Ứng dụng vi xử lý trong nhận dạng vân tay

Nội dung text: Ứng dụng vi xử lý trong nhận dạng vân tay

1. BÀI BÁO KHOA HỌC ỨNG DỤNG VI XỬ LÝ TRONG NHẬN DẠNG VÂN TAY APPLICATION PROCESSORS IN FINGERPRINT RECOGNITION *Trần Song Hưng, *Nguyễn Thị Lưỡng *Khoa Điện-Điện tử, Trường Đại Học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh Email: luongnt@hcmute.edu.vn Tóm tắt Đây là bài báo trình bày ứng dụng của vi xử lý vào nhận dạng vân tay, sử dụng một họ vi điều khiển AVR được tích hợp trong KIT arduino với cảm biến vân tay chuyên dụng và hệ thống này được mô phỏng lại quá trình nhận dạng bằng phần mềm Matlab. Cũng như các bài báo khoa học khác bài báo này áp dụng một phương pháp riêng là phương pháp trích điểm Minutiae, với module cảm biến chuyên dụng sẽ làm cho hệ thống có độ chính xác cao và ổn định. Với phương pháp kết hợp giữa thực tế và mô phỏng này làm cho người đọc dễ tiếp nhận vấn đề xử lý vân tay trong hệ thống. Từ khóa: Xử lý ảnh cho vân tay; trích điểm Minutiae cho vân tay; arduino với xử lý vân tay. Abtract This paper presents the application of microprocessors in fingerprint identification, using an AVR microcontroller family in Kit Arduino integrated fingerprint sensor with dedicated and simulation systems are the process of getting Matlab software format. As well as other scientific articles this paper applies a method own method is extracted minutiae points, with the dedicated sensor module will make the system with high precision and stability. With a combined approach between practical and simulation makes the reader receptive fingerprint processing problems in the system. Keywords: Image processing for fingerprints; deduct points for fingerprint minutiae; Arduino with fingerprint processing.
2. BÀI BÁO KHOA HỌC 1. TỔNG QUAN Đã có nhiều bài báo, chuyên đề nghiên cứu Ngày này công nghệ sinh trắc ngày càng có liên quan, cũng như áp dụng các thuật toán, phát triển và khẳng định độ chính xác cao và công thức và phương pháp khác nhau, ở mỗi được ứng dụng rộng rải trong cuộc sống và tác giả, bài báo điều có những điểm mạnh và nghiên cứu. Với bài báo này tác giả muốn tập hạn chế riêng, sau khi tham khảo cũng như trung vào để nâng cao độ chính xác lên trên nghiên cứu các nội dung trên, tôi nhận thấy 80% đồng thời tạo ra một mô hình thực tế với rằng tỉ lệ chính xác vẫn chưa được cao, 1 số sự kết hợp giữa cảm biến vân tay và Kit bài báo với tỉ lệ vào khoảng 72%. Vì thế với đề arduino bên cạnh mô phỏng lại quá trình này tài này tôi muốn tập trung phân tích và nâng thông qua phần mềm Matlab. cao tỉ lệ chính xác lên mức cao nhất có thể bên Việc xử lý vân tay có nhiều phương pháp cạnh thời gian đáp ứng. Và đó cũng là yêu cầu đã được đưa ra. Với bài báo này tác giả tập cho đề tài. trung và phương pháp trích Minutiae. Nội dung của bài viết gồm những phần như sau. Trong phần 2, trình bày về cơ sở lý thuyết Tác giả đã tham khảo 1 số bài báo sau đây: và xử lý ảnh của vân tay. Phần 3 có nội dung + Trong bài báo Information Fusion mô hình thực tế, ứng dụng của Module cảm Fingerprint Authentication của tác giả Arun biến và Arduino và phần 4 là phần trình bày Abraham Ross. [Doctor of Philosophy – kết quả mô phỏng, kết luận. Department of Computer Science & 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Engineering ] 2.1 Cơ sở nhận dạng Nội dung chính của bài báo là áp