i

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI TP HCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG HÓA

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI : THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG MỞ CỬA
TỰ ĐỘNG BẰNG NHẬN DẠNG VÂN TAY
GVHD : TS. NGUYỄN MINH THẠNH
SVTH : ĐẶNG MINH TRÍ
MSSV : TD06059
nghiên cứu thuật
toán nhận dạng vân
tay
2. Hƣớng dẫn thiết kế
phần cứng phù hợp
với đề tài
iii

Đại học GTVT TP HCM CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Khoa Điện - ĐTVT Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
Bộ môn Tự động hóa
TP Hồ Chí Minh, ngày….tháng….năm 2011.
PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
(Dành cho ngƣời hƣớng dẫn)
1. Họ và tên SV:
MSSV: Chuyên ngành:
2. Đề tài :
3. Họ tên ngƣời hƣớng dẫn:
4. Tổng quát về bản thuyết minh:
Số trang: Số chƣơng:
Bảng số liệu: Số hình vẽ:
Số tài liệu tham khảo: Phần mềm tính toán:
Hiện vật (sản phẩm):
5. Tổng quát về các bản vẽ :
- Số bản vẽ: Bản A0 Bản A1 Khổ khác
- Số bản vẽ vẽ tay: Số bản vẽ trên máy tính:
6. Những ƣu điểm chính của LVTN: Tp. Hồ Chí Minh, Ngày …. Tháng ….năm 2011
GVHD TS. Nguyễn Minh Thạnh
v

Nhận xét của giáo viên phản biện
Tp. Hồ Chí Minh, Ngày …. tháng ….năm 2011
GVPB



MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN vi
MỤC LỤC vii
DANH SÁCH HÌNH VẼ x
DANH SÁCH BẢNG BIỂU xii
BẢNG CHÖ GIẢI MỘT SỐ THUẬT NGỮ THƢỜNG DÙNG xiii
KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT xiv
TÓM TẮT xv
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1
1.1. Cơ bản về sinh trắc học 1
1.2. Tổng quan về vân tay 2
1.2.1. Vài nét sơ lƣợc về lịch sử khoa học nhận dạng vân tay 2
1.2.2. Các ứng dụng thực tiễn của nhận dạng vân tay 4
1.2.2.1. Các lĩnh vực ứng dụng mang tính chất quản lí nhà nƣớc 4
1.2.2.2. Các ứng dụng thƣơng mại 4
1.2.2.3. Các ứng dụng trong lĩnh vực an ninh 4
1.3. Tổng quan về tình hình nghiên cứu 4
1.3.1. Tình hình nghiên cứu chung 4
1.3.2. Tình hình nghiên cứu của sinh viên Việt Nam 6
CHƢƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ VÀ XỬ LÍ ẢNH 7
2.1. Cơ bản về một hệ thống xử lí ảnh 7
2.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lí ảnh 8
2.2.1. Phần tử ảnh (Pixel) 8
2.2.2. Mức xám 9
2.2.3. Các loại ảnh 10
2.2.4. Biến đổi ảnh 10
2.2.5. Phân tích ảnh 11
2.2.6. Nhận dạng ảnh 11
CHƢƠNG III: ẢNH VÂN TAY 13

6.2. Mạch điều khiển 48
6.2.1. Vi điều khiển AT89C51 48
6.2.1.1. Cơ bản về vi điều khiển AT89C51 49
ix

6.2.2. Giao tiếp RS232 56
6.3. Mạch động lực 58
6.3.1. Opto PC817 59
6.3.2. IC cầu đôi L298 60
6.4. Mô hình hoàn chỉnh 62
6.5. Giao diện hệ thống 64
6.5.1. Giao diện hoạt động của hệ thống 64
6.5.2. Giao diện chƣơng trình đăng kí mẫu cho cơ sở dữ liệu của hệ thống
64
CHƢƠNG 7 : KẾT LUẬN 65
7.1. Kết quả đạt đƣợc 65
7.2. Hƣớng phát triển của đề tài 65
TÀI LIỆU THAM KHẢO 66
PHỤ LỤC 67
Code Matlab 67
Code Visual Basic 93
Code Vi xử lí 117
Hình 4.17 - Các loại điểm rẽ nhánh sau khi phân tích 36
xi

