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

• Tác giả: Đỗ Thị Hồng Lĩnh
• Người hướng dẫn: PGS.TS: Trịnh Nhật Tiến
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Nhận Dạng Khuôn Mặt Người Và Ứng Dụng Trong Bảo Toàn Thông Tin
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

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.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA H[ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỖ THỊ HỒNG LĨNH NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT NGƯỜI VÀ ỨNG DỤNG TRONG BẢO TOÀN THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội, 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC QUỐC GIA H[ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỖ THỊ HỒNG LĨNH NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT NGƯỜI VÀ ỨNG DỤNG TRONG BẢO TOÀN THÔNG TIN Ng{nh: Công nghệ thông tin Chuyên ng{nh: Hệ thống thông tin M~ số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS: TRỊNH NHẬT TIẾN Hà Nội, 2014 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Lời cảm ơn Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến PGS.TS Trịnh Nhật Tiến, người đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp. Tôi xin cảm ơn trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và các thầy cô giáo đã giảng dạy tôi trong suốt thời gian học tập tại trường, tạo điều kiện, giúp đỡ tôi hoàn thiện luận văn này. Xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong thời gian học tập và hoàn thành luận văn. Trong quá trình nghiên cứu, thực hiện, mặc dù đã cố gắng, nỗ lực để hoàn thiện, luận văn của tôi cũng không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế. Kính mong nhận được sự đóng góp của thầy cô và các bạn. Tôi xin chân thành cảm ơn! Học viên Đỗ Thị Hồng Lĩnh 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Lời cam đoan Tôi xin cam đoan nội dung đề tài “ Nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trongbảo toàn thông tin”được trình bày trong luận văn này do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.Trịnh Nhật Tiến. Tất cả những tham khảo từ các nghiên cứu liên quan đều được nêu nguồn gốc một cách rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo của luận văn. Trong luận văn, không có việc sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không chỉ rõ về tài liệu tham khảo. Hà Nội, ngày tháng năm 2014 Tác giả Đỗ Thị Hồng Lĩnh 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ . CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI . TỔNG QUAN VỀ SINH TRẮC HỌC. Đường chỉ tay (Palm lines) . Võng mạc mắt (retina biometrics) . Nhận dạng mặt người (Face recognition) . HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI . Bài toán nhận dạng mặt người và những khó khăn . Bài toán nhận dạng mặt người. Những khó khăn của nhận dạng khuôn mặt . Các ứng dụng liên quan đến nhận dạng mặt người. Tổng quan kiến trúc hệ thống nhận dạng khuôn mặt . Phát hiện khuôn mặt . Trích chọn đặc trưng . Nhận dạng khuôn mặt . 21 Chương 2: PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI . PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT . Đặc trưng HAAR-LIKE. Giải thuật Viola-Jones. NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI . Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA: Principal Component Analysis ) . Nhận dạng khuôn mặt theo phương pháp EIGENFACE. Khoảng cách Euclid. 35 Chương 3: NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI VÀ VẤN ĐỀ AN TOÀN THÔNG TIN. Vấn đề an toàn thông tin. Nhận dạng mặt người trong bảo đảm an toàn thông tin. 38 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Đề xuất hướng giải quyết và phạm vi ứng dụng của đề tài . 39 Chương 4: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM . Sơ lược về EmguCV. Các bước chính trong hệ thống nhận dạng mặt người. Phân tích hệ thống. Kết quả chạy chương trình. 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 51 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các đặc trưng sinh trắc của con người.2: Bài toán nhận dạng mặt người.3: Kiến trúc hệ thống nhận dạng mặt người.4: Hiệu năng giải thuật PCA theo số lượng đặc trưng trích rút.5: Giải thuật trích chọn đặc trưng.1: 4 đặt trưng Haar-like cơ bản .2: Các đặc trưng mở rộng của các đặc trưng Haar-like cơ sở .3: Cách tính Integral Image của ảnh .4: Ví dụ cách tính nhanh các giá trị mức xám của vùng D trên ảnh .5: Mô hình phân tầng kết hợp các bộ phân loại yếu để xác định khuôn mặt .6 : Hệ thống xác định vị trí khuôn mặt người (Face detection system) .7: Minh họa PCA: tìm các trục tọa độ mới sao cho dữ liệu có độ biến thiên cao nhất.1 : Cấu trúc cơ bản của OpenCV .2: Chức năng nhận dạng của hệ thống . 43 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỞ ĐẦU Khi bạn đăng nhập máy tính, sử dụng thẻ ATM, xuất nhập cảnh khi đi máy bay, sử dụng thẻ tín dụng, khi bạn vào các khu vực đòi hỏi an ninh cao, bạn cần phải xác thực nhận dạng. Xác thực nhận dạng là để kiểm tra bạn có phải là người mà bạn khai báo hay không. Các phương pháp xác thực truyền thống bao gồm mật khẩu và các loại thẻ định danh như chứng minh thư, thẻ ATM… Điều bất lợi khi bạn sử dụng các phương pháp xác thực truyền thống là bạn có thể quên mật khẩu, bạn có thể đánh mất chứng minh thư, đánh mất thẻ tín dụng,… dẫn đến việc bạn không thể đăng nhập để truy cập vào các tài nguyên cá nhân của bạn và các kho tài liệu mật của bạn. Ngoài ra còn có các nguy cơ nguy hiểm khác nữa là vô tình các thông tin bảo mật của bạn lại rơi vào tay của người khác, họ sử dụng thông tin mật của bạn vào các mục đích bất lợi cho bạn và cho mọi người. Vấn đề cấp bách đứng hàng đầu hiện nay về công nghệ là nâng cao tính bảo mật. Hàng ngày, hàng giờ vẫn luôn xảy ra các vấn đề đánh cắp thông tin mật và các tài khoản ngân hàng … Để hạn chế các vấn đề này, vấn đề bảo mật về sinh trắc học đang được sự quan tâm của nhiều người trong các lĩnh vực cần mức độ bảo mật an toàn cao cũng như tính thuận tiện của nó khi xác thực nhận dạng chủ thể trong đời sống xã hội cũng như trong các lĩnh vực quốc phòng, an ninh. Với nhu cầu bảo mật ngày càng cao của các ứng dụng truy nhập, kiểm soát vào ra … tôi quyết định chọn đề tài nhận dạng khuôn mặt người và ứng dụng trong bảo toàn thông tin để thực hiện luậnvăn tốt nghiệp của mình. 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 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 [e-mail] 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 [e-mail] 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.