dụng một chương trình ghép ảnh vân tay. Các kỹ thuật Hệ thống nhận dạng gồm 2 phần: được đề xuất xây dựng một mẫu vân tay hỗn Verification: Đầu tiên một người sẽ cung hợp từ hai, hiển thị dấu vân tay một phần bằng cấp dấu vân tay cùng với thông số hoặc đặc cách sử dụng lặp lại điểm kiểm soát (ICP) điểm cá nhân. Bước này nhằm tạo ra một cơ sở thuật toán để xác định các thông số chuyển đổi dữ liệu tương ứng dấu vân tay và các đặc điểm liên quan hai lần hiển thị để giảm thiểu tác liên quan. Nguyên lý cơ bản của hệ thống này động của biến dạng phi tuyến. là sử dụng các điot phát sáng để truyền các tia hồng ngoại tới ngón tay và chúng sẽ được hấp + Thiết kế hệ thống nhân dạng vân tay từ thụ lại bởi hồng cầu trong máu. Sau đó hình ảnh số - Khoa khoa học máy tính, Học viện ảnh được xử lý và tạo ra mẫu vân tay. Mẫu vân công nghệ bưu chính viễn thông. [Luận văn tay được chuyển đổi thành tín hiệu số và lưu Thạc Sỹ Kỹ Thuật - Hà Nội - Năm 2013] vào database. Luận văn này tập trung vào việc tạo vecto Identification: Dấu vân tay sẽ được đưa thu đặc tính cho mục đích phân loại kiểu vân tay thập từ một cảm biến để đối chiếu với và đối sánh vân tay (Feature extraction). database. Việc đối sánh ảnh vân tay cần nhận + Trong bài báo Minutiae extraction from dạng chỉ cần được tiến hành trên các vân tay fingerprint images- department of computer (có trong cơ sở dữ liệu). Đây là giai đoạn quyết science,University of Delhi, New Delhi - định xem hai ảnh vân tay có hoàn toàn giống 110001, India. nhau hay không và đưa ra kết quả nhận dạng, Bài viết này trình bày một bài đánh giá của tức là ảnh vân tay cần nhận dạng tương ứng một số lượng lớn kỹ thuật trình bày trong các với vân tay của cá thể nào đã được lưu trữ tài liệu giải nén dấu vân tay minutiae. Các kỹ trong cơ sở dữ liệu. thuật rộng rãi được phân loại như những người Trên các ảnh vân tay có các điểm đặc trưng làm việc Binarized hình ảnh và những người được phân thành hai loại: Singularity và làm việc trên hình ảnh màu xám quy mô trực Minutiae trong đó Minutiae là đặc trưng mà đề tiếp. tài sử dụng.
3. BÀI BÁO KHOA HỌC Đọc ảnh Singularity: Thường có cấu trúc song song, những vùng như vậy gọi là Singularity. Có hai Năng cao ảnh loại Singularity là Core và Delta. Lọc nhiễu Phân đoạn Đọc Minutiae Hình 1. Singularity Matching Minutiae: Khi dò theo từng đường vân ta sẽ thấy có những điểm đường vân kết thúc Hiển thị kết quả (Ridge Ending) hoặc rẽ nhánh (Bifurcation), những điểm này được gọi chung là Minutiae 2.4 Biến đổi ảnh Nhị phân hóa: Ảnh nhị phân: Tại vị trí của mỗi pixel thì chỉ biểu diễn bằng bit duy nhất và có 2 trạng thái 0 hoặt 1 tương ứng với hai màu trắng và đen. Hình 2. Minutiae Biến đổi FFT Bộ lọc hay còn gọi là phép biến đổi FFT: 2.2 Phương pháp nhận dạng Fast Fourier Transform biến đổi Fourier nhanh, ngoài FFT ta còn có một số bộ lọc khác - Phương pháp 1: Dựa vào các đặc tính cụ như bộ lọc Gaussian, bộ lọc Median còn được thể của dấu vân tay, như điểm cuối, điểm rẽ gọi là lọc trung vị và bộ lọc Sobel. nhánh của các vân trên tay. FFT là một thuật toán để tính biến đổi - Phương pháp 2: So sánh toàn bộ đặc tính Fourier rời rạc (DFT). Phép biến đổi DFT phân của dấu vân tay. tích một dãy các số thành các thành phần ở các tần số khác nhau. Phương pháp 2 là một công việc phức tạp đòi hỏi tính toán nhiều nhưng cho kết quả với Trường định