MỤC LỤC MỤC LỤC Tóm tắt luận văn Lời cảm ơn Lời cam đoan Danh mục kí hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ đồ thị PHẦN MỞ ĐẦU 11 Lý chọn đề tài 11 Ý nghĩa, mục đích đề tài 13 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 14 3.1 Đối tượng nghiên cứu 14 3.2 Phạm vi nghiên cứu 14 Phương pháp nghiên cứu 14 Phương tiện nghiên cứu 15 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 16 Những vấn đề giải 16 Kết đạt 17 NỘI DUNG 18 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 18 1.1 Tổng quan phương pháp nhận dạng sinh trắc học 18 1.1.1 Phương pháp nhận dạng chữ ký 19 1.1.2 Phương pháp nhận dạng giọng nói 20 1.1.3 Phương pháp nhận dạng khuôn mặt 20 1.1.4 Phương pháp nhận dạng mống mắt 22 1.1.5 Phương pháp nhận dạng vân tay 24 1.1.6 Một số phương pháp nhận dạng khác 25 1.1.7 Tại nên sử dụng nhận dạng vân tay 27 1.1.8 Nhu cầu thực tế ứng dụng nhận dạng sinh trắc học 29 1.2 Tổng quan mạng nơ ron 30 1.2.1 Bộ não nơ ron sinh học 30 1.2.2 Mô hình nơ ron nhân tạo mạng nơ ron nhân tạo 32 1.3 Tình hình nghiên ứng dụng mạng nơ ron 40 1.3.1 Tình hình nghiên cứu nước 40 1.3.2 Tình hình nghiên cứu nước 44 1.4 Phát biểu toán giới hạn vấn đề nghiên cứu 46 1.5 Kết luận chương 46 CHƯƠNG 2: BIỂU DIỄN VÂN TAY VÀ PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG47 2.1 Phân tích biểu diễn vân tay 47 2.1.1 Giới thiệu ảnh vân tay 47 2.1.2 Phân đoạn ảnh 49 2.1.3 Tăng cường ảnh 50 2.1.4 Rút trích đặc trưng 62 2.2 Phương pháp nhận dạng vân tay 69 2.2.1 Đối sánh vân tay 69 2.2.2 Nhận dạng vân tay mạng nơ ron 80 2.3 Kết luận chương 91 CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG NHẬN DẠNG VÂN TAY SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 93 3.1 Kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay 93 3.1.1 Kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay 93 3.1.2 Sơ đồ bước xử lý trình nhận dạng 94 3.2 Phân tích hệ thống nhận dạng vân tay 96 3.2.1 Khảo sát trạng xác lập dự án 96 3.2.2 Phân tích chức 99 3.2.3 Phân tích thiết kế sở liệu 100 3.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay mạng nơ ron 103 3.3.1 Giới thiệu hệ thống kỹ thuật sử dụng 103 3.3.2 Giao diện hệ thống 104 3.3.2.1 Quản trị người dùng 104 3.3.2.2 Quản lý công dân 105 3.3.2.3 Xử lý ảnh vân tay 105 3.3.2.4 Nhận dạng phương pháp đối sánh 1-1 106 3.3.2.5 Nhận dạng phương pháp đối sánh sở liệu 106 3.3.2.6 Nhận dạng phương pháp mạng nơ ron 107 3.4 Ứng dụng đánh giá kết 108 3.4.1 Áp dụng thử nghiệm cho công ty 108 3.4.2 Kết đánh giá 108 3.4.2.1 Kết 108 3.4.2.2 Đánh giá 109 3.5 Kết luận chương 109 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 110 A Kết luận 110 B Kiến nghị 112 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 113 Tóm tắt luận văn Họ tên học viên: Đỗ Thanh Long Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin Cán hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Quang Hoan Tên đề tài: Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơron nhân tạo Tóm tắt: Nghiên cứu tổng quan phương pháp nhận dạng sinh trắc học đặc biệt nhận dạng dấy vân tay, kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay tự động quy trình xử lý nó; Nghiên cứu số thuật toán cho phân đoạn ảnh, tăng cường ảnh; Tìm hiểu đặc trưng ảnh vân tay, từ nghiên cứu số thuật toán rút