ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
NGUYỄN THỊ THÚY VÂN

NHẬN DẠNG MÀNG MỐNG MẮT TRONG
XÁC THỰC SINH TRẮC HỌC LUẬN VĂN THẠC SĨ



Ngành: Công nghệ thông tin
Chuyên ngành: Các hệ thống thông tin
Mã số: LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Hóa
Hà Nội – 2008 MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 1

MỤC LỤC 2

MỞ ðẦU 4


3.1. Giới thiệu 11

3.2. Qui trình xác ñịnh mống mắt 13

3.2.1. Xác ñịnh vị trí mống mắt và ñồng tử 13

3.2.2. Sự dò tìm các mí mắt và ñường viền (limbus): thuật toán lặp 19

3.2.3. Dò tìm các lông mi: phân loại MAP với tiêu chuẩn liên kết 20

3.2.4. Trích chọn vùng quan tâm 22

3.2.5. ðánh giá loại bỏ tạp nhiễu 23

3.3. Quy trình nhận dạng mống mắt 23

3.3.1. Chuẩn hoá ảnh 24

3.3.2. Trích chọn ñặc trưng 28

3.3.3. So khớp ñặc trưng 34

3.5. Kết luận 39

CHƯƠNG IV. MÔ HÌNH ỨNG DỤNG VÀ THỰC NGHIỆM 40

4.1. Mô hình ứng dụng 40

4.1.1. Mô hình hộ chiếu ñiện tử có sử dụng ñặc trưng sinh trắc mống mắt40


TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 MỞ ðẦU
Như chúng ta ñã biết, một trong những tiến bộ của khoa học công nghệ của
thế kỷ XX là sự ra ñời của thông tin ñiện tử và Internet. Giới khoa học nhận ñịnh
thế kỷ XXI là thế kỷ ñánh dấu những bước nhảy vọt về công nghệ thông tin và
các hệ thống thông tin. Một trong những ứng dụng ñộc ñáo của công nghệ thông
tin ñó chính là công nghệ sinh trắc học (Biometrics Technology). Công nghệ
sinh trắc học ñược ứng dụng trong việc nhận dạng những dấu hiệu ñặc biệt và
mang tính duy nhất của con người ñể phục vụ cho việc lưu trữ các thông tin cá
nhân, bảo mật hệ thống…. Dưới môi trường mạng Internet phát triển, mọi người
trong môi trường ñó rất gần nhau và thông tin có thể chia sẻ ñược, do ñó vấn ñề
bảo mật thông tin và bảo mật hệ thống càng ñược chú trọng. Một trong các công
nghệ ñang ñược quan tâm nhất hiện nay là nhận dạng mống mắt bởi kỹ thuật
nhận dạng mống mắt có ñộ chính xác cao.
Công nghệ nhận dạng màng mống mắt ñã ñược nghiên cứu ở nước ngoài

thông tin cá nhân ngày càng gắn kết chặt chẽ vào môi trường mạng lưới chung.
Từ khá lâu nay, kỹ thuật lưu trữ thông tin cá nhân và nhận dạng cá nhân
chủ yếu vẫn dựa vào một trong hai hoặc cả hai phương pháp chính là vật sở hữu
(thẻ, con dấu, chìa khoá ) và mã cá nhân (mật khẩu, mã số PIN ). Những
phương pháp này có hạn chế cố hữu là có thể bị thất lạc, bị mất cắp, bị giả mạo,
bị quên
ðể vượt qua những hạn chế trên, các nhà nghiên cứu ñã tìm ra hướng kết
hợp công nghệ sinh trắc học vào công nghệ thông tin, ñể giúp nhận dạng và xác
thực cá nhân một cách hiệu quả, an toàn, dựa trên những ñặc ñiểm sinh lý và
hành vi. Những kỹ thuật sinh trắc học phổ biến nhất, hiện ñang ñược nghiên cứu
và ứng dụng rộng rãi, bao gồm nhận dạng giọng nói, khuôn mặt, chữ ký, vân
tay, mống mắt Trong số này, ba kỹ thuật ñầu có hiệu quả thấp bởi giọng nói
thì bị ảnh hưởng bởi sức khoẻ của người nói và tiếng ồn xung quanh; khuôn mặt
có thể bị hoá trang và ảnh hưởng bởi ánh sáng, ñộ tuổi ; còn chữ ký thì ngay cả
chủ nhân cũng khó có thể ký giống hệt nhau mỗi lần. Kỹ thuật nhận dạng vân
tay hiện ñang ñược sử dụng phổ biến nhất, nhưng có nhược ñiểm là ngón tay
phải tiếp xúc với máy, nhanh chóng gây bẩn lên bề mặt và khiến máy nhanh

