Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM VIII-O-1 XÂY DỰNG THUÂT TOÁN NHẬN DIỆN ĐẶC TRƯNG SINH TRẮC HỌC LÒNG BÀN TAY PALMPRINT TRÊN NỀN TẢNG DI ĐỘNG Nguyễn Duy Thiên, Trần Hoàng Đạt, Bùi Trọng Tú Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, ĐHQG-HCM TÓM TẮT Chứng thực cá nhân yếu tố quan trọng sống Để vượt qua khó khăn phương pháp chứng thực thơng thường, chứng thực sinh trắc học phát triển sử dụng yếu tố người Trong báo này, nhóm tác giả phát triển ứng dụng phần mềm chứng thực palmprint tảng di động Q trình chứng thực có bước: lấy mẫu liệu, tiền xử lý tín hiệu, rút trích đặc trưng đối sánh Một lọc Gabor chiều sử dụng để thu thông tin kết cấu sau hình ảnh palmprint đối sánh khoảng cách Hamming Kết chứng thực kiểm tra 14 người người chụp hình ảnh palmprint Bên cạnh đó, ứng dụng phần mềm đạt hiệu suất tốt với FAR 0% FRR 2.66% ngưỡng 0.7 Từ khoá: FRR, FAR, ROI GIỚI THIỆU Điện thoại di động năm gần có phát triển nhanh chóng trở thành thiết bị thay hoạt động thường ngày người bao gồm công việc xử lý thư điện tử (Email), lưu liệu quan trọng, toán trực tuyến v.v Với tầm quan trọng điện thoại di động sống vấn đề bảo mật điện thoại di động cần thiết quan tâm nghiên cứu Một vấn đề quan tâm bên ngồi tính giải trí quan trọng điện thoại di động chứng thực cá nhân Từ năm 70 trở lại [1], có nhiều thiết bị hệ thống sản xuất sử dụng công nghệ sinh trắc học để chứng thực cá nhân Năm 1970, hệ thống có tên Identimat có chức ghi lại kích thước bàn tay trở thành hệ thống thương mại hóa Tháng năm 2013, công ty Apple giới thiệu thiết bị Touch ID tích hợp Iphone 5S sử dụng công nghệ chứng thực dấu vân tay Những thiết bị hệ thống có ưu điểm vượt trội cách bảo mật thông thường Nhưng tồn số nhược điểm dấu vân tay dễ bị thay đổi tác động vật lý từ môi trường sống người sinh dấu vân tay không rõ ràng khiến cho việc chứng thực dễ bị sai Chính hạn chế chứng thực dấu vân tay mà nhà nghiên cứu chuyển hướng tập trung nghiên cứu vào cơng nghệ chứng thực lịng bàn tay Trong báo cáo này, nhóm tác giả xây dựng thuật toán nhận dạng đặc trưng sinh trắc học lòng bàn tay tảng điện thoại di động thơng minh dựa thuật tốn phân tích đặc trưng lịng bàn tay hình ảnh độ phân giải thấp phục vụ cho chứng thực cá nhân Wai Kin Kong, David Zhang [2] phát triển Mặc dù thuật toán gốc đạt yêu cầu cho việc chứng thực cá nhân, sử dụng cho hình ảnh chụp hệ thống máy chụp ảnh CCD cố định, điều làm cho thuật toán chưa linh động mong muốn thu hẹp phạm vi áp dụng thuật toán Chính khuyết điểm liệt kê làm động lực để nhóm tác giả cải thiện thuật toán gốc tốt dựa cải tiến xây dựng thuật toán sử dụng điện thoại di động thơng minh Hình Các tầng hệ thống sinh trắc học ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM THIẾT KẾ HỆ THỐNG Sơ đồ khối tổng quát hệthống trình bày hình Hệ thống có chức thiết lập mã số cho người dùng nhận diện người dùng có mẫu liệu tồn sở liệu hệ thống Hệ thống lấy mẫu máy chụp hình điện thoại di động xử lý mẫu liệu vi xử lý có sẵn điện thoại Hệ thống nhận diện