trích đặc trưng ảnh vân tay phương pháp nhận dạng ảnh phương pháp đối sánh phương pháp sử dụng mạng nơ ron để xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay Phân tích thiết kế xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng hai loại mạng nơ ron nhân tạo mạng perception mạng lan truyền ngược Nội dung luận văn Chương 1: Tổng quan Tìm hiểu phương pháp nhận dạng nói chung phương pháp nhận dạng vân tay nói riêng Tìm hiểu tổng quan mạng nơ ron tình hình nghiên cứu từ xác định vấn đề nghiên cứu luận văn mục tiêu đề tài Chương 2: Phân tích biểu diễn vân tay phương pháp nhận dạng Tìm hiểu kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay Tìm hiểu kỹ thuật trích chọn điểm đặc trưng ảnh vân tay Tìm hiểu mô hình mạng nơ ron thuật toán mạng nơ ron áp dụng vào hệ thống nhận dạng Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Phân tích thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Trang Xây dựng hệ thống hệ thống nhận mẫu vân tay theo phân tích thiết kế Ứng dụng hệ thống nhận mẫu vân tay vào thực tế đánh giá kết đạt Trang Lời cảm ơn Trong thời gian nghiên cứu thực luận văn này, nhận giúp đỡ nhiệt tình quan, tổ chức cá nhân Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới tất tập thể, cá nhân tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình thực nghiên cứu luận văn Trước hết xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Bách khoa Hà Nội Viện đào tạo Sau đại học nhà trường thầy cô giáo, người trang bị kiến thức cho suốt trình học tập Với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất, xin trân trọng cảm ơn thầy giáo - PGS.TS Nguyễn Quang Hoan, người thầy trực tiếp bảo, hướng dẫn khoa học giúp đỡ suốt trình nghiên cứu, hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn tất bạn bè, đồng nghiệp động viên, giúp đỡ nhiệt tình đóng góp nhiều ý kiến quý báu để hoàn thành luận văn Do thời gian nghiên cứu có hạn, luận văn hẳn tránh khỏi sơ suất, thiếu sót, mong nhận đuợc đóng góp thầy cô giáo toàn thể bạn đọc Xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2015 Tác giả luận văn Đỗ Thanh Long Trang Lời cam đoan Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu thân, xuất phát từ yêu cầu phát sinh công việc để hình thành hướng nghiên cứu Các số liệu có nguồn gốc rõ ràng tuân thủ nguyên tắc kết trình bày luận văn thu thập trình nghiên cứu trung thực chưa công bố trước Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cám ơn, thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà Nội, tháng năm 2015 Tác giả luận văn Đỗ Thanh Long Trang Danh mục kí hiệu, chữ viết tắt Từ viết tắt Tiếng Việt Tiếng Anh AFIS Hệ thống nhận dạng vân tay Automated Fingerprint Identification System ATM Máy rút tiền tự động Automated Teller Machine PIN Mã số định danh cá nhân Personal Identification Number ID Nhận diện Identification BBVA Dịch vụ tài toàn cầu ANN Mạng nơ ron nhân tạo CSDL Cơ sở liệu LAN Mạng nội Artificial Neural Network Local Area Network FMR False Match Rate FNMR False Non Match Rate BP Lan truyền ngược Back Propagation USB Thiết bị lưu trữ di động Universal Serial Bus VN Việt Nam Trang Danh mục bảng biểu Bảng 3.1: Bảng liệu người dùng 101 Bảng 3.2: Bảng liệu công dân 101 Bảng 3.3: Bảng liệu tỉnh thành 102 Bảng 3.4: Bảng liệu quận huyện 102 Bảng 3.5: Bảng