2/63
xuống cấp. Một trong các công nghệ ñang ñược quan tâm nhất hiện nay là nhận
dạng mống mắt bởi kỹ thuật nhận dạng mống mắt có ñộ chính xác cao.
1.2. Tính cp thit ca ñ tài
Mặc dù các công nghệ nhận diện sinh trắc học ñang ngày càng ñược cải
tiến nhưng mỗi công nghệ lại có những hạn chế riêng. Thí dụ, phương pháp xác
thực qua giọng nói, mặc dù có ñộ chính xác cao và khó bị giả mạo nhưng lại có
thể bị ảnh hưởng bởi nếu sử dụng hình thức kết nối truyền dữ liệu bằng ñường
ñiện thoại. Hiệu quả của quá trình nhận dạng khuôn mặt lại bị ảnh hưởng bởi
cường ñộ ánh sáng, dáng ñứng, mỹ phẩm (sử dụng trên mặt) và ñặc biệt trong
các trường hợp song sinh giống nhau, ….
Xuất phát từ những nghiên cứu chung về công nghệ sinh trắc học và các

hoá- tạo ra một kích thước phù hợp sự miêu tả về vùng mống mắt, phân tích ñặc
trưng- tạo ra một mẫu chỉ chứa các ñặc trưng phân biệt nhất của mống mắt. ðầu
vào hệ thống sẽ là một ảnh mắt, và ñầu ra sẽ là một mẫu mống mắt, chúng sẽ
ñưa ra một sự miêu tả chính xác vùng mống mắt.
1.4. Cu trúc ca lun văn
Nội dung ñề tài bao gồm 5 phần chính:
- Chương I: giới thiệu tổng quan vấn ñề ñặt ra cũng như mục tiêu chủ chốt
của luận văn này.
- Chương II: ñề cập những kiến thức cơ bản liên quan ñến lĩnh vực xác thực
người dùng thông qua những ñặc trưng sinh trắc.
- Chương III: tập chung phân tích những vấn ñề liên quan ñến việc nhận
dạng mống mắt, một ñặc trưng cho phép mang lại ñộ chính xác rất cao trong quá
trình xác thực người dùng. Chương này ñề cập ñến những nội dung chính sau:
• Qui trình trích chọn ñặc trưng của mống mắt
 Xác ñịnh vị trí mống mắt và ñồng tử
 Dò tìm các mí mắt
 Cô lập các lông mi
 Trích chọn vùng quan tâm
 ðánh giá loại bỏ tạp nhiễu (ñộ rọi sáng )
• Qui trình nhận dạng mống mắt
 Trích trọn ñặc trưng
 So khớp ñặc trưng
- Chương IV ñược dành ñể trình bày những ñóng góp chính của luận văn
thông qua việc ứng dụng kết quả nhận dạng mống mắt trong bài toán xác thực
hộ chiếu ñiện tử, một bài toán ñiển hình trong lĩnh vực xác thực sinh trắc học.
Nội dung chính của chương bao gồm:
 Mô hình hộ chiếu ñiện tử có sử dụng ñặc trưng sinh trắc màng
mống mắt.

