Nghiên Cứu Nhận Dạng Mẫu Vân Tay Sử Dụng Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Có nhiều phương pháp định danh cá nhân, từ truyền thống như thẻ bài, mật khẩu đến hiện đại dựa trên sinh trắc học. Các phương pháp sinh trắc học bao gồm nhận dạng khuôn mặt, mống mắt, giọng nói, vân tay, chữ ký, dáng đi, cấu trúc tĩnh mạch. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, nhưng nhận dạng vân tay nổi bật với tính duy nhất và bền vững. Theo tài liệu gốc, các phương pháp truyền thống thường kém hiệu quả, tính an toàn thấp. Để đảm bảo an toàn, bảo mật thông tin cao, các phương pháp nhận dạng hiện đại với các đặc trưng sinh trắc học được sử dụng như: ảnh khuôn mặt, ảnh mống mắt, giọng nói, ảnh vân tay.

Sinh trắc học sử dụng các đặc điểm sinh học độc nhất để định danh cá nhân. Các đặc điểm này có thể là hành vi (ví dụ: chữ ký, giọng nói) hoặc cấu trúc vật lý (ví dụ: vân tay, mống mắt). Nhận dạng bằng sinh trắc học là việc định danh một cá nhân dựa trên các đặc trưng về hành vi hay cấu trúc vật lý của một cá nhân có khả năng tin cậy và phân biệt được với đối tượng khác. Các đặc trưng sinh trắc cần đáp ứng các tiêu chí: tính duy nhất, tính bất biến theo thời gian, tính đo được và tính phổ biến. Do đó, đây là một giải pháp bảo mật mạnh mẽ và đáng tin cậy. Các phương pháp nhận dạng hiện đại với các đặc trưng sinh trắc học được sử dụng như ảnh khuôn mặt, ảnh mống mắt, giọng nói, ảnh vân tay.

Nhận dạng vân tay có nhiều ưu điểm so với các phương pháp khác. Vân tay có tính duy nhất và bền vững, không thay đổi theo thời gian. Vân tay không ai giống ai, không đổi trong suốt cuộc đời, không dễ thay thế, chia sẻ hay giả mạo. Công nghệ nhận dạng vân tay ngày càng phát triển, cho phép thu thập và xử lý ảnh nhanh chóng, chính xác. Ngoài ra, hệ thống nhận dạng vân tay tương đối dễ triển khai và chi phí hợp lý so với các phương pháp sinh trắc học khác như quét mống mắt. Trong tất cả các phương pháp nhận dạng sinh trắc học, ảnh vân tay được sử dụng thông dụng và mang lại hiệu quả cao trong việc định danh một cá nhân.

Chất lượng ảnh vân tay có ảnh hưởng lớn đến độ chính xác nhận dạng. Ảnh bị mờ, nhiễu, hoặc có độ tương phản thấp gây khó khăn cho việc trích xuất đặc trưng và đối sánh. Cần có các kỹ thuật tiền xử lý ảnh vân tay để cải thiện chất lượng ảnh trước khi thực hiện nhận dạng. Các dấu vân tay không đối sánh được với nhau do nhiễu. Do đó, việc làm sạch và tăng cường chất lượng ảnh là bước quan trọng. Việc nghiên cứu cải tiến thuật toán nhận dạng vân tay liên tục là cần thiết để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về bảo mật và hiệu suất.

Biến dạng vân tay do áp lực, góc độ chụp, hoặc độ ẩm có thể làm sai lệch vị trí và hình dạng của các đặc trưng. Điều này gây khó khăn cho việc đối sánh vân tay với mẫu gốc. Các phương pháp khắc phục bao gồm sử dụng các mô hình biến dạng để bù trừ, hoặc sử dụng các đặc trưng bất biến với biến dạng. Chi tiết I ánh xạ hệ tọa độ T .18: m1 bắt cặp với m’’2;m2không được bắt cặp . Do đó, việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ trước biến dạng là rất quan trọng.

Các thuật toán nhận dạng vân tay truyền thống thường dựa trên việc tìm kiếm và đối sánh các điểm đặc trưng (minutiae). Tuy nhiên, các thuật toán này gặp khó khăn khi vân tay bị cắt xén, biến dạng, hoặc chất lượng ảnh kém. Cần có các phương pháp nhận dạng mạnh mẽ hơn, có khả năng xử lý các trường hợp phức tạp. Các phương pháp truyền thống kém hiệu quả, tính an toàn thấp, khó nhớ (mật khẩu có thể bị người khác đoán; các thẻ bài có thể bị đánh cắp).

Mạng nơ ron có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ ảnh vân tay, giảm thiểu sự can thiệp thủ công. Mạng nơ ron có khả năng học từ dữ liệu, tự động trích xuất đặc trưng và thích ứng với các biến thể. Mạng nơ ron có khả năng xử lý các ảnh có nhiễu và biến dạng tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Mạng nơ ron có thể được huấn luyện để nhận diện các mẫu phức tạp, ngay cả khi ảnh vân tay có chất lượng kém hoặc bị biến dạng. Ngoài ra, ANN có khả năng xử lý song song, cho phép thực hiện nhận dạng nhanh chóng.

Mạng neural tích chập (CNN) là một loại mạng nơ ron đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý ảnh. Mạng nơ ron là gì? Mạng nơ ron là mô phỏng bộ não con người trong việc học hỏi và giải quyết vấn đề. CNN có thể tự động học các đặc trưng phức tạp từ ảnh vân tay, như các đường vân, điểm đặc trưng, và mối quan hệ giữa chúng. CNN có thể được sử dụng để trích xuất đặc trưng vân tay và phân loại vân tay, đạt được độ chính xác cao. Các mạng neural tích chập (CNN) đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý ảnh vân tay.

Huấn luyện mạng nơ ron cho bài toán nhận dạng vân tay đòi hỏi một tập dữ liệu lớn các ảnh vân tay đã được gán nhãn. Quá trình huấn luyện bao gồm việc điều chỉnh các trọng số của mạng nơ ron để giảm thiểu sai số giữa kết quả dự đoán và nhãn thực tế. Một số luật học và một số phương pháp nhận dạng được đề cập để đối sánh. Cần có các kỹ thuật tối ưu hóa để huấn luyện mạng nơ ron hiệu quả. Quá trình học bao gồm việc điều chỉnh các trọng số của mạng nơ ron để giảm thiểu sai số giữa kết quả dự đoán và nhãn thực tế.

Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay ANN bao gồm các bước chính: Thu thập cơ sở dữ liệu vân tay, xử lý ảnh vân tay (làm sạch, tăng cường), trích xuất đặc trưng vân tay, thiết kế và huấn luyện mạng nơ ron. Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron. Cần chọn kiến trúc mạng phù hợp, lựa chọn hàm kích hoạt và thuật toán tối ưu hóa. Quá trình trích chọn điểm đặc trưng vân tay theo mô hình ANN cũng rất quan trọng.

Đánh giá độ chính xác nhận dạng vân tay của hệ thống bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu kiểm tra. Các chỉ số đánh giá bao gồm: tỷ lệ nhận dạng đúng, tỷ lệ từ chối sai, và tỷ lệ chấp nhận sai. Thử nghiệm cho thấy hệ thống có độ chính xác nhận dạng cao, đặc biệt khi sử dụng mạng CNN. Ngoài ra, cần đánh giá thời gian nhận dạng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả trong thực tế.

Hệ thống nhận dạng vân tay có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Quản lý danh tính trong các cơ quan nhà nước. Các ứng dụng nhận dạng vân tay có thể được triển khai trong nhiều lĩnh vực như kiểm soát truy cập, xác thực thanh toán, và quản lý danh tính. Ứng dụng nhận dạng vân tay trong chấm công, xác định danh tính. Ví dụ: kiểm soát truy cập vào các tòa nhà, văn phòng, hoặc thiết bị di động; xác thực thanh toán trực tuyến; quản lý danh tính trong các cơ quan chính phủ.

Nghiên cứu này đã xây dựng và thử nghiệm một hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron. Hệ thống đã đạt được độ chính xác cao trên các bộ dữ liệu kiểm tra, chứng minh tính hiệu quả của phương pháp. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục, như thời gian nhận dạng và khả năng xử lý các trường hợp vân tay bị cắt xén.

Các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm: cải tiến thuật toán nhận dạng để tăng độ chính xác và giảm thời gian xử lý; phát triển các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến để cải thiện chất lượng ảnh vân tay; nghiên cứu các kiến trúc mạng nơ ron mới phù hợp với bài toán nhận dạng vân tay; Khai thác tính độc nhất về cấu tạo hình dạng vân tay của mỗi người, các nhà sinh trắc học biến nó thành chiếc chìa khoá riêng có thể sử dụng, tránh được trộm cắp, giả mạo giấy tờ tuỳ thân, thẻ ngân hàng, hộ chiếu.

Nhận dạng vân tay có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong tương lai, đặc biệt trong lĩnh vực bảo mật vân tay và xác thực danh tính. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm: xác thực thanh toán di động; kiểm soát truy cập vào các hệ thống thông tin quan trọng; bảo mật dữ liệu cá nhân; quản lý danh tính trong các dịch vụ công cộng. Công nghệ nhận dạng vân tay ngày càng phát triển, cho phép thu thập và xử lý ảnh nhanh chóng, chính xác.