liệu vân tay .102 Bảng 3.6: Bảng liệu trọng số mạng 102 Bảng 3.7: Bảng liệu phân quyền người dùng 103 Bảng 3.8: Bảng liệu cấu hình .103 Trang Danh mục hình vẽ đồ thị Hình 1.1: Cơ chế DeepFace Facebook .22 Hình 1.2: Quét võng mạc 23 Hình 1.3: Công nghệ quét vân tay iPhone 24 Hình 1.4: Máy quét tĩnh mạch lòng bàn tay 25 Hình 1.5: Sinh trắc học hành vi Behavioral Biometrics 26 Hình 1.6: Mô hình Nymi sử dụng công nghệ Cardiac Rhythm 27 Hình 1.7: Tỷ lệ phần trăm ứng dụng công nghệ sinh trắc học 29 Hình 1.8: Các ứng dụng hệ thống nhận dạng vân tay 30 Hình 1.9: Doanh thu công nghệ sinh trắc học năm gần dự đoán doanh thu năm tới 30 Hình 1.10: Cấu tạo nơ ron sinh học 31 Hình 1.11: Cấu trúc nơ ron nhân tạo 33 Hình 1.12: Các hàm phân tách 34 Hình 1.13: Hàm tác động giới hạn cứng 34 Hình 1.17: Mạng lan truyền tiến tầng 38 Hình 1.18: Mạng lan truyền tiến nhiều tầng .38 Hình 1.19: Một nơ ron với phản hồi đến 38 Hình 1.20: Mạng hồi quy tầng 38 Hình 1.21: Mạng hồi quy nhiều tầng 38 Hình 1.22: Quy tắc học trọng số tổng quát .39 Hình 1.23: Vân tay đèn người Paléttin (400 A.D) 41 Hình 1.24: Con dấu thương mại Berwick (1809) .42 Hình 1.25: Chữ kí vân tay người Trung Quốc buôn bán (1839) 42 Hình 2.1: Các đường vân rãnh ảnh vân tay 47 Hình 2.2: Các điểm Singularity Core Delta 48 Hình 2.3: Một số Core thường gặp 48 Hình 2.4: Các điểm minutiae Ridge Ending (điểm kết thúc) Bifurcation (điểm rẽ nhánh) 49 Trang  Quản lý công dân: Quản trị viên thực thao tác thêm sửa xóa công dân hay quản lý doanh nghiệp thêm, sửa xóa nhân viên Chức Xử lý ảnh bao gồm chức bước thực việc xử lý ảnh để trích chọn điểm đặc trưng vân tay Chức Công cụ bao gồm phương pháp để nhận dạng vân tay  Đối sánh 1-1: Thực việc đối sánh hai ảnh lựa chọn  Nhận dạng sở liệu: Phương pháp đối sánh so sánh ảnh vân tay CSDL, Phương pháp nhận dạng mạng nơ ron sử dụng hai loại mạng mạng perception lớp mạng lan truyền ngược  Nhận dạng mạng nơ ron 3.2.3 Phân tích thiết kế sở liệu Dựa sơ đồ phân cấp chức hệ thống đưa thực thể cần lưu trữ sở liệu bao gồm: - Người dùng hệ thống (quản trị viên): (bao gồm admin nhân viên phân quyền quản trị hệ thống) - Công nhân hay nhân viên người lưu trữ vân tay để nhận mẫu vân tay - Danh mục quận huyện - Danh mục tỉnh thành - Phân quyền người sử dụng - Cấu hình hệ thống - Vân tay - Trọng số mạng nơ ron Các bảng liệu chi tiết trường liệu cần lưu trữ - Bảng liệu người dùng Tên trường Kiểu liệu Mô tả Username Varchar(100) Tên đăng nhặp Trang 100 Password Varchar(1000) Mật Email Varchar(200) Email MobilePhone Varchar(50) Số điện thoại ImageUrl Varchar(200) Đường dẫn ảnh FullName Varchar(200) Họ tên đầy đủ ChucVu Varchar(200) Chức vụ Birthday Datetime Ngày sinh DonViCongTac Varchar(200) Đơn vị công tác PermissionId Int(10) Quyền hạn Bảng 3.1: Bảng liệu người dùng - Bảng liệu công dân Tên trường Kiểu liệu Mô tả HoTen Varchar(100) Họ tên công dân NgaySinh Datetime Ngày sinh GioiTinh Varchar(200) Giới tính SoCMND Varchar(50) Số CMND SoHoChieu Varchar(200) Số hộ chiếu NgayCap Datetime Ngày cấp NoiCap Varchar(200) Nơi cấp Id_tinhthanh Int(10) Tỉnh thành Id_quanhuyen Int(10) Quận huyện Phuongxa Int(10) Phường xã DiaChi Varchar(200) Địa GhiChu Varchar(200) Ghi ImageUrl Varchar(200) Đường dẫn ảnh Bảng 3.2: Bảng liệu công dân - Bảng liệu tỉnh thành Trang 