4/63

Mí mắt
Giác mạc

Mống mắt

ðồng tử

6/63
[3] [13]

Mặc dù màu sắc và cấu trúc của mống mắt gắn với vấn ñề di truyền học,
nhưng những ñặc trưng chính của mỗi mống mắt là không giống nhau. Mắt phát
triển trong suốt thời kỳ trước khi trưởng thành thông qua một quá trình ñịnh
hình chặt chẽ và sự tạo nếp của các màng mô. Sự hình thành mống mắt bắt ñầu
vào tháng thứ ba của thời kỳ thai nghén và việc tạo ra cấu trúc kiểu của nó khá
ñầy ñủ vào tháng thứ tám. Nhưng kiểu dáng duy nhất trên bề mặt mống mắt
ñược tạo thành trong suốt một năm ñầu tiên, và sự phát triển của các sắc tố chất
nền xảy ra khoảng vài năm ñầu sau khi sinh. Sự hình thành các kiểu dáng ñơn
nhất của mống mắt là ngẫu nhiêu không liên quan tới bất kỳ nhân tố gien nào.
Chỉ những ñặc tính mà phụ thuộc vào gien là sắc tố của mống mắt mới xác ñịnh
màu sắc của nó. Nhờ biểu sinh tự nhiên của các kiểu mống mắt, hai mắt của một
cá nhân hoàn toàn ñộc lập về kiểu mống mắt và ngay cả các cặp sinh ñôi giống
hệt nhau cũng có các kiểu mống mắt khác nhau.
Chính vì ñặc ñiểm mỗi mống mắt là duy nhất và các cấu trúc khác biệt nêu

- Tính ñược giữ lại dễ ràng- Tức là ñưa ra sự thuận tiện cho người sử dụng
và hạn chế sự miêu tả sai về ñặc trưng.
Chính vì ñặc ñiểm trên mà các ñặc tính sinh trắc học ñược xem có tính bảo
mật và quản lý cao. Nó thuận tiện và dễ dàng tìm ra sự gian lận khi sử dụng. Sử
dụng ñặc tính sinh trắc học tốt hơn sử dụng password, mã PIN hoặc thẻ thông
minh. Bởi người sử dụng không cần phải nhớ các password, khi ñược nhận dạng
thì hệ thống yêu cầu sự xuất hiện vật lý của người ñược nhận diện. Mặt khác các
ñặc tính vật lý và hành vi là duy nhất khó có thể bị vay mượn, mất cắp hay bỏ
quên và cũng không thể ñể quên nó ở nhà. Chính vì những lý do ñó mà các ñặc
tính sinh trắc học ñược sử dụng ngày một nhiều.
2.3. Xác thc sinh trc hc
2.3.1. Hệ thống sinh trắc học
Hệ thống sinh trắc học sẽ tiến hành ghi nhận chứng thực người dùng của
bạn và lưu trữ tất cả những dữ liệu ñặc biệt này thành một mẫu nhận diện ñược
số hóa toàn phần. Về sau, mỗi khi bạn xuất hiện trước hệ thống, thiết bị ñọc
chuyên dụng sẽ quét nhanh tất cả những ñặc ñiểm sinh học này rồi kiểm tra
chúng với mẫu nhận diện tương ứng. Nếu hai mẫu này giống nhau, thì bạn sẽ
ñược cấp phép ñể ñi vào một khu vực hạn chế nào ñấy hoặc ñể truy xuất thông
tin trên máy tính.
Nguyên tắc hoạt ñộng của các hệ thống sinh trắc học là trước hết giữ lại
một mẫu ñặc trưng bằng thiết bị cảm biến, như là việc ghi một tín hiệu âm thanh
số cho nhận dạng giọng nói, hoặc chụp lại một ảnh màu dạng số cho nhận dạng
khuôn mặt. Mẫu này sau ñó biến ñổi bằng cách sử dụng một số hàm toán học ñể
trích chọn các ñặc trưng liên quan nhằm sinh ra một mẫu sinh trắc học. Mẫu sinh
trắc học ñưa ra chuẩn hoá, hiệu quả và chính xác cao về ñặc trưng ñược lưu trữ
trong cơ sở dữ liệu. Sau ñó chúng có thể ñược so sánh khách quan với các mẫu
khác ñể xác ñịnh nhận dạng. Hầu hết các hệ thống sinh trắc học cho phép hai
chế ñộ hoạt ñộng. Một chế ñộ kết nạp ñể thêm các mẫu vào cơ sở dữ liệu, và

8/63

và vòng xoắn ngón trỏ hoặc ngón cái. Sau ñó, nó mã hoá thông tin thành bit số
Giai ñoạn kết nạp dữ liệu mẫu
Thu nhận dữ
li
ệu v
à ñi
ều kiện

Trích mẫu ðịnh dạng mẫu

Dữ liệu mẫu

So sánh
m
ẫu

Giai ñoạn nhận dạng/Kiểm tra
Thu nhận dữ
li
ệu v
à ñi
ều kiện

Trích mẫu ðịnh dạng mẫu

Ra quyết
ñịnh

9/63
và byte. Khi người ñặt ngón tay của họ trên một máy quét vân tay, vân tay trực

bay tay có thể thay ñổi dễ dàng.
Sinh trắc mống mắt: Trong trường hợp này,
bản ñồ số về hình dạng mống mắt ñược tạo ra bằng
cách: Người dùng ñứng trước một camera và nó
chụp hình chớp nhoáng hoặc sử dụng laser ñể ñọc

10/63
mống mắt. Sau ñó, hình dạng mống mắt ñược so sánh với thông tin số ñã ñược
lưu trữ từ trước. ðược coi là công nghệ sinh trắc có ñộ chính xác cao nhất (chỉ
sau việc kiểm tra DNA), song nó cũng là công nghệ cần có sự hưởng ứng từ
người dùng và cũng chịu những ảnh hưởng ñến từ những hình thức bên ngoài
mắt người như kính mắt (ñặc biệt là ñối với loại kính áp tròng).
Chính vì ñây là ñặc trưng sinh trắc ñảm bảo tỷ lệ xác thực người dùng là
cao, thế nên những ứng dụng của việc nhận dạng màng mống mắt ngày càng
ñược ứng dụng rộng rãi, ñặc biệt trong lĩnh vực ñảm bảo xác thực ñúng người
trong các giao dịch tài chính, xác thực công dân tại cửa khẩu quốc tế, …
2.4. Kt lun
Mống mắt là ñặc ñiểm sinh trắc học có “tính duy nhất” cao hơn hẳn các ñặc
ñiểm sinh trắc học khác như Vân tay, khuôn mặt, giọng nói … Do ñó nhận dạng
mống mắt là công cụ ñược sử dụng trong các hệ thống an ninh bảo mật rất hiệu
quả làm giảm tối ña tình trạng gian lận. ðây là một kỹ thuật ñược ngành an ninh
ñặc biệt quan tâm và ứng dụng. Nó ñược coi là công nghệ sinh trắc chính xác
nhất, có ñộ chính xác cao.
Với những phân tích ñó, trong luận văn này, chúng tôi hướng chủ yếu ñến
bài toán xây dựng quy trình xác ñịnh ñặc trưng phục vụ cho bài toán so khớp,
nhận dạng mống mắt. Từ ñó, ứng dụng trong lĩnh vực xác thực người dùng
thông qua ñặc trưng sinh trắc học này. Chương kế tiếp sẽ trình bày cụ thể những
kỹ thuật ñiển hình trong quá trình nhận dạng mống mắt.
Ảnh mống mắt 1/1,200,000 Cao
ðiều kiện dễ dàng
bảo mật cao
Nhận dạng
vân tay
Ảnh vân tay 1/1,000 Trung bình Phổ biến
Nhận dạng
hình bàn tay
Kích thước, chiều dài, ñộ
dày, hình dáng bàn tay
1/700 Thấp
ðiều kiện dễ dàng
bảo mật thấp
Nhận dạng
khuôn mặt
ðường nét, hình dáng và s
ự
phân bổ của các mắt và mũi

