LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã đƣợc cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đều đƣợc ghi rõ nguồn gốc. Tác giả luận văn iv CẢM TẠ Xin chân thành gửi lời cảm ơn đến TS.
Nguyễn Thanh Hải đã tận tình hƣớng dẫn tôi trong thời gian thực hiện chuyên đề. Xin chân thành gửi lời cảm ơn đến toàn thể quý thầy cô trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh đã giảng dạy, hƣớng dẫn và tạo mọi điều kiện cho tôi có một môi trƣờng học tập tốt. Cảm ơn ba mẹ, anh chị em và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi trong suốt thời gian học.
Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn. Học viên Nguyễn Phúc Viên v TÓM TẮT Hệ thống nhận diện mống mắt là một hệ thống xác thực sinh trắc chính xác. Một đặc tính của mống mắt là sự hình thành cấu trúc một cách ngẫu nhiên từ các chi tiết nhỏ. Biểu hiện sự ngẫu nhiên và khác nhau đó thậm chí thể hiện trên hai mống mắt có cùng gen di truyền giống nhau nhƣ cặp song sinh giống hệt nhau.
Cách cấu tạo mống mắt không có biểu hiện di truyền mà là sự hỗn loạn. Việc nhận diện xác định danh tính bằng mống mắt đang ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng trong xã hội từ những ứng dụng nhƣ là bảo mật trong điện thoại thông minh đến ứng dụng nhƣ là xác định danh tính, hộ tịch, tài khoản ngân hàng v. Các thuật toán đƣợc trình bày trong chuyên đề này để nhận diện hay xác định danh tính của một ngƣời bằng mô hình mống mắt của họ. Từ một ảnh mắt, sử dụng toán tử Daugman để tìm kiếm một mống mắt trong ảnh.
Mống mắt sẽ đƣợc tách ra một ảnh riêng, chỉ chứa ảnh mống mắt bằng việc áp dụng mô hình tấm cao su (Daumag ruber sheet model) của Daugman. Sau đó, mẫu mống mắt đƣợc trích đặc trƣng qua phân tích wavelet hai chiều, lúc này ảnh chỉ còn giữ lại những đặc điểm đặc trƣng của mống mắt của ngƣời đó. Ảnh chứa đặc trƣng của mống mắt ngƣời đó có thể lƣu vào cơ sở dữ liệu để làm mẫu đối chiếu so sánh sau này. Hoặc nếu là trƣờng hợp nhận diện xác định danh tính, thì mẫu mống mắt chứa đặc trƣng đó đƣợc đem đi so sánh với mẫu mống mắt trong cơ sở dữ liệu đƣợc đăng ký trƣớc đó, bằng phƣơng pháp so sánh khoảng cách Hamming.
Khoảng cách Hamming thể hiện sự tƣơng đồng của hai mẫu mống mắt, dựa vào điều này xác định đƣợc kết quả của nhận diện. vi ABSTRACT The iris recognition system is an accurate biometric authentication system. The characteristic of the iris is the formation of structures randomly from small details. It can express of the difference between two irises of the same gene that the looks like identical twins.
The pattern of the iris is not genetic and it is the chaos. Identification using iris is increasingly in many applications, such as security in smartphones, identitying verification, civil status, bank account etc. The algorithms are presented in this paper to identify iris of people using one iris model. The principle of iris recognition is the failure of the statistical independence test for the structure of the iris that has been deduced by the two- dimensional wavelet model.