101 Tên trường Kiểu liệu Mô tả Id Int(10) Mã tỉnh, thành phố TenTinhThanh Varchar(200) Tên tỉnh thành phố Bảng 3.3: Bảng liệu tỉnh thành - Bảng liệu quận huyện Tên trường Kiểu liệu Mô tả Id Int(10) Mã tỉnh, thành phố TenQuanHuyen Varchar(200) Tên quận huyện Id_TinhThanh Varchar(200) Mã tỉnh, thành phố Bảng 3.4: Bảng liệu quận huyện - Bảng liệu vân tay Tên trường Kiểu liệu Mô tả SoCMND Int(50) Số CMND DacTrung Varchar(200) Đặc trưng ImgUrl Varchar(200) Đường dẫn ảnh LoạiNgon Varchar(200) Loại ngón Bảng 3.5: Bảng liệu vân tay - Bảng liệu trọng số mạng Tên trường Kiểu liệu Mô tả SoCMND Int(50) Số CMND Daura Float Đầu Trongso Varchar(200) Trọng số Id Int(10) Mã trọng số Bảng 3.6: Bảng liệu trọng số mạng - Bảng liệu phân quyền người dùng Trang 102 Tên trường Kiểu liệu Mô tả ID Int(50) Mã quyền sử dụng Name Float Tên quyền sử dụng Role Varchar(200) Quyền sử dụng Bảng 3.7: Bảng liệu phân quyền người dùng - Bảng liệu cấu hình Tên trường Kiểu liệu Mô tả ConfigName Varchar(200) Tên cấu hình ConfigValue Varchar(200) Giá trị cấu hình Bảng 3.8: Bảng liệu cấu hình 3.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay mạng nơ ron 3.3.1 Giới thiệu hệ thống kỹ thuật sử dụng Để thử nghiệm thuật toán trình bày chương trên, em xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng perception lớp mạng lan truyền ngược Hệ thống cài đặt ngôn ngữ Visual C# công cụ Visual Studio 2012 sử dụng hệ quản trị sở liệu SQL Server 2008R2 Hệ thống gồm chức chính: Quản trị người dùng công dân, Biên tập ảnh, thao tác với sở liệu, nhận dạng vân tay phương pháp đối sánh phương pháp sử dụng mạng nơ ron Trang 103 3.3.2 Giao diện hệ thống Hình 3.6: Giao diện hệ thống nhận mẫu vân tay 3.3.2.1 Quản trị người dùng Hình 3.7: Giao diện Quản trị người dùng hệ thống Trang 104 3.3.2.2 Quản lý công dân Hình 3.8: Quản lý công dân 3.3.2.3 Xử lý ảnh vân tay Hình 3.9: Xử lý ảnh vân tay Trang 105 3.3.2.4 Nhận dạng phương pháp đối sánh 1-1 Hình 3.10: Nhận dạng phương pháp đối sánh 1-1 3.3.2.5 Nhận dạng phương pháp đối sánh sở liệu Hình 3.11: Nhận dạng phương pháp đối sánh sở liệu Trang 106 3.3.2.6 Nhận dạng phương pháp mạng nơ ron Bước 1: Chọn ảnh cần nhận dạng Hình 3.12: Chọn ảnh mẫu vân tay cần nhận dạng Bước 2: Chọn mạng huấn luyện Hình 3.13: Chọn mạng nơ ron hệ số học Bước 3: Traning nhận dạng Trang 107 Hình 3.14: Traning nhận dạng 3.4 Ứng dụng đánh giá kết 3.4.1 Áp dụng thử nghiệm cho công ty Để áp dụng thực nghiệm hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo áp dụng hệ thống cho công ty cổ phần giải pháp phần mềm Trí Việt Cơ sở liệu vân tay nhân viên công ty với khoảng 30 nhân viên gần 300 mẫu vân tay Các thông tin nhân viên mẫu vân tay lưu trữ sở liệu hệ thống 3.4.2 Kết đánh giá 3.4.2.1 Kết Qua áp dụng thực tế hệ thống nhận dạng mẫu vân tay để quản lý việc chấm công công ty cổ phần giải pháp phần mềm Trí Việt đưa kết độ xác sử dụng phương pháp mạng nơ ron Với khoảng gần 300 mẫu vân tay Trang 108 số lượng người dùng khoảng 30 nhân viên, hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo đạt kết sau: + Mạng perception: Số lượng nhân viên nhận dạng xác mẫu vân tay 27/30 người đạt độ xác 90% + Mạng lan truyền ngược: Số lượng nhân viên nhận dạng xác mẫu vân tay 28/30 người đạt độ xác 93,33% 3.4.2.2 Đánh giá Qua kết áp dụng thực tế hệ thống thấy độ xác hệ thống nhận dạng mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cao với độ xác 90% Tuy nhiên độ xác vân chưa tuyệt đối trình xử lý ảnh mẫu vân tay mờ, không rõ chưa tốt Vì cần nghiên cứu thêm kỹ thuật xử lý ảnh vân tay để cải thiện độ xác nhận dạng hệ thống 3.5 Kết luận chương Như chương phân tích thiết kế hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng phương pháp nhận dạng theo phương pháp cũ đặc biệt phương pháp nhận dạng mạng nơ ron Hệ thống đáp ứng yêu cầu hệ thống nhận mẫu vân tay Độ xác nhận dạng tương đối cao nhiên thời gian thực chưa tốt tốc độ traning mạng Trang 109 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A Kết luận Luận văn tốt nghiệp tác giả với đề tài: “Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo” hoàn thành Qua thời gian nghiên cứu thực luận văn, đề tài giải vấn đề sau: Xây dựng kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay Trong trình nghiên cứu nhận thấy để đối sánh ảnh có độ xác cao hệ thống phải thực xóa nhiễu trên ảnh đầu vào thực bước tiền xử lý ảnh tốt đưa vào hệ thống để trích chọn nhận dạng, nên nghiên cứu việc nâng cấp ảnh vân tay hai kỹ thuật sau: Nâng cấp ảnh cách kéo giãn lược đồ cấp xám, nâng cấp lọc Gabor tham số lọc Trên sở lọc Gabor đưa phương pháp nâng cấp ảnh vân tay nhiều bước, đưa thuật toán cắt ngưỡng theo hướng thích nghi để chuyển ảnh vân tay đa cấp xám ảnh nhị phân làm sở để làm mảnh ảnh vân tay biện pháp nâng cao tốc độ xử lý Xây dựng module quản lý nhân viên quản lý công dân Trong hệ thống việc quản lý người dùng tác động tới hệ thống vấn đề xây dựng Hệ thống nhận mẫu sử dụng mạng nơ ron nhân tạo xây dựng module quản lý nhân viên quản lý công dân với thông tin sở liệu đủ để đáp ứng nhu cầu thực tế Xây dựng module nhận dạng vân tay loại mạng nơ ron Đặc biệt để áp dụng nghiên cứu lý thuyết vào thực tế xây dựng module nhận dạng vân tay mạng nơ ron Ở sử dụng hai loại mạng nơ ron mạng perception mạng lan truyền ngược với tỉ lệ nhận dạng xác cao áp dụng hệ thống vào thực tế Các kết đạt đề tài: Đề tài khái quát, tổng hợp phương pháp nhận dạng sinh trắc học Trên sở phân tích đặc điểm riêng, ưu nhược điểm Trang 110 phương pháp nhận dạng Từ đánh giá nhu cầu thực tế việc áp dụng phương pháp nhận dạng sinh trắc học vào thực tế đặc biệt phương pháp nhận dạng mẫu vân tay Tác giả xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo thử nghiệm với liệu mẫu từ áp dụng vào thực tế cho quan, doanh nghiệp Những khó khăn hướng giải Những khó khăn gặp phải trình thực đề tài: Bên cạnh kết đạt được, vấn đề tồn mà luận văn chưa giải được, kể đến số vấn đề sau: - Luận văn chưa đặt vấn đề tốc độ đối sánh hệ thống - Số mẫu nhận dạng hạn chế - Chưa phân tích chi tiết nhu cầu thực tế áp dụng hệ thống nhận mẫu vân tay Hướng giải quyết: Với kết đạt vấn đề tồn tại, xin đề xuất số hướng phát triền thời gian tới nhằm nâng cao chất lượng nhận dạng mẫu vân tay hệ thống - Tiến hành thu thập thêm mẫu để xây dựng tập liệu đầy đủ - Nghiên cứu thêm thuật toán làm mảnh khác để loại bỏ xương thừa ảnh vân tay sau làm mảnh loại bỏ điểm đặc trưng không - Tiến hành nghiên cứu sâu thuật toán nhận dạng mạng nơ ron từ nâng cao tốc độ nhận dạng hệ thống - Nghiên cứu tổ chức liệu ảnh mẫu để tăng tốc độ tìm kiếm nhận dạng Trang 111 B Kiến