5. Biểu diễn cục bộ dựa trên mã trụ MCC (Minutia Cylinder-Code)
• 1.9.6. Giai đoạn gia cố trong thuật toán đối sánh vân tay dựa trên cấu trúc cục bộ
• 1.10. Kết chương
• 2. CHƯƠNG 2: CẢI TIẾN GIAI ĐOẠN GIA CỐ CỦA THUẬT TOÁN ĐỐI SÁNH DỰA TRÊN ĐIỂM CHẠC
• 2.1. Các phương pháp gia cố thường sử dụng
• 2.2. Giải thuật gia cố đề xuất
• 2.3. Đề xuất cải tiến cho phương pháp gia cố dựa trên phép biến hình
• 2.4. Đề xuất cải tiến cho phương pháp gia cố gia tăng
• 2.5. Đánh giá giải thuật gia cố đề xuất
• 2.6. Kết chương
• 3. CHƯƠNG 3: PHÁT HIỆN ĐIỂM ĐƠN NHẤT TỪ ẢNH VÂN TAY
• 3.1. Điểm đơn nhất vân tay và ứng dụng
• 3.2. Phát hiện điểm đơn nhất của vân tay
• 3.3. Đề xuất phát hiện điểm đơn nhất sử dụng mạng nơ ron tích chập
• 3.3.1. Mạng nơ ron tích chập
• 3.3.2. Kỹ thuật phát hiện điểm đơn nhất vân tay sử dụng mạng CNN
• 3.3.3. Xây dựng mô hình mạng CNN
• 3.3.4. Đánh giá kết quả
• 3.4. Kết chương
• 4. CHƯƠNG 4: CẢI TIẾN HIỆU NĂNG ĐỊNH DANH VÂN TAY QUY MÔ LỚN SỬ DỤNG GPU
• 4.1. Đối sánh vân tay trên môi trường tính toán hiệu năng cao
• 4.2. Kiến trúc bộ xử lý đồ họa GPU
• 4.3. Đối sánh vân tay sử dụng GPU
• 4.4. Đối sánh sử dụng mô tả FingerCode
• 4.5. Đối sánh sử dụng mô tả MCC
• 4.6. Đề xuất đối sánh vân tay trên GPU của luận án
• 4.6.1. Phương pháp đề xuất
• 4.6.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.7. Đề xuất gia cố toàn cục trên GPU
• 4.7.1. Kết quả thực nghiệm gia cố toàn cục trên GPU
• 4.8. Mô hình định danh CS L vân tay lớn trên nền dịch vụ Web
• 4.9. Kết chương
• KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Các đóng góp của luận án
• 5.2. Hạn chế của luận án
• 5.3. Hướng phát triển tiếp theo
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Kỹ thuật số và sánh vân tay

Kỹ thuật số đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của các hệ thống sánh vân tay. Nghiên cứu này tập trung vào việc cải tiến các kỹ thuật số để tăng độ chính xác và tốc độ của quá trình sánh vân tay. Các đặc trưng điểm trạc được sử dụng làm cơ sở để phân tích và so sánh vân tay, giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình nhận dạng.

1.1. Đặc trưng điểm trạc

Đặc trưng điểm trạc là yếu tố then chốt trong việc phân tích vân tay. Nghiên cứu đề xuất các phương pháp cải tiến để trích xuất và sử dụng đặc trưng điểm trạc một cách hiệu quả. Các thuật toán mới được phát triển nhằm tăng độ chính xác trong việc xác định các điểm trạc, đặc biệt trong điều kiện ảnh vân tay chất lượng thấp.

1.2. Nâng cao kỹ thuật số

Nâng cao kỹ thuật số là mục tiêu chính của nghiên cứu. Các phương pháp xử lý ảnh số và học máy được áp dụng để cải thiện chất lượng ảnh vân tay. Điều này giúp tăng độ chính xác của quá trình sánh vân tay, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao như bảo mật sinh trắc học.

II. Nghiên cứu vân tay và ứng dụng

Nghiên cứu vân tay là lĩnh vực quan trọng trong sinh trắc học. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các đặc điểm sinh trắc học của vân tay để phát triển các phương pháp nhận dạng hiệu quả. Các công nghệ nhận diện hiện đại được áp dụng để tăng cường độ chính xác và tốc độ của hệ thống.

2.1. Phân tích vân tay

Phân tích vân tay là bước đầu tiên trong quá trình nhận dạng. Nghiên cứu đề xuất các phương pháp mới để phân tích và trích xuất thông tin từ vân tay. Các thuật toán được phát triển để xử lý ảnh vân tay chất lượng thấp, giúp tăng độ chính xác trong việc xác định các đặc điểm sinh trắc học.

2.2. Ứng dụng sinh trắc học

Ứng dụng sinh trắc học của vân tay được mở rộng trong nhiều lĩnh vực như bảo mật, quản lý nhân sự và định danh cá nhân. Nghiên cứu này cung cấp các giải pháp để tăng cường hiệu quả của các hệ thống nhận dạng vân tay, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao.

III. Bảo mật sinh trắc học

Bảo mật sinh trắc học là yếu tố quan trọng trong việc bảo vệ thông tin cá nhân. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các phương pháp bảo mật sinh trắc học dựa trên vân tay. Các kỹ thuật mã hóa và xác thực được áp dụng để đảm bảo tính bảo mật của hệ thống nhận dạng vân tay.

3.1. Công nghệ nhận diện

Công nghệ nhận diện hiện đại được sử dụng để tăng cường tính bảo mật của hệ thống nhận dạng vân tay. Nghiên cứu đề xuất các phương pháp mới để xác thực và mã hóa thông tin vân tay, giúp ngăn chặn các cuộc tấn công bảo mật.

3.2. Ứng dụng thực tế

Ứng dụng thực tế của các phương pháp bảo mật sinh trắc học được mở rộng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và chính phủ. Nghiên cứu này cung cấp các giải pháp để tăng cường tính bảo mật của các hệ thống nhận dạng vân tay, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao.