Luận Văn Thạc Sĩ: Nhận Dạng Khuôn Mặt và Ứng Dụng Trong Bảo Toàn Thông Tin

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu vnu uet nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin 04, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện trong

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2014

53
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

1.1. TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC

1.2. Đường chỉ tay (Palm lines)

1.3. Võng mạc mắt (retina biometrics)

1.4. Giọng nói

1.5. Nhận dạng mặt người (Face recognition)

1.6. DNA (Dioxyribo Nucleic Acid)

1.7. HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

1.7.1. Bài toán nhận dạng mặt người và những khó khăn

1.7.2. Các ứng dụng liên quan đến nhận dạng mặt người

1.7.3. Tổng quan kiến trúc hệ thống nhận dạng khuôn mặt

1.7.4. Phát hiện khuôn mặt

1.7.5. Trích chọn đặc trưng

1.7.6. Nhận dạng khuôn mặt

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

2.1. PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT

2.1.1. Đặc trưng HAAR-LIKE. Giải thuật Viola-Jones

2.2. NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI

2.2.1. Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA: Principal Component Analysis)

2.2.2. Nhận dạng khuôn mặt theo phương pháp EIGENFACE

2.2.3. Khoảng cách Euclid

3. CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI VÀ VẤN ĐỀ AN TOÀN THÔNG TIN

3.1. Vấn đề an toàn thông tin

3.2. Nhận dạng mặt người trong bảo đảm an toàn thông tin

3.3. Đề xuất hướng giải quyết và phạm vi ứng dụng của đề tài

4. CHƯƠNG 4: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM

4.1. Sơ lược về EmguCV

4.2. Các bước chính trong hệ thống nhận dạng mặt người

4.3. Phân tích hệ thống

4.4. Kết quả chạy chương trình

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nhận Dạng Khuôn Mặt và Bảo Toàn Thông Tin

Nhận dạng khuôn mặt là một công nghệ sinh trắc học đang ngày càng trở nên phổ biến trong việc bảo vệ thông tin cá nhân. Công nghệ này sử dụng các đặc điểm sinh học độc nhất của mỗi cá nhân để xác thực danh tính. Trong bối cảnh an ninh thông tin ngày càng trở nên quan trọng, việc áp dụng nhận dạng khuôn mặt trong bảo toàn thông tin đã mở ra nhiều cơ hội và thách thức. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh của nhận dạng khuôn mặt và ứng dụng của nó trong bảo mật thông tin.

1.1. Khái niệm về Nhận Dạng Khuôn Mặt

Nhận dạng khuôn mặt là quá trình xác định danh tính của một cá nhân thông qua việc phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt. Công nghệ này sử dụng các thuật toán phức tạp để nhận diện và phân loại khuôn mặt từ hình ảnh hoặc video.

1.2. Tầm quan trọng của Bảo Toàn Thông Tin

Bảo toàn thông tin là một yếu tố quan trọng trong thời đại số. Việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt giúp nâng cao tính bảo mật, giảm thiểu rủi ro bị đánh cắp thông tin cá nhân và tài khoản ngân hàng.

II. Vấn đề và Thách thức trong Nhận Dạng Khuôn Mặt

Mặc dù công nghệ nhận dạng khuôn mặt mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều vấn đề và thách thức. Các yếu tố như góc chụp, ánh sáng, và biểu cảm khuôn mặt có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Ngoài ra, việc bảo mật thông tin sinh trắc học cũng là một vấn đề cần được quan tâm.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác

Độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt phụ thuộc vào nhiều yếu tố như góc chụp, ánh sáng, và sự thay đổi trong biểu cảm khuôn mặt. Những yếu tố này có thể làm giảm khả năng nhận diện chính xác của hệ thống.

2.2. Vấn đề bảo mật thông tin sinh trắc học

Thông tin sinh trắc học như hình ảnh khuôn mặt có thể bị đánh cắp và sử dụng cho các mục đích xấu. Do đó, việc bảo vệ thông tin này là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho người dùng.

III. Phương Pháp Nhận Dạng Khuôn Mặt Hiện Nay

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt, bao gồm các thuật toán học máy và mạng nơ-ron. Những phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận diện. Việc áp dụng công nghệ AI trong nhận dạng khuôn mặt cũng đang trở thành xu hướng.

3.1. Thuật toán Viola Jones

Thuật toán Viola-Jones là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong nhận dạng khuôn mặt. Nó sử dụng các đặc trưng Haar-like để phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh.