nghị Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận văn, tác giả nhận thấy để áp dụng hệ thống nhận mẫu vân tay vào thực tế đạt hiệu cao phải trọng đến số vấn đề sau: - Thực việc lấy ảnh mẫu vân tay cần rõ nét để khả nhận dạng xác hệ thống cao - Cần phân tích thiết kế hệ thống cách chi tiết để quy trình thực nhận dạng nhanh - Cần sử dụng máy chủ với tốc độ tính toán xử lý nhanh để thời gian nhận dạng hệ thống giảm xuống – nhận dạng nhanh C Hướng phát triển đề tài Do điều kiện cá nhân hạn chế, nên vấn đề nghiên cứu "Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo" khuôn khổ luận văn dừng lại nghiên cứu ban đầu Vì vậy, nghiên cứu vấn đề tập trung triển khai theo hướng sau: - Nghiên cứu kỹ thuật nâng cấp ảnh vân tay để việc nhận dạng có độ xác cao - Nghiên cứu phân tích quy trình nhận dạng để áp dụng vào thực tế thuận tiện dễ dàng để áp dụng rộng rãi - Nghiên cứu loại mạng nơ ron giải thuật khác để tăng tốc độ nhận dạng độ xác hệ thống - Trang 112 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Quang Hoan (2013), Xử lý ảnh, Học viện Công nghệ Bưu Viễn thông [2] Nguyễn Nhật Quang (2014), Bài giảng môn học Học Máy, trường Đại học Bách khoa Hà Nội [3] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật [4] Nguyễn Thị Huệ (2013), Nghiên cứu số giải thuật phân tích đặc trưng vân tay thử nghiệm nhận dạng vân tay, Luận văn thạc sĩ Hệ thống thông tin, Trường Học Viện Công nghệ Bưu Viễn thông [5] http://www.khoavantay.com.vn/cong-nghe-van-tay-153-11-130-1-cttt.aspx [6] http://www.pcworld.com.vn/articles/cong-nghe/cong-nghe/2014/08/1235665/6ung-dung-sinh-trac-hoc-pho-bien-hien-nay/ [7] http://vi.wikipedia.org/wiki/Sinh_tr%E1%BA%AFc_h%E1%BB%8Dc Tiếng Anh [8] P J Phillips, A Martin, C L Wilson, and M Przybocki (2000), an Introduction to Evaluating Biometric System, IEEE Computer Magazine [9] Davide Maltoni and Salil Prabhakar (2003), Fingerprint Analysis and Representation, Handbook of Fingerprint, Springer-Verlag New York [10] Roli, Priti Shgal and Punam Bedi (2011), Minutiae Extraction from Fingerprint Images - a Review, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol 8, Issue 5, No [11] Raymond Thai (2003), Fingerprint Image Enhancement and Minutiae Extraction, Technical Report, the University of Westerm Australia [12] Dario Maio and Davide Maltoni (1997), Direct Gray-Scale Minutiae Dectection in Fingerprint, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine D45 Intelligence, Vol 19, No [13] http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=7 Trang 113 [14] http://www.sourceafis.org/blog/download/ [15] http://www.slideshare.net/123456chan/fingerprint-recognition-system19885709 Trang 114 ... Về mặt thực tiễn Xây dựng ứng dụng nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Từ đưa ứng dụng thực tế: Xây dựng hệ thống nhận mẫu vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo từ áp dụng cho doanh nghiệp... diễn vân tay, phương pháp nhận dạng vân tay sử dụng Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Chương tìm hiểu kiến trúc hệ thống nhận dạng vân tay, phân tích xây dựng hệ thống. .. ảnh vân tay Tìm hiểu mô hình mạng nơ ron thuật toán mạng nơ ron áp dụng vào hệ thống nhận dạng Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Phân tích thiết kế hệ thống nhận