Dấu vân tay
Dấu vân tay được sử dụng để nhận dạng một cá nhân từ nhiều thế kỷ và tính hợp lệ của việc nó cũng đã được công nhận [6]. Dấu vân tay là mẫu vân trên bề mặt ngón tay, nó được hình thành và xác định từ thời kỳ phôi thai. Dấu vân tay có tính phân biệt, đặc biệt giữa các ngón tay. Ngay cả dấu vân tay của những cặp song sinh cũng khác nhau. Với sự phát triển những sensor ở thể rắn, chi phí cận biên trong việc tích hợp và sử dụng hệ thống sinh trắc dựa trên dấu vân tay có lẽ sẽ sớm được ứng dụng rộng dãi trong nhiều lĩnh vực (Đã đuợc ứng dụng trên điện thoại của Samsung và Apple). Do vậy, dấu vân tay được kỳ vọng hướng đến các ứng dụng sinh trắc trong tương lai gần. Việc sử dụng nhiều ngón tay có thể cung cấp thông tin một cách đầy đủ để cho phép nhận dạng với kích cỡ lớn lên đến hàng triệu cá nhân. Tuy nhiên, công nghệ sử dụng dấu vân tay vẫn có những hạn chế như là một lịch sử liên quan đén các công việc của cảnh sát và truy tìm tội phạm làm giảm khả năng chấp nhận đối với một số người dùng. Ngoài ra, một bộ phận dân chúng có lẽ không thích hợp cho việc nhận dạng một cá nhân sử dụng dấu vân tay do các nguyên nhân về nghề nghiệp, môi trường, tuổi tác, … Hơn thế nữa, nhận dạng dấu vân tay một cách tự động đòi hỏi một lượng tính toán lớn.
Nghiên cứu mẫu trong công nghệ sinh trắc
Hai thành phần chính của hệ thống nhận dạng dựa trên sinh trắc đó là bộ phận phân tách thuộc tính và bộ phận so sánh khớp các thuộc tính này. Ở đây, chúng ta tổng hợp những bước điển hình liên quan đến hai thành phần của hệ thống xác thực dựa trên dấu vân tay.
Hình ảnh trắng đen thô của dấu vân tay không thay đổi giữa các lần chụp khác nhau và nhạy cảm với nhiễu. Vì vậy những thuộc tính quan trọng trên dấu vân tay, như những điểm ngoặt của đường vân hoặc chỗ rẽ nhánh của đường vân tay – “tiểu tiết”, được sử dụng trong hệ thống nhận dạng dựa trên dấu vân tay. Bộ phận phân tách thuộc tính sẽ phát hiện những tiểu tiết này dựa trên hình ảnh đầu vào và những bước xử lý hình ảnh (HÌnh 1). Các vector thuộc tính này bao gồm một danh sách những thông tin về vị trí và các phân bố khác của những thuộc tính phát hiện được.
Bộ phận so sánh dấu vân tay dựa trên hai vector thuộc tính để quyết định liệu các tiểu tiết trong những vector thuộc tính có xuất phát từ cùng một người không. Những vector thuộc tính không thể so sánh trực tiếp từ hình ảnh gốc do ngón tay có thể được đặt ở những vị trí khác nhau so với hệ thống chụp ảnh. Những vector thuộc tính được sắp xếp dựa trên những điểm đặc biệt trong vector thuộc tính. Trong hình ảnh d, e, f, những thuộc tính của đường vân có liên hệ với những tiểu tiết được sử dụng để sắp xếp các vector thuộc tính. Một khi các thuộc tính được sắp xếp và khớp thì sự tương đồng giữa những tiểu tiết khớp với nhau sẽ cấu thành thông tin cơ sở để đánh giá sự giống nhau của những vector thuộc tính của dấu vân tay xem nó có xuất phát từ cùng một ngón tay hay không.
Hình ảnh bàn tay
Có rất nhiều phuơng pháp đo lường bàn tay con người như sử dụng hình dạng, chiều dài và chiều rộng ngón tay làm đặc điểm sinh trắc. Hệ thống sinh trắc dựa trên hình dạng bàn tay được cài đặt tại hàng trăm địa điểm trên toàn thế giới. Công nghệ này đơn giản, dễ sử dụng và không tốn kém. Những yếu tố thay đổi môi trường như là thời tiết khô hay những cá nhân khác thường với lớp da khô, thì nhìn chung không có ảnh hưởng đến độ chính xác của việc nhận dạng. Một nhược điểm chính của công nghệ này là khả năng phân biệt thấp. Thêm vào đó, thông tin hình dạng bàn tay là không bất biến trong suốt cuộc đời một cá nhân, đặc biệt là giai đoạn thời niên thiếu. Hơn nữa, với những cá nhân sử dụng đồ trang sức và các nghệ nhân sử dụng bàn tay trong sáng tác, sẽ là thách thức không nhỏ trong vấn đề phân tách thông tin bàn tay một cách chính xác. Cuối cùng, bởi vì kích thước vật lý của hệ thống dựa trên hình dạng bàn tay lớn, nó không thể sử dụng cho những ứng dụng cụ thể như máy tính laptop.
Dấu võng mạc
Dấu được hình thành bởi những mạch máu ngay bên dưới bề mặt võng mạc trong một con ngươi là ổn định và duy nhất, vì vậy nó được coi là một đặc điểm sinh trắc chính xác và phù hợp cho nhận dạng. Hình ảnh số của dấu võng mạc có thể thu được bằng cách chiếu một tia ánh sáng hồng ngoại cường độ thấp vào mắt và chụp lại hình ảnh của võng mạc sử dụng hệ quang học tương tự như mắt. Để thu nhận một phần cố định của mạch máu võng mạc, đối tượng cần phải nhìn thẳng vào một thiết bị giống con ngươi và nhìn tập trung vào một điểm xác định trong vùng nhìn được. Một nhược điểm của hệ thống sinh trắc này là máy quétvõng mạc rất tốn kém. Một số lượng máy quét võng mạc đã được lắp đặt trong những khu vực đòi hỏi an ninh cao như nhà tù.