3.2. Phương pháp PCA Principal Component Analysis

PCA là một kỹ thuật phân tích thành phần chính, giúp trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh khuôn mặt, từ đó nâng cao hiệu suất nhận diện.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Nhận Dạng Khuôn Mặt

Nhận dạng khuôn mặt có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống hàng ngày, từ việc bảo mật thông tin cá nhân đến các hệ thống giám sát an ninh. Công nghệ này đang được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như ngân hàng, an ninh công cộng và quản lý nhân sự.

4.1. Ứng dụng trong an ninh công cộng

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để phát hiện tội phạm và theo dõi các hoạt động đáng ngờ trong các khu vực công cộng như sân bay, nhà ga và trung tâm thương mại.

4.2. Ứng dụng trong ngân hàng

Nhiều ngân hàng đã áp dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để xác thực danh tính khách hàng khi thực hiện giao dịch, từ đó nâng cao tính bảo mật và giảm thiểu rủi ro gian lận.

V. Kết Luận và Tương Lai của Nhận Dạng Khuôn Mặt

Nhận dạng khuôn mặt đang trở thành một phần không thể thiếu trong các hệ thống bảo mật hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ AI và machine learning, tương lai của nhận dạng khuôn mặt hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến về độ chính xác và tính bảo mật. Tuy nhiên, cần phải có các quy định rõ ràng để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của AI, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng nhận diện trong các điều kiện khác nhau.

5.2. Quy định về quyền riêng tư

Cần có các quy định chặt chẽ để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, đảm bảo rằng thông tin cá nhân không bị lạm dụng.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

22/07/2025
Luận văn thạc sĩ vnu uet nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin 04

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1.CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 1. TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC Sinh trắc học hay Công nghệ sinh trắc học (thuật ngữ khoa học: Biometric) l{ công nghệ sử dụng những thuộc tính vật lý, đặc điểm sinh học riêng của mỗi c| nh}n như v}n tay, mống mắt, khuôn mặt. Mỗi người có một đặc điểm sinh học duy nhất. Dữ liệu sinh trắc học của từng c| nh}n với đặc điểm khuôn mặt, ảnh chụp võng mạc, giọng nói sẽ được kết hợp với nhau bằng phần mềm để tạo ra mật khẩu d{nh cho những giao dịch điện tử, phương thức đó l{ “công nghệ sinh trắc đa nh}n tố”.1: C|c đặc trưng sinh trắc của con người.

Những thiết bị điện tử có khả năng sử dụng dữ liệu sinh trắc học trong 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thời gian thực để bảo vệ thông tin bí mật của con người. Con người sẽ không phải tạo, lưu giữ hay ghi nhớ mật khẩu d{nh cho thư điện tử, thẻ ng}n h{ng. Chính phủ một số nước đ~ thực hiện việc thắt chặt an ninh v{ quản lý hộ chiếu bằng c|ch thử nghiệm công nghệ sinh trắc học. H~ng Cross Match Technologies thiết kế ứng dụng x|c thực sinh trắc học dùng công nghệ nhận diện gương mặt để lấy được đối tượng từ một đ|m đông.

Tại Mỹ, thẻ tín dụng sắp tới kỳ trở th{nh đồ cổ, trong c|c chuỗi siêu thị Thrifway, kh|ch h{ng trả tiền mua h{ng bằng ngón tay…Theo c|c nh{ nghiên cứu của IBM, trong tương lai không xa con người có thể bước tới một m|y rút tiền tự động v{ đọc tên hoặc nhìn v{o một cảm biến nhỏ xíu để rút tiền. Nếu cảm biến nhận ra những đặc điểm duy nhất trong võng mạc của kh|ch h{ng, nó sẽ cho phép người đó giao dịch. Hiện nay đ~ có trên 100 quốc gia sử dụng hộ chiếu điện tử bằng công nghệ nhận dạng v}n tay. Sử dụng v}n tay được đ|nh gi| l{ một giải ph|p bảo mật hữu hiệu v{ x|c nhận nh}n th}n chính x|c.

Nhận dạng khuôn mặt người l{ một công nghệ được ứng dụng rộng r~i trong đời sống hằng ng{y của con người như c|c hệ thống gi|m s|t, quản lý v{o ra, tìm kiếm thông tin một người nổi tiếng,.Có rất nhiều phương ph|p nhận dạng khuôn mặt để n}ng cao hiệu suất tuy nhiên dù ít hay nhiều những phương ph|p n{y đang vấp phải những thử th|ch về độ s|ng, hướng nghiêng, kích thước ảnh, hay ảnh hưởng của tham số môi trường. Nhận dạng khuôn mặt l{ một th|ch thức lớn, vì vậy, nó đ~ thu hút c|c nh{ nghiên cứu từ c|c lĩnh vực kh|c nhau như: t}m lý học, nhận dạng mẫu, mạng tế b{o thần kinh, thị gi|c m|y tính, đồ họa m|y tính … Để tìm hiểu kỹ về vấn đề n{y, ta tìm hiểu về một số công nghệ đ~ được sử dụng phổ biến hiện nay: 1. 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Đầu thế kỷ XIX, ph|t hiện khoa học thừa nhận hai tính năng quan trọng: Thứ nhất l{ hai kiểu v}n tay kh|c nhau dẫn đến có 2 người kh|c nhau. C|c dấu v}n tay rất hiếm khi có 2 người trùng v}n tay.

