Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu nâng cao các kỹ thuật số sánh vân tay dựa trên đặc trưng điểm trạc

IH<br /> <br /> QU<br /> <br /> GI H N I<br /> <br /> TR ỜN<br /> <br /> N<br /> <br /> LÊ<br /> <br /> N<br /> <br /> N<br /> <br /> ỒNG HẢI<br /> <br /> ÊN ỨU NÂN<br /> AO Á KỸ THUẬT Ố SÁN<br /> TAY DỰA TRÊN Ặ TR N<br /> ỂM CH C<br /> <br /> VÂN<br /> <br /> huyên ngành: Hệ thống thông tin<br /> Mã số: 62.48.05.01<br /> <br /> TÓM TẮT LU N ÁN TIẾN SĨ ÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> <br /> à Nội – 2018<br /> <br /> ông trình được hoàn thành tại: Trư ng ại h c ông nghệ<br /> Quốc gi Hà N i<br /> <br /> ại h c<br /> <br /> Phản biện: .............................................................................................................<br /> <br /> ....................................................................................................................<br /> <br /> Phản biện: .............................................................................................................<br /> <br /> ....................................................................................................................<br /> <br /> Phản biện: .............................................................................................................<br /> <br /> ....................................................................................................................<br /> <br /> Luận án sẽ được bảo vệ trước H i đồng cấp ại h c Quốc<br /> gia chấm luận án tiến sĩ h p tại ...........................................................................<br /> vào hồi<br /> <br /> gi<br /> <br /> ngày<br /> <br /> tháng<br /> <br /> năm<br /> <br /> ó thể tìm hiểu luận án tại:<br /> -<br /> <br /> Thư viện Quốc gia Việt Nam<br /> Trung tâm Thông tin - Thư viện<br /> <br /> 1<br /> <br /> ại h c Quốc gi Hà N i<br /> <br /> Ớ T<br /> <br /> U<br /> <br /> UN<br /> <br /> ộng lực nghiên cứu<br /> Vân t y à đ c trưng sinh trắc h c được s<br /> ng ph iến r ng rãi<br /> trong các hoạt đ ng ân s c ng như pháp<br /> M c ù sinh trắc h c hiện<br /> đại đã s d ng nhiều đ c trưng ền vững cho các cá nhân như võng m c,<br /> DNA, gi ng nói nhưng việc thu thập mẫu và đối sánh còn phức tạp và<br /> giá thành c o Vân t y vẫn à đ c trưng sinh trắc h c có vài trò qu n<br /> tr ng nh tính ất biến khác iệt của các vân t y và đơn giản trong quá<br /> trình ấy và x<br /> mẫu.<br /> Trong hệ thống nhận dạng vân t y t đ ng (AFIS) gi i đoạn đối sánh<br /> vân t y có v i trò qu n tr ng trong quyết đ nh đến tốc đ và đ chính xác<br /> củ hệ thống nhận ạng vân t y. Với các ứng d ng truy vấn vân t y đòi<br /> hỏi tốc đ th i gian th c c n đ nh nh tức thì vân t y đ u vào đòi hỏi<br /> hệ thống c n có khả năng đối sánh hàng triệu vân t y trong th i gi n đơn<br /> v giây<br /> Mục tiêu của luận án<br /> ể hướng tới m c tiêu xây ng m t hệ thống FIS có hiệu năng<br /> c o ài toán đối sánh vân t y c n được chú tr ng nghiên cứu và giải<br /> quyết ây chính à đ ng c chính để chúng tôi<br /> ch n đề tài nghiên<br /> cứu: “Nghiên cứu nâng c o các kỹ thuật đối sánh vân t y<br /> trên đ c<br /> trưng điểm chạc” trong uận án tiến sỹ này C thể sẽ chú tr ng nâng cao<br /> đ chính xác của thuật toán đối sánh vân t y<br /> trên iểu i n à điểm<br /> chạc, c ng như nâng c o tốc đ củ quá trình đối sánh vân t y trên<br /> SDL vân t y ớn<br /> trên x<br /> đồ h GPU.<br /> ác đóng góp chính của luận án<br /> - Luận án đề xuất phương pháp nâng c o đ chính xác củ các thuật toán<br /> đối sánh vân t y ằng cách cải tiến quá trình gi i đoạn gi cố củ các<br /> thuật toán mà không ảnh hư ng đến th i gi n th c thi củ các thuật toán<br /> Th nghiệm đã được tiến hành trên nhiều thuật toán đối sánh vân t y<br /> khác nh u như: K-plet, MCC, m-Triplets cho kết quả nâng c o đ chính<br /> xác củ các thuật toán và không ảnh hư ng đến th i gi n thi hành của<br /> các thuật toán gốc. ác th nghiệm được đánh giá trên cùng<br /> dữ liệu<br /> điểm chạc đươc trích xuất từ SDL vân t y FV 2002DB1.