hướng độ tin cậy cao. Chính vì thế mà đề tài chỉ sử Ảnh vân tay là ảnh định hướng, các đường dụng phương pháp thứ nhất và tập trung vào vân là các đường cong theo các hướng xác thực hiện trên Kit Arduino định. Tập trung vào thực hiện trên Kit Arduino. Do đó việc xử lý ảnh do Chip DSP trong module xử lý sau đó ta dùng Kit Arduino để xử lý các dữ liệu ngõ ra, các dữ liệu liên quan, và từ đó dùng phần mềm Matlab để mô phỏng lại quá trình nhận dạng. Hình 3. Trường định hướng vân tay 2.3 Trình tự xử lý (, ) = ∇() 1
4. BÀI BÁO KHOA HỌC () |()| < /2 ∑ ∑ (,) = 5 ∇() = () + () ℎ ∗ ℎℎ () − 2 ≤ −/2 Sau đó tính giá trị phương sai của ảnh theo công thức. () = (,) − (, ) 3 ∑ ∑ ((,)) = 6 ℎ ∗ ℎℎ Dựa vào chỉ số Pointcare ta có: 0 ℎô à để = 360 à để ℎ 4 180 à để −180 à để Hình 6. Bộ lọc Gabor 2.6 Phát hiện đặc trưng Số điểm đi qua Cn(p) của một điểm ảnh P Hình 4. Chỉ số Pointcare được xát định bởi: 2.5 Nâng cao chất lượng ảnh 1 7 () = ( − ) 2 Một trong những cách nâng cao chất lượng ảnh là cân bằng mức xám (Histogram Trong đó Po P7 là các điểm ảnh lân cận equalization) là phương pháp dùng để giảm bớt của ảnh P. độ tương phản của ảnh dựa vào lượt đồ histogram của ảnh. Hình 7. Trích đặc trưng 2.7 Lọc đặc trưng bị lỗi Hình 5. Histogram Có rất nhiều phương pháp để nâng cao chất lượng vân trong đó có một phương pháp đã sử dụng và đạt hiệu quả rất tốt đó là sử Hình 8. Cấu trúc topo hình học dụng bộ lọc Gabor 2.8 Matching + Chuẩn hóa mức xám: Đặt I(x,y) là mức xám tại điểm (x,y) của ảnh I. Đầu tiên tính kỳ Hai phương pháp cơ bản thường được sử vọng của ảnh theo công thức. Sau đó tính giá dụng là trích Minutiae và trích theo ridge curve trị phương sai của ảnh theo công thức:
5. BÀI BÁO KHOA HỌC bộ vi xử lý chính của cảm biến. Module này thực hiện các chức năng ghi danh, xử lý hình ảnh, tìm kiếm và lưu trữ. Hình 9. Matching vân tay Hình 13. Sensor Fingerprint Bảng 1. Sơ đồ kết nối Chân Tên Hướng Chức năng Hình 10. Matching theo Minutiae 1 Vin in Vcc- Nguồn 2 TD Out Dữ liệu 3 RD In Dữ liệu 4 GND - Gnd- Nguồn 3.2 Phần cứng Arduino Uno Tất cả các thông tin có liên quan đến Kit Hình 11. Matching vân tay theo Ridge curve đều được cập nhật trên trang chủ: 2.9 Tổng quát Uno . 3.3 Phần mềm Với Kit Arduino Uno thì chúng ta có một phần mềm đi kèm để viết code và biên dịch là Arduino Hình 14. Phần mềm cho Arduino 3.4 Giải thuật Hình 12. Tổng quan hệ thống 3. MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM 3.1 Phần cứng Fingerprint Module được sử dụng có mã là ZFM-20, bên trong được tích hợp 1 bộ Synochip DSP với bộ xử lý AS606, 32 bit và được xem như
6. BÀI BÁO KHOA HỌC Ghi danh 4. ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN 4.1 Kết quả Khai báo thư viện Phần cứng Setup phần cứng Mô hình sản phẩm sau khi hoàn thành với hai ngõ ra tượng trưng cho hai trạng thái đúng S và sai khi đối vân. Tìm Sensor Không tìm thấy Đ Thiết bị sẵn sàng S Nhận ID Đọc vân tay Hình 17. Mô hình thực tế Lưu vân tay Hình 15. Lưu đồ ghi danh Matching vân tay Khai báo thư viện Setup phần cứng S Tìm Sensor Không tìm thấy Đ Hình 18. Giao tiếp PC Thiết bị sẵn sàng Average time S Nhận ID 2 1.5 1.58 1.38 1.37 1.35 1.29 1.25 So Sánh 1 Second (t) 0.5 Thực thi 0 0 2 4 6 Sample Hình 16. Lưu đồ đối vân Hình 19. Thời gian xát nhận trung bình Thời gian trung bình tính cho 1.54s, nếu tính sau thời gian đó thì hiệu suất gần như =1.