Theo kết quả đó dấu v}n tay được đưa v{o nhận dạng tội phạm khi họ phạm tội để lại dấu v}n tay. Những năm 60 của thế kỷ 20, vì m|y tính có khả năng xử lý đồ họa với độ chính x|c cao nên con người bắt đầu nghiên cứu về dấu v}n tay trong vấn đề bảo mật. Hệ thống nhận dạng v}n tay tự động AFIS Zai thực hiện c|c nghiên cứu ph|p luật v{ ứng dụng. Một hệ thống sinh trắc học tốt yêu cầu phải đạt tốc độ xử lý nhanh chóng v{ hiệu quả trong thời gian thực thi để ho{n th{nh qu| trình nhận dạng.

Tất cả c|c hệ thống sinh trắc học bao gồm c|c qu| trình xử lý: thu nhận, giải m~, so s|nh v{ kết hợp. Dấu v}n tay đảm nhận việc xử lý, nó bao gồm c|c công đoạn chụp lại ảnh dấu v}n tay, xử lý hình ảnh dấu v}n tay, khai th|c c|c tính năng để so s|nh sau đó kết hợp lại với nhau để đưa ra thông tin. Thuận lợi của việc sử dụng dấu v}n tay l{ nó đ|ng tin cậy v{ dễ d{ng được chấp nhận. Bạn chỉ cần bỏ ra một khoảng thời gian rất ngắn để có được hình ảnh về dấu v}n tay với một thiết bị lấy dấu v}n tay, nhiều nghiên cứu cho thấy rằng tất cả c|c công nghệ nhận dạng sinh trắc học thì dấu v}n tay hầu như không cấu th{nh h{nh vi x}m phạm cơ thể con người như c|c phương tiện công nghệ kh|c.

Đường chỉ tay (Palm lines) Hầu hết tất cả mọi người đều có c|c khuôn hình b{ntay kh|c nhau, v{ hình dạng b{n tay của con người sau khi đạt đến một độ tuổi nhất định thì nó sẽ không còn thay đổi đ|ng kể nữa. Khi người dùng đặt b{n tay lên trên m|y đọc, b{n tay đó sẽ được chụp lại ảnh không gian 3 chiều từ trên xuống. Tiếp theo, độ d{i v{ hình dạng c|c đốt trên c|c ngón tay được m|y đọc đo đạc. Theo số liệu được sử dụng để x|c định những người kh|c nhau, công nghệ đọc b{n tay có thể được chia th{nh 3 lĩnh vực sau: Ứng dụng của lòng 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com b{n tay, hình d|ng mạch b{n tay v{ ph}n tích hình học ngón tay.

Lập ra những nét đặc trưng kh|c nhau của c|c bức ảnh l{ kh| đơn giản, không sản sinh thiết lập ra một số lượng lớn c|c dữ liệu. Tuy nhiên, với một số lượng đ|ng kể của c|c bản ghi, hình học b{n tay có thể sẽ không ph}n biệt giữa c|c con người với nhau bởi vì c|c đặc điểm trên lòng b{n tay của con người tương tự lẫn nhau. (Nó không giống nhau nhưng nó tương tự nhau nên dẫn đến khó ph}n biệt.) Do đó, việc sử dụng x|c thực bằng phương ph|p sinh trắc học so s|nh giữa c|c b{n tay hình học không thể có được mức độ chính x|c cao nhất. Võng mạc mắt (retina biometrics) Sinh trắc học ph}n tích c|c đặc tính phức tạp v{ duy nhất của mắt có thể được chia th{nh hai lĩnh vực kh|c nhau: mống mắt sinh học (iris biometrics) v{ sinh trắc học võng mạc (retina biometrics).

Mống mắt l{ nhóm m{u bao quanh đồng tử mắt. Một hệ thống nhận dạng mống mắt sử dụng một camera để chụp ảnh lại trong khi phần mềm so s|nh c|c kết quả dữ liệu camera vừa chụp với dữ liệu mẫu đ~ có sẵn trong dữ liệu. Võng mạc l{ một lớp c|c mạch m|u ở phía sau của mắt. Quét võng mạc được thực hiện bởi một cường độ |nh s|ng hồng ngoại thấp để chụp lại c|c đặc điểm của võng mạc.