<br /> - iểm đơn nhất củ ảnh vân t y giúp àm điểm căn cứ để tăng tốc đ<br /> th c thi các thuật toán đối sánh vân t y Luận án đề xuất phương pháp<br /> 2<br /> <br /> phát hiện điểm đơn nhất<br /> trên phương pháp h c máy s<br /> ng mạng<br /> n uron tích chập sâu onvo ution N ur N twork- NN Mạng NN<br /> có khả năng h c tr c tiếp các đ c trưng trên tập ảnh ữ iệu đào tạo o<br /> đó oại ỏ ước thiết kế các đ c trưng s<br /> ng cho mô hình Kết quả th<br /> nghiệm phát hiện điểm đơn nhất trên SDL vân t y FV 2002 s<br /> ng<br /> mô hình mạng NN cho kết quả tốt so với các phương pháp truyền<br /> thống.<br /> - Luận án đề xuất phương pháp đối sánh trên b x<br /> đồ h a GPU s<br /> ng iểu i n M<br /> Thuật toán M<br /> được thiết kế ại để phù hợp với<br /> kiến trúc x<br /> song song củ GPU Kết quả đánh giá trên c r đồ h<br /> Nvdia GTX 680 cho thấy thuật toán có khả năng đối sánh 8 5 triệu vân<br /> t y trên giây khi không s<br /> ng quá trình gi cố Kết quả phù hợp với<br /> kết quả tốt nhất được công ố hiện n y Khi s<br /> ng quá trình gi cố<br /> thuật toán cho kết quả 1 8 triệu vân t y trên giây Tính toán trên GPU<br /> giúp triển kh i hệ thống truy vấn trên SDL hàng triệu vân t y tr nên<br /> khả thi với chi phí phù hợp<br /> Tổ chức của luận án<br /> ấu trúc củ uận án được t chức như s u:<br /> Ph n m đ u giới thiệu chung về đ ng ưc m c tiêu các đóng góp<br /> của luận án.<br /> hương 1 trình ày chi tiết ài toán đối sánh vân t y<br /> trên điểm<br /> chạc và m t số thuật toán đối sánh vân t y<br /> trên điểm chạc cho kết<br /> quả tốt hiện nay.<br /> hương 2 trình ày đề xuất của luận án cải tiến quá trình gi đoạn gia<br /> cố cho các thuật toán đối sánh<br /> hương 3 trình ày ài toán phát hiện điểm đơn nhất vân t y và đề<br /> xuất áp ng mạng NN vào nhận ạng các điểm đơn nhất từ ảnh vân<br /> tay.<br /> hương 4 mô tả các kỹ thuật triển kh i thuật toán đối sánh vân t y<br /> trên môi trư ng tính toán hiệu năng c o s<br /> ng b x<br /> GPU nhằm h<br /> trợ tăng tốc quá trình đ nh nh vân t y trên các SDL vân t y ớn ề<br /> xuất củ uận án tùy iến thuật toán M<br /> phù hợp với kiến trúc x<br /> song song củ<br /> x<br /> GPU<br /> uối cùng à kết uận củ uận án và các hướng phát triển<br /> đ nh tiếp<br /> theo.<br /> <br /> 3<br /> <br /> hương 1: K Á QUÁT VỀ<br /> ỂM<br /> <br /> Ố SÁN<br /> <br /> VÂN TAY DỰA TRÊN<br /> <br /> 1.1. Trích chọn thuộc tính từ ảnh vân tay<br /> ác thu c tính được trích ch n từ vân t y s d ng trong hệ thống<br /> nhận dạng thư ng có đ c điểm n đ nh, bất biến theo th i gi n và có tính<br /> phân oại giữ các vân t y. ác thuật toán đối sánh vân t y khác nh u có<br /> thể l a ch n các đ c trưng khác nh u ho c kết hợp các đ c trưng này<br /> được s d ng.<br /> Dựa trên điểm chạc: đây à cách tiếp cận ph biến nhất và à kỹ thuật<br /> được s d ng r ng rãi nhất. ác điểm chạc minuti<br /> à các điểm kết<br /> thúc ri g n ing ho c các điểm rẽ nhánh ifurc tion củ các đư ng<br /> vân t y.<br /> 1.1.1. Nâng cao chất lư ng ảnh vân tay<br /> M c đích củ thuật toán nâng c o chất ượng ảnh àm tăng đ<br /> tương phản các cấu trúc đư ng vân ác thuật toán nâng c o chất ượng<br /> ảnh t ng qu n không thật hữu ng với ảnh vân t y M t số cách tiếp<br /> cận s<br /> ng<br /> l c G or để nâng c o chất ượng ảnh phân tích Short<br /> Time Fourier Transform(STFT).<br /> 1.1.2. Tách đ c trưng điểm chạc<br /> ó nhiều phương pháp được đề xuất cho quá trình trích ch n điểm<br /> chạc từ ảnh vân t y đã được nâng c o chất ượng ảnh ác phương pháp<br /> truyền thống thư ng bao gồm các ước: ư về ảnh nh phân<br /> (binarization), àm mảnh (thinning và cuối cùng à phát hiện điểm chạc.<br /> Hiện nay kỹ thuật h c máy sâu cho kết quả c o trong quá trình phát hiện<br /> điểm chạc.<br /> 1.2. ánh giá kết quả của hệ thống nhận dạng vân tay<br /> ể đánh giá đ chính xác của m t hệ thống nhận dạng vân t y,<br /> m t số chỉ số đánh giá thư ng được s d ng:<br /> - F s M tch R t FMR : à tỷ lệ l i xác đ nh nh m à cùng của m t<br /> ngón t y khi so sánh h i vân t y khác nh u<br /> - False Not Match Rate (FNMR): à tỷ lệ l i khi xác đ nh h i vân t y<br /> củ cùng m t ngón t y à không phù hợp.<br /> - Equal-Error R t EER : ùng để chỉ tỷ lệ l i tại đó tỷ lệ l i FMR<br /> cân ằng với tỷ lệ l i FNMR EER à m t chỉ số chính thư ng được s<br /> d ng để đánh giá đ chính xác của m t hệ thống nhận dạng sinh trắc h c<br /> d trên vân t y.<br /> <br /> 4<br /> <br />