1/100 Thấp
ðiều kiện dễ dàng
bảo mật thấp
Nhận dạng
chữ ký
Hình dạng của các ký tự,
trật tự viết, viết ñè…
1/100 Thấp
ðiều kiện dễ dàng
bảo mật thấp
Nhận dạng

trong nhận dạng màng mống mắt bởi vì, nếu làm không ñúng cách, kết quả tạp
nhiễu (lông mi, ñồng tử, mí mắt , …) trong ảnh có thể dẫn tới kết quả thực hiện kém.
Vùng mống mắt, chỉ ra trong hình 3, có thể ñược tính xấp xỉ bởi hai vòng
tròn: một là vòng tròn ranh giới giữa mống mắt và màng cứng mắt, một vòng
tròn khác nằm bên trong cái thứ nhất là ranh giới giữa mống mắt và ñồng tử.
Các mí mắt và lông mi thông thường che các phần trên và dưới của vùng mống
mắt. Hơn nữa, sự phản chiếu ánh sáng có thể xảy ra trong vùng mống mắt làm
lỗi mẫu mống mắt. Một kỹ thuật yêu cầu phải tách ra và loại trừ các tác nhân ñó
cũng như việc ñịnh vị vòng tròn vùng mống mắt. 13/63 Hình 3: Các ñường trắng bao ngoài cho biết vị trí xác ñịnh của mống mắt và các giới hạn mí mắt [3]
Sự thành công của giai ñoạn này phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh của
các ảnh mắt. Hơn nữa, những người có mống mắt với các sắc tố màu tối sẽ biểu
thị rất thấp sự tương phản giữa ñồng tử và vùng mống mắt nếu ảnh hoá dưới ánh
sáng tự nhiên, làm cho sự phân ñoạn khó khăn hơn. Giai ñoạn sự phân ñoạn
quyết ñịnh sự thành công của hệ thống nhận dạng mống mắt, từ ñó dữ liệu ñã
biểu thị sai thì dữ liệu mẫu mống mắt sẽ làm hỏng các mẫu sinh trắc học ñã tạo
ra, dẫn ñến các tỷ lệ không ñủ ñể nhận dạng.
3.2. Qui trình xác ñnh mng mt
3.2.1. Xác ñịnh vị trí mống mắt và ñồng tử
Bước này là ñể tìm ra ñường biên bên trong (giữa mống mắt và ñồng tử) và
ñường biên bên ngoài (giữa mống mắt và màng cứng) trong ảnh gốc chỉ ra trong hình 3.
Cả hai ñường ranh giới trong và ngoài của một mống mắt ñiển hình có thể

2
0
2
)()(
2
2
1
σ
πσ
yyxx
e
−+−
−
. G(x,y) là hàm
làm nhẵn Gaussian với tham biến tỷ lệ δ ñể lựa chọn phân tích tỷ lệ cạnh chính xác.
Từ lược ñồ cạnh quyết ñịnh khoảng cách Hough ñối với các tham biến của
vòng tròn ñi qua mỗi ñiểm cạnh. Các tham biến là các toạ ñộ tâm x
c
, y
c
và bán
kính r, chúng có thể xác ñịnh bất cứ vòng tròn nào theo phương trình (theo [10]):
0
222
=−+ ryx
cc
(2)
Giá trị lớn nhất trong khoảng cách Hough sẽ tương ứng với bán kính và các
toạ ñộ tâm của vòng tròn ñã xác ñịnh tốt nhất bởi các ñiểm cạnh (biên). Nếu coi
các ñiểm cạnh là (x

)()(),,,,( ryyxxryxyxg
cjcjccjj
−−+−= (5)
Gi
ả thiết rằng một ñường tròn có tâm (x
c
,y
c
) và bán kính r, các ñiểm cạnh
ñược xác ñịnh qua ñường tròn kết quả với hàm có giá trị 0. Giá trị của g sau ñó