Hình 4.18 - Loại điểm kết thúc 37
Hình 4.19 - Chọn cặp điểm minutiae 39
Hình 4.20 - Xoay các điểm đặc trƣng theo điểm minutiae 39
Hình 4.21 - Đối sánh các điểm minutiae sau khi xoay 40
Hình 4.22 - Các điểm minutiae của hai vân tay T và I trƣớc khi xoay 41
Hình 4.23 - Quá trình xoay và dịch chuyển các điểm minutiae của hai vân tay T và I 41
Hình 4.24 - Các điểm minutiae giống nhau sau khi xoay 42
Hình 5.1 - FMR và FNMR đƣớc tính từ một bộ CSDL 45
Hình 5.2 - Hai lỗi đánh giá tính ứng dụng của hệ thống nhận dạng vân tay 46
Hình 6.1 - Sơ đồ khối hệ thống mở cửa tự động bằng nhận dạng vân tay 47
Hình 6.2 - Sơ đồ mạch điều khiển 48
Hình 6.3 - Sơ đồ khối 89C51 50
Hình 6.4 - Sơ đồ chân vi điều khiển AT89C51 51
Hình 6.5 - Sơ đồ chân 9Pin của giao tiếp RS232 57
Hình 6.6 - Giao tiếp RS 232 giữa máy tính với vi điều khiển 58
Hình 6.7 - Sơ đồ mạch động lực 58
Hình 6.8 - Sơ đồ chân Opto PC817 59
Hình 6.9 - Sơ chân IC cầu đôi L298 59
Hình 6.10 - Chức năng các chân của IC L298 60
Hình 6.11 - Nguyên lí đảo chiều động cơ DC của IC L298 61
Hình 6.12 - Mạch điều khiển 62
Hình 6.13 - Mạch động lực 62
Hình 6.14 - Mô hình hệ thống sau khi thi công hoàn chỉnh 63
Hình 6.15 – Mô hình mở cửa tự động 63
Hình 6.16 – Giao tiếp mô hình với máy tính 63
Hình 6.15 : Giao diện hoạt động của hệ thống 64
Hình 6.16 : Giao diện chƣơng trình đăng kí mẫu vân tay cho CSDL 64


Bifurcation Đặc trƣng điểm rẽ nhánh
Termination Đặc trƣng điểm kết thúc
Delta Đặc trƣng điểm có dạng Delta của vân tay
Core Điểm “tâm” của vân tay
Enhance Làm rõ, làm nổi
False Rejection Rate Tỉ lệ từ chối sai
False Acceptance Rate Tỉ lệ chấp nhận sai
Indentify Xác định
Verify Xác nhận
Matching So khớp
Minutiae Đặc trƣng mảnh vụn
Ridge Vùng da lồi trên ngón tay
Valley Vùng da lõm trên ngón tay
Singularity Một loại đặc trƣng vân tay
Sweat pores Vòng xuyến xếp liên tiếp tạo thành đƣờng vân
Segmentation Phân định giữa vùng ảnh đƣờng vân và nền
Thinning Làm mỏng

xiv

KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Kí hiệu xv

TÓM TẮT
Ngày nay, các kĩ thuật sinh trắc học ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi. Trong
đó nhận dạng vân tay đƣợc xem là kĩ thuật hoàn thiện và đáng tin cậy nhất. Thực tế
nhận dạng vân tay đã đƣợc ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực về an ninh, quản lí
nhân sự và thông tin cá nhân, nhà thông minh Đối với tình hình nghiên cứu của sinh
viên Việt Nam vì chƣa phổ biến thiết bị thu nhận dấu vân tay nên chủ yếu chỉ dừng lại
ở việc kiểm tra giải thuật mẫu vân tay đƣợc lấy ở bộ thƣ viện chuẩn FVC.
Trong luận văn này sử dụng giải thuật nhận dạng “Minutiae - base matching” .
Phƣơng pháp này sử dụng điểm đặc trƣng Minutiae của vân tay để tiến hành so sánh và
nhận dạng. Để rút trích đƣợc thông tin của điểm đặc trƣng và tiến hành so sánh hai mẫu
vân tay phải thực hiện các quá trình tiền xử lí dấu vân tay, biến đổi và phân tích ảnh
vân tay. Trong các bƣớc này đã sử dụng các thuật toán nhƣ phân tích Fourier, bộ lọc
Gabor, ƣớc lƣợng trƣờng định hƣớng. Sau khi đƣa ra kết quả nhận dạng chúng em đã
thực hiện việc kiểm chứng bằng mô hình mở cửa tự động. Ảnh vân tay đƣợc thu nhận
từ thiết bị Microsoft Finger Reader, các bƣớc xử lí và nhận dạng ảnh đƣợc thực hiện
trên ngôn ngữ Visual Basic, mô hình cửa tự động giao tiếp với máy tính thông qua
chuẩn truyền thông RS232, Vi xử lí 89C51 sẽ thực hiện các tác vụ đóng mở cửa tự
động trên mô hình.
Luận văn đã hoàn thành đúng thời hạn, đảm bảo mục tiêu đặt ra với việc thực hiện
đƣợc những công việc sau:
- Tìm hiểu chung về xử lí ánh.
- Hiểu rõ đặc điểm của dấu vân tay và một một số giải thuật nhận dạng.
- Lập trình quá trình nhận dạng hoàn chỉnh và thiết kế giao diện đảm bảo tính trực
quan, tiện dụng.