7. BÀI BÁO KHOA HỌC 4.2 Phần mềm Phần mềm có giao diện như sau với các nút TÀI LIỆU THAM KHẢO nhấn và 2 khung ảnh để hiện thị ảnh. [1] ] Roli Bansal, Priti Sehgal and Punam Bedi, "Munitiae Extraction from Fingerprint Image," Associate Professor, Department of Computer Scient, University of Delhi, New Delhi, India [2] Nguyễn Thị Huệ. Nghiên cứu một số giải thuật phân tích đặc trưng của vân tay và thử nghiệm trong nhận dạng vân tay. Học Viện Bưu Chính Viễn Thông, 2013 [3] Phạm Nguyễn Minh Nhựt. Image enhancement based on a Gabor Filter. Chuyên Đề Khoa Học Hình 20. Giao diện mô phỏng và Giáo Dục- 03 (01-2015) [4] Nguyễn Thị Huệ. Nghiên cứu một số giải thuật Sau khi thực hiện các quá trình xử lý xong phân tích đặc trưng của vân tay và thử nghiệm ta có được các đặc trưng như hình 4-4. Ta đã trong nhận dạng vân tay. Học Viện Bưu Chính Viễn Thông, 2013 tìm ra các điểm Minutiae và sẽ lưu ảnh này [5] "Advanced Fingerprint Module for vào database. Arduino,"Future Electronics., [6] Nitin Kaushal and Pumima Kaushai "Human Identificial and Fingerprint" Biometrics & Biostatistics.,University Chandigard, India, 2011. [7] Phạm Nguyễn Minh Nhật., “The Algorithms For Fingerprint Image Enhancement Based On a Gabor Filter," Chuyên đề khoa học Giáo Dục-03, Feb. 2015. [8] Roli Bansal, Priti Sehgal and Punam Bedi, "Munitiae Extraction from Fingerprint Image," Associate Professor, Department of Computer Hình 21. Trích Minutiae Scient, University of Delhi, New Delhi, India [9] Karthik Nandakumar and Anil K. Jain, " Locad Correlation- based Fingerprint Kết quả sau khi đối vân là phần trăm trùng Matching“ Department of Computer Scient and hợp của hai vân tay. Engineering-Michigan State University, USA, To Appear in Proceedings of ICVGIP, Kolkata, Dec- 2004. [10] Anil Jain, Arun Ross and Salil Prabhakar, "FINGERPRINT Matching Using Minutiae and Hình 22. Kết quả Texture Features," Apprear in Proc. Of Int’l 4.3 Kết luận Conference on Image Processing (ICIP), Oct-2010, pp. 282-285. Trong bài viết này tác giả muốn đề cập đến phương pháp trích điểm Minutiae để nhận dạng vân tay và đồng thời áp dụng các Module tích hợp sẵn và ứng dụng chúng trong xử lý tín hiệu và qua đó cũng áp dụng được các kỹ thuật mô phỏng vào đề tài. Và kết quả cũng đã đáp ứng được các yêu cầu mà bài báo đã đề ra ban đầu.
8. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2017-2018 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.