Một khu vực được gọi l{ bề mặt, nằm ở trung t}m của võng mạc, được quét v{ c|c mô hình mạch m|u được chụp lại. Sinh trắc học võng mạc được xem l{ sinh trắc học tốt nhất. Tuy nhiên, mặc dù kỹ thuật n{y có độ chính x|c cao nhưng kỹ thuật n{y vẫn được cho l{ bất tiện v{ dễ bị x}m nhập. V{ như vậy, rất khó được chấp nhận chung bởi người dùng cuối.

M|y quét võng mạc đòi hỏi c| nh}n con người phải đứng yên trong khi nó đang đọc thông tin võng mạc. Mắt v{ m|y quét võng mạc không có hiệu quả đối với người bị khiếm thị v{ những người bị đục thủy tinh thể. Giọng nói 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com X|c nhận giọng nói l{ x|c nhận khoa học của một người dựa trên đặc điểm giọng nói của họ. Tính năng duy nhất của giọng nói của một người được số hóa v{ so s|nh với dữ liệu mẫu m{ người đó đ~ được ghi lại từ trước “voiceprint” (ghi lại bằng đồ thị sóng }m) được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để x|c minh danh tính.

Nó kh|c với nhận dạng giọng nói bởi vì công nghệ không công nhận lời nói từ chính nó. Thay v{o đó, nó nhận ra người nói c|c từ bằng c|ch ph}n tích đặc điểm duy nhất, chẳng hạn như tần số giữa c|c ngữ }m học. Công nghệ nhận dạng giọng nói có thể l{m cho người nói điều khiển truy cập v{o dịch vụ một c|ch có giới hạn, ví dụ truy cập từ điện tho{i đến ng}n h{ng, c|c dịch vụ cơ sở dữ liệu, shopping hoặc thư thoại, v{ truy cập v{o c|c thiết bị bảo mật. Trong khi nhận dạng giọng nói được công nhận l{ thuận tiện thì nó lại không đ|ng tin cậy do những rủi ro mạo danh, truy cập từ xa v{ có độ chính x|c kém.

Một người bị cảm lạnh hoặc viêm thanh quản có thể có vấn đề khi sử dụng hệ thống nhận dạng giọng nói. Hệ thống có thể sẽ không thừa nhận giọng nói đó v{ từ chối l{ sai thông tin. Nhận dạng mặt người (Face recognition) Hệ thống nhận diện khuôn mặt x|c định một c| nh}n bằng c|ch ph}n tích hình ảnh, khuôn mẫu v{ đ|nh dấu c|c điểm đặc trưng trên gương mặt. Có hai phương ph|p cơ bản để xử lý dữ liệu: video v{ hình ảnh nhiệt.

Tiêu chuẩn kỹ thuật video l{ dựa v{o hình ảnh chụp khuôn mặt của m|y camera. Kỹ thuật hình ảnh nhiệt ph}n tích mô hình nhiệt ph|t sinh của c|c mạch m|u dưới lớp da mặt. Sự hấp dẫn của hệ thống sinh trắc học n{y l{ có thể hoạt động “hands = free” (không sử dụng tay), dẫn đến hạn chế số lượng tường t|c giữa người v{ m|y móc. Tuy nhiên, hệ thống n{y không đ|ng tin cậy v{ m|y móc thì rất đắt tiền.

Ví dụ, nó sẽ không ph}n biệt được c|c cặp sinh đôi v{ sinh ba giống 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com nhau, Không nhận ra người sử dụng sau khi họ cắt tóc v{ không nhận ra người thay đổi từ đeo kính th{nh không đeo kính. DNA (Dioxyribo Nucleic Acid) Thuật ngữ "DNA" viết tắt của Dioxyribo Nucleic Acid. DNA được tìm thấy trong mọi tế b{o của mọi sinh vật, v{ nó chứa c|c thông tin thực hiện c|c hoạt động của tế b{o. Kể từ khi ph}n tích được cấu trúc DNA của mỗi người l{ ho{n to{n l{ độc nhất vô nhị, DNA được ph}n tích một c|ch rất chính x|c để chứng minh việc nhận dạng.

Do thử nghiệm rộng r~i v{ yêu cầu thuận lợi về công nghệtiên tiến, tuy nó không phải l{ c|ch khoa học nhất để tiết kiệm chi phí sinh trắc học, nhưng khi x|c định l{ cần thiết phải l{m thì phương ph|p n{y l{ đ|ng tin cậy nhất.HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI 1. Bài toán nhận dạng mặt người và những khó khăn 1. Bài toán nhận dạng mặt người Hệ thống nhận dạng mặt người l{ một hệ thống nhận v{o l{ một ảnh hoặc một đoạn video (một chuỗi c|c ảnh).

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