15/63
biến ñổi thành 1 bởi hàm h mà nó thể hiện dạng cục bộ của ñường viền. Các
dạng cục bộ sau ñó ñược sử dụng trong thủ tục sử dụng biến ñổi Hough, H, ñể
xác ñịnh ñồng tử và các ñường ranh giới riêng biệt. ðể dò tìm ñường ranh giới
chỉ thông tin cạnh dọc ñược sử dụng. Các phần trên và dưới, mà chứa thông tin
cạnh ngang, thường bị che bởi các mí mắt. Thông tin cạnh ngang ñược sử dụng
cho việc dò tìm các mí mắt trên và dưới, chúng ñược mô hình hoá như là các
cung parabol.
Wildes và Kong và Zhang [10] lợi dụng sự biến ñổi Hough dạng parabol
ñể tìm ra mi mắt xấp xỉ các mi mắt trên và dưới ứng với các cung parabol chúng
ñược biểu thị như sau:

(
)
(
)
(
)
(

buộc cho sự ñịnh vị thành công. Như vậy ñiều này làm sự xác ñịnh vòng tròn
chính xác hơn, hiệu quả hơn trong khoảng cách Hough.

Hình 5: a-Một hình ảnh mắt từ cơ sở dữ liệu CASIA; b-Bản ñồ cạnh tương ứng;
c-Bản ñồ cạch chỉ có các grañien ngang; d-Bản ñồ cạch chỉ có các grañien dọc[7].
Ảnh gốc

a
Bản ñồ cạnh

b
Bản ñồ cạnh theo
chiều ngang
c
Bản ñồ cạnh theo
chiều dọc
d

16/63
Có một số hạn chế với phương pháp biến ñổi Hough:
- Trước hết, nó yêu cầu các giá trị ngưỡng (giới hạn) ñược chọn ñể tìm ra
cạnh, và ñiều này có thể dẫn ñến các ñiểm cạnh tới hạn ñang bị loại bỏ, kết quả
tìm ra các vòng tròn/cung tròn bị sai.
- Thứ hai, sự biến ñổi Hough chuyên về tính toán nhờ phương pháp “brute-
force” của nó, và vì thế có thể không phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.
b. Toán tử vi phân toàn bộ của Daugman
Daugman sử dụng một toán tử vi phân toàn bộ cho sự xác ñịnh vị trí vòng

, y
0
. Ở ñó, Toán
tử tìm kiếm ñường tròn có sự thay ñổi lớn nhất các giá trị ñiểm ảnh, bởi sự biến
thiên của bán kính và vị trí tâm x và y của ñường tròn. Toán tử ñược áp dụng lặp
lại với số lượng hàm làm nhẵn ngày một giảm ñi ñể ñạt ñược sự xác ñịnh vị trí
một cách chính xác. Sự dò tìm các mí mắt trên và dưới cũng ñược thực hiện bởi
toán tử vi phân toàn bộ bằng cách ñiều chỉnh ñường viền thay thành một cung .
Vi phân toàn bộ có thể ñược xem như một biến thể của sự biến ñổi Hough,
vì nó cũng lợi dụng ñạo hàm bậc nhất của ảnh và thực hiện một phép tìm kiếm
ñể tìm ra các tham số hình học. Từ ñó thực hiện với các thông tin ñạo hàm ban
ñầu (ñạo hàm thô), nó không bị các vẫn ñề về giới hạn của sự biến ñổi Hough.
Tuy nhiên, thuật toán có thể thất bại ở ñó có tạp nhiễu trong ảnh mắt, ví dụ như
sự phản chiếu ánh sáng, vì nó chỉ thực hiện trên một tỷ lệ cục bộ (tỷ lệ quỹ tích).
c. Các biến ñổi Fourier rời rạc hai chiều- 2D DFT (Two-Dimensional Discrete
Fourier Transforms)[1]
ðể tìm ra ñường biên bên trong (mống mắt/ñồng tử) và ñường biên bên
ngoài (mống mắt/màng cứng) trong ảnh gốc f
org
(m
1
,m
2
) chỉ ra trong hình 6. Qua
một tập hợp các thí nghiệm, quyết ñịnh sử dụng một Elíp như một kiểu ñường
biên trong. ðặt (l
1
, l
2
) là chiều dài hai trục chính của Elíp, (c