From an eye image, one can use the Daugman operator to find an iris. The iris image will be separated fom an eye image using Daugman's Daumag ruber sheet model. After that, the iris pattern is characterized by two- dimensional wavelet analysis, which retains only the features of the iris. For identification, the iris image is processed and compared to the sample image using the Hamming distance.
vii MỤC LỤC QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI. i XÁC NHẬN CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN. ii LÝ LỊCH KHOA HỌC. iii LỜI CAM ĐOAN.
iv CẢM TẠ. vii MỤC LỤC. viii DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT. xi DANH SÁCH HÌNH.
xii DANH SÁCH BẢNG. xiv Chƣơng 1 TỔNG QUAN .1 Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu .2 Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đã công bố.3 Mục tiêu của đề tài.4 Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài .1 Nhiệm vụ của đề tài .2 Giới hạn của đề tài .5 Phƣơng pháp nghiên cứu .9 Chƣơng 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT .1 Khái quát về nhận diện bằng mống mắt .2 Xây dựng dữ liệu ảnh .4 Phân vùng mống mắt trong ảnh .1 Biến đổi Hough (Hough Transform) .2 Toán tử Daugman .5 Chuẩn hóa mống mắt .1 Mô hình tấm cao su của Daugman .2 Đăng ký hình ảnh .3 Vòng tròn ảo .6 Trích đặc trƣng .7 Phƣơng pháp so sánh .22 Chƣơng 3 THUẬT TOÁN BIẾN ĐỔI WAVELET 2-D CHO NHẬN DIỆN MỐNG MẮT .1 Xây dựng cơ sở dữ liệu ảnh .2 Xác định vị trí của mống mắt trên ảnh .3 Chuẩn hóa mống mắt .4 Trích đặc trƣng .6 So sánh và quyết định .34 Chƣơng 4 KẾT LUẬN .2 Hƣớng phát triển đề tài .41 ix TÀI LIỆU THAM KHẢO .44 x DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT xi DANH SÁCH HÌNH Hình 1.1 Mô hình nhận diện dấu vân tay .2 Ảnh một con mắt ngƣời .1 Sơ đồ khối của sự nhận diện mống mắt.2 Biểu đồ Gaussian một chiều .3 Biểu đồ Gaussian hai chiều .4 Mô hình tấm cao su của Daugman .5 Sơ đồ thực hiện phép biến đổi Wavelet hai chiều.1 Một ảnh mắt trong cơ sở dữ liệu ảnh .2 Xác định vị trí mống mắt trến ảnh .3 Xác định vị trí mống mắt trên ảnh với Gaussian σ = 0.4 Xác định vị trí mống mắt trên ảnh với Gaussian σ = 1.5 Xác định vị trí mống mắt trên ảnh với Gaussian σ = 1.6 Ảnh mắt sau đƣợc thực hiện phân ngƣỡng.7 Ảnh mắt sau khi thực hiện biến đổi âm bản .8 Ảnh mắt đƣợc phân đoạn bằng ngƣỡng .9 Kết quả xác định vị trí con ngƣơi và mống mắt trên ảnh mắt .10 Mô hình tấm cao su của Daugman .11 Kết quả chuẩn hóa mống mắt .12 Kết quả xác định vị trí mống mắt và chuản hóa mống mắt S1008R02 .13 Kết quả xác định vị trí mống mắt và chuẩn hóa mống mắt S1008R03 .14 Mô hình phân tích ảnh bằng Wavelet 2-D rời rạc. (a) Phân tích ở cấp độ 1; (b) Phân tích ở cấp độ 2 .15 Một ảnh mống mắt đƣợc phân tích bằng biến đổi Haar Wavelet 2-D rời rạc. (a) Ảnh mống mắt đã đƣợc chuẩn hóa; (b) Ảnh đã đƣợc phân tích bằng biến đổi Wavelet 2-D rời rạc.16 Thành phần H,V,D sau khi đƣợc mã hóa nhị phân .17 Ví dụ về tính khoảng cách Hamming.18 Kết quả so sánh hai mẫu mống mắt từ một mống mắt .19 Kết quả so sánh từ hai mẫu mống mắt từ những mống mắt khác nhau .20 Kết quả nhận diện mống mắt trái và mống mắt phải của cùng một ngƣời .36 xiii DANH SÁCH BẢNG Bảng 3-1 Tọa độ và bán kính của mống mắt sau khi thực hiện toán tử Daugman .24 Bảng 3-2 Kết quả nhận diện những mẫu mống mắt từ một con mắt.37 Bảng 3-3 Kết quả nhận diện những mống mắt từ các con mắt khác nhau.38 xiv Chƣơng 1 TỔNG QUAN Cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật đang đƣợc yêu cầu khắt khe trên mỗi quốc gia trên thế giới.