nhóm tác giả thực hai ngơn ngữ lập trình : Java Matlab Nhóm tác giả sử dụng Matlab máy tính để thực việc đánh tìm ngưỡng tối ưu cho thuật tốn.Sau nhóm tác giả sử dụng ngưỡng tối ưu thuật toán để thực ứng dụng HTC JOne dùng JAVA Hình Sơ đồ mơ tả hệ thống nhận diện lấy mẫu THUẬT TOÁN TIỀN XỬ LÝ Trước ảnh đầu vào trải qua giai đoạn rút trích đặc trưng, hình ảnh đầu vào cần phải trải qua trình tiền xử lý Quá trình tiền xử lý trải qua bước Bước 1:ảnh đầu vào chuyển thành ảnh xám với giá trị mức xám trải dài từ đến 255 Sau đó, ảnh xám làm mờ lọc thấp qua Gaussian Dựa vào lược đồ xám ảnh (Histogram) lý thuyết ngưỡng Otsu, ta tính tốn ngưỡng 𝑇𝑝 để chuyển đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân Việc chuyển đổi biểu diễn sau [3] :  , G  x, y  * L  x, y   Tp B  x, y    0 , G  x, y  * L  x, y   Tp Trong đó, G  x, y  mẫu ảnh đầu vào chuyển đổi sang mức xám L  x, y  lọc thấp qua Gaussian,“*” phép nhân chập chiều ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM (a) (b) Hình (a) ảnh đầu vào sau qua lọc Gaussian, (b) ảnh xám sau nhị phân hóa Bước : rút trích biên lỗ ngón tay sử dụng lý thuyết vạch đường biên, sau ta thu tập hợp điểm biên nằm lỗ Fi x j Fi y j với (i  [1 , 3], j  [2 , n]) Điểm bắt đầu Sk thúc  x,2 kết Ek  x,2 lỗ đánh dấu cách sau [4] :  x , B  xB ,   S k  x,    B  , B  xB ,   k  1,3  x , B  xB ,   Ek  x,    B  , B  xB ,   k  1,3 Hình Điểm bắt đầu điểm kết thúc lỗ đánh dấu ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Bước : Tính tốn điểm trung tâm 𝐶𝑘 (𝑥, 𝑦)của lỗ phương trình sau :  C x M i   C y M i  k k j 1 Fi x j M i  j 1 Fi y j M i  k  1,3 k  1,3 Trong đó, M(i) tổng số điểm đường biên lỗ Sau đó, dựng đường thẳng qua điểm Ck  x, y  Mk  x,2 hai tọa độ Sk  x,2 , Ek  x,2 Đường thảng qua hai điểm điểm trung bình có dạng: yx  Ck y  2  2Ck x  M k xCk y   Ck x  M k x  Ck x  M k x   [3.1-1] Dựa vào đường thẳng ta tìm tọa độ ba điểm K1 , K , K3 điểm thuộc tập hợp điểm biên nằm đường thẳng [3.1-1] K1 , K , K3 Bước : Dựa vào điểm K1 K3 ,ta dựng đường thẳng K1 K qua hai điểm K1 K , sau ta dựng đường thẳng K1O1 , K3O3 vng góc với đường thẳng K1 K qua K1 , K3 Cách dựng Hình Cácđiểm trung tâm điểm đường thẳng sau: K1K3  mx  b K1O1  m1 x  b1 K3O3  m3 x  b3 Trong đó, m K3 y  K1 y 1 1 b  K3 y  m K3 x , m1  b1  K1 y  m1 K1 x , m3  m m K3 x  K1 x b3  K3 y  m3 K3 x , O1  x, y  điểm thuộc đường thẳng K1O1 có tọa độ x nhỏ nhất, O3  x, y  điểm thuộc đường thẳng K3O3 có tọa độ x nhỏ ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Hình Các đường thẳng K1O1 K3O3 , K1O3 Sau ta tiến hành lọc bỏ điểm vùng quan tâm (ROI) cách sử dụng bất đẳng thức sau:  G  x, y  * L  x, y  , mx  b  K1K3  G  x, y  * L  x, y    , mx  b  K1K3  0  G  x, y  * L  x, y  , m1 x  b1  K1O1  G  x, y  * L  x , y    , m1 x  b1  K1O1  0  G  x, y  * L  x, y  , m3 x  b3  K3O3  G  x, y  * L  x, y    , m3 x  b3  K3O3  0 Hình Ảnh sau lọc bỏ thành phần không quan tâm Bước : Xoay xoay G  x, y  * L  x, y  với góc  tính góc lệch hai điểm K2 O1 , sau G  x, y  * L  x, y  với góc  vùng quan tâm (ROI) O trích xuất với chiều cao 140 pixel chiều rộng 310 pixel ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM (a) (b) Hình (a) Ảnh sau xoay, (b) Định vị vùng quam tâm trích xuất vùng quan tâm (ROI) RÚT TRÍCH ĐẶC TRƯNG VÀ ĐỐI SÁNH ĐẶC TRƯNG Rút trích đặc trưng Đặc trưng dịng vết nhăn nhận xét từ hình ảnh chụp palmprint Một số lý thuyết ví dụ lọc ngăn xếp (stack filter) thu đặc trưng dịng Tuy nhiên, đặc trưng dịng khơng đạt tỷ lệ nhận diện cao tương đồng lịng bàn tay khác Hình cho thấy hình ảnh palmprint có đặc trưng dịng tương đối giống Bên cạnh đó, đặc trưng vết nhăn có khả chứng thực palmprint cao việc rút trích đặc trưng từ chúng khó thực Với lý việc ứng dụng phân tích kết cấu (texture) để chứng thực palmprint điều cần thiết Hình Đặc trưng dịng khác Trong thực nghiệm, hàm Gabor [5] với thiết lập thông số đặc biệt (  ,  ,  ) biến đổi thành lọc Gabor rời rạc Các thông số chọn từ bảng 4.1 thiết lập sau : Bảng Thông số lọc Số thứ tự Kích thước lọc    35x35 0.01145 44.9432 35x35 45 0.01145 44.9432 35x35 90 0.01145 44.9432 35x35 120 0.01145 44.9432 35x35 135 0.01145 44.9432 ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Bộ lọc Gabor thiết lập thông số đặc biệt bảng nhân chập với ảnh vùng quan tâm (ROI) 310x140 pixel Hình ảnh thu sau thực lọc Gabor mã hóa theo cách sau : Hình 10 Vùng quan tâm (ROI) trích xuất từ long bàn tay Hình 11 Hình ảnh Pr sau mã hóa với thông số thiết lập lọc Gabor G  x, y, 0, 0.01145, 44.9432 Đối sánh vector đặc trưng Quá trình đối sánh đặc trưng sử dụng lý thuyết khoảng cách Hamming để tính tốn điểm đối sánh Gọi 𝑀 𝑉 hai ma trận đặc trưng có khoảng cách w x h khoảng cách Hamming H hai ma trận quy định sau: h w H  ((M r  i, j   Vr  i, j )  (M i  i, j   Vi i, j ) ) i 1 j 1 Trong đó, M r Vr phần thực, M i Vi phần ảo , tính dựa theo cơng thức Do   phép toán xor Điểm đối sánh H , Do có giá trị thuộc khoảng [0, 1], giá trị Do gần kết  w*h  đối sánh hồn hảo CÀI ĐẶT THUẬT TỐN Q trình cài đặt trải qua hai giai đoạn : tạo sở liệu cài đặt thuật toán điện thoại di động.Nhóm tác giả tạo sở liệu phục vụ cho việc kiểm tra thuật toán bao gồm 52 hình ảnh lịng bàn tay, có ISBN: 978-604-82-1375-6 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM kích thước 1520 x 2688 lấy từ 13 người độ tuổi lựa chọn từ 21 tuổi đến 24 tuổi Qua trình tiền xử lý ta thu hình ảnh vùng quan tâm (ROI) có kích thước 310 x 140 Hình 12 Ảnh lòng bàn tay lưu sở liệu vơi mã số Điều kiện lấy mẫu tuân theo số điều kiện sau : lòng bàn tay đặt ánh sáng đèn phịng thí nghiệm, cho phép nhiễu rung lắc tay, đèn flash điện thoại chiếu trực tiếp vào lòng bàn tay, người lấy mẫu không đeo trang sức ngón tay lịng bàn tay Mỗi tập mẫu người cấp mã số để phục vụ cho việc thực đối sánh sau mẫu yêu cầu chứng thực đối sánh với mẫu có mã số Thuật toán cài đặt tảng hệ điều hành Android 4.2.2 tương thích ngược với phiên Android 4.0 trở lên [6,7] Thuật toán kiểm tra điện thoại di động HTC JOne có cấu sau : máy chụp hình có độ phân giải Mega Pixel, với kích