1,
∆l
2
là các h
ằ
ng s
ố
nh
ỏ
, và S bi
ể
u th
ị
N
ñ
i
ể
m
ñườ
ng vi
ề
n - t
ổ
ng
c
ộ
ng các giá tr
ị

ñ

1
cosθ. Cos(
n
N
π
2
) - l
2
sinθ. sin(
n
N
π
2
) + c
1
và p
2
(n) = l
1
sinθ.
cos(
n
N
π
2
) - l
2
cosθ. sin(
n
N

ổ
ng theo chu vi c
ủ
a
nó.
ðể
gi
ả
m b
ớ
t th
ờ
i gian tính toán, t
ậ
p tham bi
ế
n (l
1
, l
2
, c
1
, c
2
, θ) có th
ể

ñượ
c
ñơ

n
ñ
ã thay
ñổ
i t
ừ
elíp thành
ñườ
ng tròn (ngh
ĩ
a là l
1
= l
2
).

Hình

6: Ảnh mống mắt. a) Ảnh gốc f
org
(m
1
, m
2
); b) Ảnh chuẩn hoá;
c) Ảnh chuẩn hoá với mạng che mí mắt f(n
1
, n
2
) [1]

và gi
ớ
i h
ạ
n b
ằ
ng vi
ệ
c kích ho
ạ
t và
ñ
i
ề
u
khi
ể
n
ñườ
ng vi
ề
n
ñộ
ng s
ử
d
ụ
ng hai
ñị
nh ngh

l
ớ
n h
ơ
n bán kính trung bình c
ủ
a
ñườ
ng vi
ề
n. N
ộ
i l
ự
c F
int,i
tính cho
m
ỗ
i
ñỉ
nh V
i

ñượ
c
ñị
nh ngh
ĩ
a nh

trí c
ủ
a
i
V

có th
ể

ñạ
t
ñượ
c v
ề
C
r
, bán kính trung bình
ñườ
ng vi
ề
n hi
ệ
n t
ạ
i, và tâm
ñườ
ng
vi
ề
n, C = (C

1
1
),( (11)
Là v
ị
trí trung bình c
ủ
a t
ấ
t c
ả
các
ñỉ
nh
ñườ
ng vi
ề
n. Bán kính trung bình c
ủ
a
ñườ
ng vi
ề
n
ñượ
c
ñị
nh ngh
ĩ
a nh

ñ
ã xác
ñị
nh. V
ị

trí các
ñỉ
nh c
ủ
a
ñ
a giác
ñầ
y
ñủ
sau
ñ
ó
ñượ
c tính:
))/2sin()(),/2cos()(( niCCniCCV
ryrxi
πδπδ
++++=
(13)
Trong
ñ
ó n là t
ổ

thi
ế
t r
ằ
ng
ñồ
ng t
ử
và
ñườ
ng rìa là
ñườ
ng tròn chung,
ñể

gi
ả
m thi
ể
u s
ự
bi
ế
n d
ạ
ng không mong mu
ố
n do s
ự
ph

a trên s
ự
cân b
ằ
ng c
ủ
a n
ộ
i
l
ự
c và ngo
ạ
i l
ự
c
ñ
ã
ñị
nh ngh
ĩ
a. Các ngo
ạ
i l
ự
c thu
ñượ
c t
ừ
các giá tr

c
ñượ
c xác
ñị
nh nh
ư
sau:

)()(
,, iextiiiext
FVIVIF
)
+−= (14)
Trong ñó I(V
i
) là mức xám của lân cận gần nhất với V
i
.
F
ˆ
ext, i
là hướng của
ngoại lực ñối với mỗi ñỉnh và ñược ñịnh nghĩa như là véc tơ ñơn vị:

i
i
iext
VC
VC
F

chuy
ển ñộng ñường viền và thiết lập các ñiều kiện cân bằng của các nội và ngoại
lực. ðường viền tròn ñộng rời rạc sau ñó ñược di chuyển dưới các tác ñộng phản