Mống mắt
Mống mắt là vùng hình khuyên của mắt, nó được giới hạn bởi con ngươi và củng mạc lòng trắng ở hai bên. Hình ảnh của mống mắt sẽ đuợc hình thành trong hai năm đầu sau khi ra đời và nó là một kết cấu phức tạp mang những thông tin riêng biệt có thể dùng cho việc nhận dạng một cá nhân. Những kết quả sơ bộ xét về độ chính xác và tốc độ của thiết bị nhận dạng dựa trên mống mắt cho thấy tính khả thi và hứa hẹn trong nhận dạng với số lượng lớn khi sử dụng thông tin mống mắt. Mống mắt mỗi cá nhân là duy nhất, ngay cả những cặp sinh đôi cũng có hình ảnh mống mắt khác nhau. Chụp ảnh mống mắt dễ dàng hơn so với võng mạc. Hơn thế nữa, rất khó để có thể thay đổi thông tin mống mắt bằng phẫu thuật và nếu có thì cũng dễ dàng phát hiện mống mắt giả. Mặc dù vậy, những thiết bị nhận dạng dựa trên mống mắt đầu tiên lại đòi hỏi sự hợp tác của người sử dụng và khá đắt. Đã có những nỗ lực nhằm xây dựng những phiên bản thân thiện với người dùng hơn và giảm chi phí sản xuất. Tuy nhiên, hệ thống này vẫn đang được xem xét nhằm đạt được sự chấp nhận của cộng đồng.
Chữ ký
Mỗi một người có một phong cách viết tay riêng biệt. Tuy nhiên, không có hai chữ ký của một người nào là giống hệt nhau. Sự biến thể của một chữ ký cũng phụ thuộc vào cảm xúc và tâm lý của một người. Với đặc tính sinh trắc này thì hệ thống nhận dạng có thể đat được độ chính xác hợp lí. Tuy nhiên nó không đủ hiệu quả để sử dụng nhận dạng ở diện rộng. Có hai hướng tiếp cận để nhận dạng dựa trên chữ ký: dạng tĩnh và dạng động. Hệ thống nhận dạng chữ ký tĩnh chỉ sử dụng đặc tính hình học của chữ ký, trong khi đó hệ thống động xác định chữ ký sử dụng cả đặc tính hình học và đặc tính động như gia tốc, vận tốc, áp lực và dạng quỹ đạo của chữ ký. Một ưu thế của hệ thống sinh trắc dựa trên chữ ký đó là nó là một là một dạng thức được mọi người chấp nhận trong việc nhận dạng một cá nhân. Do vậy, rõ ràng là nó có thể áp dụng vào các hoạt động kinh doanh cần chữ ký như là tín dụng hoặc giao dịch.
Giọng nói
Giọng nói là một trong những đặc tính sinh trắc điển hình. Sự đa dạng trong giọng nói của mỗi cá nhân có liên hệ đến sự phong phú của hình dạng và kích thước của các bộ phận như thanh quản, miệng, lỗ mũi, môi. Giọng nói của mỗi người là khác nhau nhưng nó không chứa đựng đủ thông tin để có thể nhận dạng trên diện rộng. Việc định danh dựa trên giọng nói có thể dựa trên hình thức đọc một đoạn văn bản cố định hoặc không cố định. Hình thức thứ nhất sẽ xác định một cá nhân bằng cách xác thực cá nhân đó thông qua việc đọc một đoạn văn cố định được xác định trước đó. Hình thức thứ hai xác thực người nói bằng một đoạn văn bất kỳ. Do vậy nó khó hơn hình thức đầu nhưng lại có thể cung cấp khả năng bảo vệ người dùng tốt hơn đối với đối tượng giả danh. Nhìn chung, mọi người sẵn sàng chấp nhận hệ thống sinh trắc dựa trên giọng nói. Tuy nhiên, Đặc tính dựa trên giọng nói rất nhạy cảm với một số yếu tố như nhiễu của môi trường xung quanh cũng như là tình trạng thể chất và cảm xúc của người nói. Hệ thống xác thực dựa trên giọng nói hiện nay chỉ áp dụng trong những ứng dụng an ninh thấp bởi vì sự biến động lớn trong giọng nói và có độ chính xác thấp.
Kết luận
Nhận dạng sinh trắc là nhận dạng một cá nhân một cách tự động dựa trên những đặc tính tâm sinh lí của người đó. Nó cung cấp một giải pháp tốt hơn cho những nhu cầu gia tăng an ninh trong những hệ thống thông tin xã hội so với những phương pháp định danh truyền thống như mật khẩu hay số định danh cá nhân (PINs). Khi những sensor sinh trắc rẻ hơn và được thu nhỏ cùng với sự nhận thức của cộng đồng đối với khả năng bảo vệ thông tin cá nhân riêng tư và gian lận một các hiệu quả và chiến lược, thì công nghệ này có thể được sử dụng trong hầy hết các giao dịch cần chứng thực, nhận dạng cá nhân.
Thực hiện: Naphasy
Nguồn tham khảo
1. Jain, Anil, Lin Hong, and Sharath Pankanti. “Biometric identification.”Communications of the ACM2 (2000): 90-98.
2. Chellappa, R., Wilson, C., and Sirohey, A. Human and machine recognition of faces: A survey. In Proceedings of the IEEE 83, 5 (1995) 705–740.
3. Daugman, J.G. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence. IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell. 15, 11 (1993)1148–1161.