2
Ngày nay, con ngƣời đã đạt đƣợc những thành công trong công nghệ sinh trắc học và
đã có nhiều ứng dụng trong thực tế [2]. Thông thƣờng hiện nay công nghệ sinh trắc học
phát triển theo 5 hƣớng sau đây:
(Hình 1.2 – Phân loại công nghệ sinh trắc học) 1.2. Tổng quan về vân tay
1.2.1. Vài nét sơ lƣợc về lịch sử khoa học nhận dạng vân tay
Con ngƣời đã sử dụng vân tay vào việc xác minh đặc trƣng riêng của mỗi cá
nhân cách đây rất lâu. Tuy nhiên các bằng chứng này chỉ cho thấy ngƣời xƣa đã quan
tâm đến những đặc trƣng duy nhất của vân tay nhƣng chƣa xem xét nghiên cứu một
cách khoa học và có hệ thống. Đến cuối thế kỉ 16, khoa học vân tay hiện đại đƣợc khởi
xƣớng. Năm 1964, Nehemiah Grew nhà sinh thái học thực vật xuất bản những trang
sách đầu tiên các nghiên cứu có tính chất hệ thống của ông về nhận dạng vân ta. Năm
1788, Mayer đã nghiên cứu trên phƣơng diện giải phẩu học của vân tay và đƣa ra một
số lƣợng lớn các đặc tính của đƣờng vân đƣợc nhận biết và định tính. Năm 1809,
3
Thomas Bewick đã bắt đầu sử dụng vân tay của mình nhƣ một nhãn hiệu đã đăng kí
của mình và sự kiện này đƣợc xem là một trong những cột mốc quan trọng nhất của
ngành khoa học nghiên cứu về vân tay. Purkinje đã đƣa ra một cơ chế phân lớp ảnh vân
tay vào năm 1823. Cơ chế này dựa vào cấu trúc của các đƣờng vân khác nhau và đã
phân ra gồm chín lớp. Năm 1864, Nehemiah Grew đã công bố một báo cáo khoa học
đầu tiên một cách hệ thống về nghiên cứu của các cấu trúc đƣờng vân, rãnh vân và
tuyến mồ hôi trên vân tay. Từ đó nhiều nhà khoa học trên thế giới đã tập trung nghiên
cứu về vân tay. Năm 1989, Edward Henry đã xây dựng “Hệ thống Henry” nhằm phân
lớp ảnh vân tay đây là bƣớc tiến quan trọng trong ngành nhận dạng vân tay. Năm 1924,

- Bảo hiểm: Thẻ bảo hiểm
- Các hệ thống tính cƣớc, chấm công, hệ thống quản lí mạng viễn thông
1.2.2.3. Các ứng dụng trong lĩnh vực an ninh
- Kiểm soát truy nhập: Dùng vân tay nhƣ một chìa khóa tin cậy để mở cửa nhà,
oto, máy tính, điện thoại…
- Ứng dụng trong công tác điều tra tội phạm của Công An.
1.3. Tổng quan về tình hình nghiên cứu
1.3.1. Tình hình nghiên cứu chung
Các nhà khoa học trên thế giới đã đƣa ra nhiều phƣơng pháp cho việc nhận dạng vân
tay nhƣ phƣơng pháp Finger Code, Trích Minutiae[2], neural Mỗi phƣơng pháp đều
có những ƣu khuyết điểm riêng vì thế việc phát triển hay tìm ra phƣơng pháp mới
chính xác hơn vẫn là bài toán mở cho mọi ngƣời. Các nguyên lí nhận dạng vân tay liên
quan chặt chẽ đến cách thức tìm ra sự tƣơng đồng giữa ảnh vân tay đầu vào với một
template trong cơ sở dữ liệu vân.
5
Thông thƣờng trong nhận dạng ảnh vân tay có 3 phƣơng pháp để nhận dạng thông qua
so sánh ảnh vân tay ở đầu vào với ảnh vân tay trong cơ sở dữ liệu. So sánh hai ảnh vân
tay là so sánh từng chi tiết với nhau. Các phƣơng pháp này nhƣ sau:
- Correlation – base matching: tính tổng bình phƣơng mức độ sai khác các độ xám
của hai ảnh cần đối sánh. Trong số tất cả các tổ hợp phép biến đổi ta cần xác định
một phép để tổng mức độ sai khác là nhỏ nhất [1]
- Ridge feature – base matching: là phƣơng pháp dựa trên các tính chất đƣờng vân
nhƣ tần số, độ dày… [1]
- Minutiae – base matching: Là phƣơng pháp so sánh các điểm đặc trƣng (minutiae)
của hai ảnh vân tay.[1]
Correlation – base thực hiện bằng cách xếp chồng hai mẫu vân tay đè lên nhau để tìm
ra sự tƣơng quan giữa chúng, phƣơng pháp này gặp hạn chế khi quá trình thu nhận ảnh
vân tay gặp phải các biến dạng méo. Ridge feature – base là một phƣơng pháp có độ xử
lí phức tạp hơn dựa vào đặc tính các đƣờng vân và nó thƣờng dùng cho ứng dụng nhận
dạng với các vân tay có chất lƣợng rất xấu. Minutiae – base (phƣơng pháp mà nhóm sử