thước hình ảnh tối đa 2688 x 1520, chế độ tự động lấy nét, ổn định quang học, đèn flash Led,vi xử lý Quad-Core 1.7 GHz Krait 300, chip đồ họa Adreno 320, hệ điều hành Android 4.4.2, nhớ Ram GB Bên cạnh thuật tốn cịn cài đặt máy tính với cấu sau : Dell Inspiron N5110 Intel Core i5-2410M 2.3GHz ( 4CPUs ), RAM GB, BUS 1333 MHz, NVDIA GeForce GT525M 1024 MB, hệ điều hành Window 64 bit (a) (b) Hình 13 (a) Giao diện phần mềm Palmprint Authentication chạy điện thoại Android HTC JOne, (b) Ảnh đầu vào nhị phân hóa ISBN: 978-604-82-1375-6 10 Báo cáo tồn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM (a) (b) Hình 14 (a) Vùng quan tâm trích xuất, (b) Ảnh mã hóa sau lọc qua lọc Gabor KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Hiệu suất chứng thực chương trình thay đổi theo ngưỡng 𝑇𝑎𝑟 𝑇𝑎𝑟 điều khiển FAR FRR, thông số tỉ lệ nghich với nhau, dựa vào hình ảnh biểu đồ bên ta phân tích phân bố điểm đốisánh tập mẫu sở liệu Hình 15 Phân bố điểm đối sánh tập mẫu với thông số hàm lọc Gabor ( 0, 0.01145, 44.9432 ) ISBN: 978-604-82-1375-6 11 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Dựa vào số liệu thực nghiệm phần mềm Matlab, nhóm tác giả rút bảng số liệu sau : Bảng Kết thực nghiệm việc chọn ngưỡng Tar Thông số lọc Gabor  , , 0, 0.01145, 44.9432 45, 0.01145, 44.9432 90, 0.01145, 44.9432 120, 0.01145, 44.9432 135, 0.01145, 44.9432 Thế ngưỡng Tar FAR (%) FRR (%) 0.07 0.00 3.14 0.08 0.07 2.51 0.09 0.44 2.37 0.10 0.73 1.33 0.11 2.15 0.96 0.12 4.36 0.74 0.07 0.14 2.81 0.08 1.33 1.99 0.09 3.47 1.26 0.10 3.73 0.81 0.11 4.07 0.44 0.12 4.31 0.29 0.07 0.00 3.55 0.08 0.00 2.81 0.09 0.00 2.44 0.10 0.22 1.99 0.11 0.89 1.40 0.12 3.32 1.10 0.07 0.00 2.66 0.08 0.00 1.99 0.09 0.07 1.77 0.10 0.73 1.18 0.11 3.03 1.06 0.12 4.88 0.66 0.07 0.00 2.99 0.08 0.15 1.77 0.09 0.22 1.48 0.10 0.96 1.35 0.11 1.92 0.66 0.12 5.25 0.44 Do trình xử lý khác tùy thuộc vào hệ điều hành phần cứng mà thiết bị có cách xử lý khác nhau, báo cáo nhóm tác giả thực đo thời gian xử lý q trình rút trích đặc trưng , điều kiện kiểm tra tuân theo tiêu chuẩn sau :máy tính chạy phần mềm Matlab R2013a khơng mở ứng dụng khác, máy tính khơng thực kỹ thuật đa luồng không sử dụng GPU để tăng tốc độ xử lý, điện thoại chạy hệ điều hành Android 4.4.2 không mở ứng dụng dịch vụ chạy ngầm khác, điện thoại sử dụng kỹ thuật đa luồng để lấy thời gian xử lý tốt ISBN: 978-604-82-1375-6 12 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Sau tiến hành đo thời gian xử lý q trình rút trích đặc trưng dựa theo tiêu chuẩn nhóm tác giả có bảng số liệu sau : Bảng Kết đo thời gian xử lý q trình rút trích đặc trưng Thông số lọc Gabor (  , ,) Thời gian xử lý (s) 0, 0.01145, 44.9432 45, 0.01145, 44.9432 90, 0.01145, 44.9432 120, 0.01145, 44.9432 135, 0.01145, 44.9432 Điện thoại 1.939 2.068 1.989 1.905 1.86 Máy tính 0.624 0.4992 0.546 0.6396 0.7332 Dựa vào bảng ta thấy thời gian xử lý điện thoại lâu khoảng 3.5 lần so với thời gian xử lý máy tính Nhưng với thời gian xử lý từ 1.86 giây đến 2.068 giây việc ứng dụng thuật