Các hệ thống nhận diện con ngƣời đƣợc ra đời với độ tin cậy ngày càng cao. Cùng với nhiều cách nhận diện con ngƣời khác nhau nhƣ là: nhận diện bằng giọng nói, nhận diện bằng khuôn mặt, nhận diện bằng dấu vân tay v. Một phƣơng pháp nhận diện mới đang rất đƣợc quan tâm và đầu tƣ hiện nay là nhận diện con ngƣời bằng mống mắt.1 Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu Các phƣơng pháp sinh trắc học về nhận diện con ngƣời đã và đang đƣợc sự quan tâm và ứng dụng trong thực tiễn. Vì một lợi thế nó mang lại so với nhận dạng truyền thống là sự xác định họ là ai, không phải bởi cái gì họ phải nhớ hoặc mang theo [1].
Có nhiều phƣơng pháp dùng để xác định danh tính một ngƣời đƣợc biết đến nhƣ là: a. Nhận diện bằng khuôn mặt Nhận diện bằng khuôn mặt là nhận diện một ngƣời nào đó từ một bức ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video. Một trong những cách thực hiện điều này là so sánh các đặt điểm khuôn mặt chọn trƣớc từ ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt. Thuật toán nhận diện khuôn mặt hiện chia làm hai loại là hình học (geometric) và trắc quang (photometric) [2].
Hình học nhận diện khuôn mặt dựa trên các đặc trƣng trên khuôn mặt nhƣ mắt, mũi, miệng, gò má; trong khi trắc quang là phƣơng pháp biến hình ảnh thành các giá trị và so sánh với giá trị mẫu để nhận diện. Nhận diện bằng chữ ký 5 Đó là việc số hóa các ảnh chữ ký thông qua máy scanner, sau đó sẽ xử những ảnh chữ ký đó và lƣu giữ những đặc trƣng của chữ ký. Dùng những đặc trƣng của chữ ký để nhận diện chủ nhân của chữ ký đó. Việc nhận diện bằng chữ ký có nhiều hạn chế, con ngƣời có thể ký những chứ ký không giống nhau hay có thể bị làm giả chữ ký [3,4].
Nhận diện bằng dấu vân tay Nhận diện bằng dấu vân tay là sử dụng dấu vân tay của một ngƣời dựa trên sự khác nhau về sinh trắc học của mỗi ngƣời để nhận diện ngƣời đó. Nhận diện dấu vân tay nằm trong những nhận diện sinh trắc có độ tin cậy cao [5]. Cùng với sự phát triển của thị trƣờng thiết bị thông minh cỡ nhỏ chi phí thấp, và sự tƣơng tác dễ dàng giữa ngƣời dùng và hệ thống .Vì thế nhận diện dấu vân tay đƣợc ứng dụng rộng rãi. Nhƣ là đăng nhập vào máy tính, thanh toán các khoảng tiêu dùng, hay xác nhận công dân v.
Dấu vân tay Tiền xử lý Trích đặc trƣng So sánh Điểm số Hình 1.1 Mô hình nhận diện dấu vân tay Mặt khác, một số điểm có thể ảnh hƣởng đến hiệu quả của nhận dạng vân tay trong một số trƣờng hợp: 6 - Các yếu tố chấn thƣơng ngón tay hay làm việc bằng tay, có thể dẫn đến việc một số ngƣời dùng không thể sử dụng hệ thống nhận dạng dựa trên vân tay, tạm thời hoặc vĩnh viễn. - Các cảm biến diện tích nhỏ đƣợc nhúng trong các thiết bị cầm tay có thể dẫn đến ít thông tin hơn từ dấu vân tay hoặc chồng chéo nhau giữa các lần lấy dấu vân tay khác nhau. Một phƣơng pháp dùng để nhận dạng con ngƣời mới hiện nay là nhận dạng bằng mống mắt.