Kết luận: Trên đây là vài nét tổng quan về nhận dạng vân tay, lịch sử phát triển, tình hình
nghiên cứu. Tuy có lịch sử từ lâu nhưng với nhiều lĩnh vực ứng dụng, nhiều hướng tiếp cận về
thuật toán nhận dạng nên nhận dạng vân tay vẫn luôn là bài toán mở dành cho mọi người tiếp
tục nghiên cứu và phát triển.
7
CHƢƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ẢNH SỐ VÀ XỬ LÍ ẢNH
Nội dung chương này đề cập tới các khái niệm cơ bản trong ảnh số, các bước thực
hiện một bài toán xử lí ảnh. Những khái niệm này không chỉ áp dụng cho bài toán nhận dạng
vân tay mà nó còn là những lý thuyết cơ bản cho tất cả các bài toán nhận dạng khác. Hiểu rõ
được những lý thuyết cơ bản này giúp chúng ta định hình được các bước thực hiện bài toán
nhận dạng vân tay.
2.1. Cơ bản về một hệ thống xử lí ảnh
Xử lý ảnh là một khoa học còn tƣơng đối mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác,
nhất là trên qui mô công nghiệp, song trong xử lý ảnh đã bắt đầu xuất hiện những máy
tính chuyên dụng. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng
hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết chúng ta sẽ xem
xét các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh. (Hình 2.1). (Hình 2.1 - Các bước cơ bản trong hệ thống xử lí ảnh)

chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ lại bằng máy tính.
2.1.4. Quá trình phân tích ảnh
Quá trình này thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc hết là công việc
tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau:
có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có
thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật
một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc-
trạng thái trƣớc khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính
nhƣ biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính, v.v
2.1.5. Bài toán xử lí ảnh
Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, bài toán của xử lí ảnh sẽ là giai đoạn
nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. [10]

2.2. Một số khái niệm cơ bản trong xử lí ảnh
2.2.1. Phần tử ảnh (Pixel)
Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể
xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá
ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu
(rời rạc hóa về không gian) và lƣợng hoá thành phần giá trị mà thể về nguyên tắc
9
bằng mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề nhau. Trong quá trình này,
ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - phần
tử ảnh. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống
đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị.
Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét nhƣ sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế
độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi
pixel gồm một cặp toạ độ x, y và màu. (hình 2.2, 2.3).

mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
- Ảnh nhị phân: Cũng là loại ảnh trắng đen, mỗi phần tử ảnh bây giờ chỉ có 2
mức: một là điểm có cƣờng độ tối nhất (giá trị bằng 0), hai là điểm có cƣờng độ
sáng nhất (giá trị bằng 255). Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ
có thể là 0 hoặc 1.
- Ảnh màu: Trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên
nhiều màu ngƣời ta thƣờng dùng 3 bytes để mô tả mức màu khác nhau. Khi đó
các giá trị màu màu: 2
8*3
=2
24
=16.7 triệu màu

2.2.4. Biến đổi ảnh
Thuật ngữ biến đổi ảnh (Image Transform) thƣờng dùng để nói tới một lớp các ma trận
đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh. Cũng nhƣ các tín hiệu một chiều đƣợc
biểu diễn bởi một chuỗi các hàm cơ sở, ảnh cũng có thể đƣợc biểu diễn bởi một chuỗi
rời rạc các ma trận cơ sở gọi là ảnh cơ sở. Phƣơng trình ảnh cơ sở có dạng:
A*
k,l
= a
k
a
l
*T
, với a
k
là cột thứ k của ma trận A. A là ma trận đơn vị. Có nghĩa là A A
*T