tốn xử lý rút trích đặc trưng điện thoại di động khả quan KẾT LUẬN Trong báo này, nhóm tác giả giới thiệu tổng quan thuật toán nhận dạng đặc trưng sinh trắc học lòng bàn tay tảng di động Nhóm tác giả thực thành cơng thuật tốn chạy máy tính điện thoại di động Từ thông số kết thu trên, cho thấy thuật tốn thời gian để thực máy tính lại tốn thời gian điện thoại di động, điều làm cho khả đáp ứng tức thời phần mềm có chênh lệch Nhưng với phát triển không ngừng lĩnh vực thiết kế vi mạch điều tương lai khắc phục Bên cạnh cơng việc nhóm tác giả thực thành cơng cịn tồn việc mà nhóm tác giả cần phải thực tương lai Đầu tiên tăng tốc độ xử lý thuật toán điện thoại di động máy tính Thứ hai hình ảnh lịng bàn tay chụp cho phép xử lý hai lịng bàn tay Thứ ba hình ảnh lịng bàn tay chụp khơng cần ánh sáng đèn flash chiếu thẳng vào Thứ tư nhóm tác giả sử dụng ngơn ngữ lập trình Java để xây dựng thư viện mã nguồn mở, nhằm mục đích thực việc kế thừa cải thiện thuật toán tốt Thứ năm mở rộng đối tượng lấy mẫu lòng bàn tay để tăng số lượng tập mẫu tìm ngưỡng 𝑇𝑎𝑟 tốt BUILDING FEATURE DETECTION ALGORITHM BIOMETRIC PALMPRINT IN MOBILE PLATFORM Nguyen Duy Thien, Tran Hoang Đat, Bui Trong Tu University of Sciences, VNU-HCM ABSTRACT Personal authentication play an important role in our society To overcome the disadvantages of conventional authentication methods, biometric authentication has been developed to use the characteristics of human nature In this paper, we develop a software application of palmprint authentication in mobile platform Authentication have four steps consisting of data acquisition, preprocessing, feature extraction and matching A 2-D Gabor filter is used to obtain the texture information then two palmprint images are matched by Hamming distance The authentication has been tested on 14 persons with palmprint images per one person In addiotion, the software application provides a good performance with FAR of 0% and FRR of 2.66% with the threshold value of 0.7 Keywords: FRR, FAR, ROI TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D.Zhang, Palmprint Authentication,Springer Science & Business Media, 2004 [2] D.Zhang, W.K.Kong, J.You, M Wong,”Online palmprint identification”, IEEE Transactions on pattern andalysis and machine intelligence25 (9) (2003) 1041 – 1050 [3] W.K.Kong, D.Zhang, ”Palmprint Texture Analysis based on Low Resolution Images fod Personal Authentication”, Proceedings of 16th International Conference on Pattern Recognition3 (2002) 807– 810 ISBN: 978-604-82-1375-6 13 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM [4] Z.Khan, A.Mian, Y.Hu, “Contour Code : Robust and Efficent multispectral palmprint encoding for human recognition ”, IEEE international Conference (2011) [5] W.K.Kong, D.Zhang, W.Li, “Palmprint feature extraction using 2D Gabor filters”, Pattern Recognition 36 (2003) 2339 – 2347 [6] G.Allen, M.Murphy, Beginning Android 4, Apress, 2011 [7] S.Komatineni, D.MacLean, Pro Android 4, Apress, 2012 ISBN: 978-604-82-1375-6 14