19/63
chiếu bên trong và bên ngoài tới khi nó tìm ra trạng thái cân bằng. Trạng thái
cân bằng cuối cùng ñạt ñược khi bán kính trung bình và tâm của ñường viền trở
thành một với m lần lặp và ñồng tử ñược xác ñịnh. Hình 7: Các nội, ngoại lực của ñường tròn viền ñộng rời rạc[4]
3.2.2. Sự dò tìm các mí mắt và ñường viền (limbus): thuật toán lặp
Các mí mắt và lông mi thường che các phần trên và dưới của vùng mống
mắt. Do ñó chúng ta cần sử dụng một kỹ thuật nào ñó ñể tách biệt chúng.
Một thuật toán lặp ñược phát triển ñể xác ñịnh vị trí chính xác các mí mắt
và ñường rìa (limbus). Phương pháp trích chọn sử dụng toán tử vi-tích phân ñể
dò tìm các ñường ranh giới. Sự dò tìm một mí mắt dựa trên các ñường viền elíp
mà ñược mô hình hoá bởi dạng hình cầu của một cầu mắt và ñường cong mí mắt
mong muốn với ñộ mở của mắt khác nhau.
Trong các ảnh hồng ngoại gần ñã cung cấp bởi viện tự ñộng hoá, học viện
khoa học Trung Quốc (CASIA), các ñường rìa ranh giới sự tương phản không
ñầy ñủ do ñó các kỹ thuật tìm kiếm chung như toán tử vi tích phân là phù hợp
hơn quá trình trích chọn. Tuy nhiên, thậm chí các phương pháp tìm kiếm chung
có thể cho kết quả dò tìm sau bởi các tạp nhiễu như các ñường biên rõ ràng của
các mí mắt trên và dưới.
Thuật toán ñã phát triển lặp lại tìm kiếm cho các ranh giới mống mắt và các
mí mắt và loại ra các vùng mí mắt ñã tìm thấy cho bước lặp tiếp theo. Quá trình
này ñược thiết kết với tâm ñồng tử là ñiểm tham chiếu và ñược thực biện bằng
việc loại bỏ các giá trị ñiểm ảnh ở ñó bán kính của ñường rìa lớn hơn bán kính
của hoặc mi mắt trên hoặc mi mắt dưới. ðiều kiện này che ñánh dấu các vùng ở

xác ñịnh vị trí. Tuy nhiên, các lông mi mà bao trùm kết cấu ảnh hưởng biểu ñồ
của mống mắt ñể loại ra sự ảnh hưởng của các lông mi, giá trị cực ñại của biểu
ñồ thu ñược coi nhu là giá trị trung bình kết cấu mống mắt. Sự khác nhau sau ñó
ñược ñánh giá chỉ từ các giá trị của biểu ñồ mà lớn hơn giá trị trung bình ñể loại
ra sự ảnh hưởng của các lông mi trùm lên mống mắt.
Giá trị trung bình và sự khác biệt của biểu ñồ các lông mi ñược ñánh giá
theo cách tương tự như mống mắt với sự khác nhau về về vùng bên ngoài mống
mắt ñã xác ñịnh. Trong các ảnh ñược cung cấp bởi CASIA, vùng ñồng tử và các
lông mi có giá trị cường ñộ thấp nhất. Nghĩa là giá trị của một mống mắt cao
hơn hai vùng này và giá trị trung bình phần còn lại của ảnh cao hơn giá trị trung
bình c
ủa kết cấu mống mắt. Xét về giả ñịnh là ñúng với mọi ảnh, giá trị trung
bình của các lông mi ñược xác ñịnh như là lớn nhất cục bộ mà tìm thấy thấp hơn

Trích đoạn Trích chọn vùng quan tâm

---