Bài viết tập trung đề xuất một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron nhân tạo để nhận diện và phân loại đối tượng dựa trên mống mắt đạt độ chính xác cao trong điều kiện không thuận lợi. | Phùng Thị Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 181(05): 67 - 71 MỘT MÔ HÌNH DEEP LEARNING HIỆU QUẢ CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG MỐNG MẮT Phùng Thị Thu Trang1, Ma Thị Hồng Thu2 1 Khoa Ngoại ngữ - ĐH Thái Nguyên, 2Đại học Tân Trào TÓM TẮT Bài toán nhận dạng bộ phận của cơ thể người là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực tin sinh học. Chúng có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo mật. Các đặc điểm sinh trắc học đang được nghiên cứu hiện nay như: vân tay, mống mắt, DNA, giọng nói, dáng người, Trong đó, mống mắt là một trong những đặc điểm sinh trắc học tốt nhất. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên việc so khớp giữa các mống mặt để đưa ra kết luận và chúng rất hiệu quả trong các điều kiện thuận lợi. Tuy nhiên, với các điều kiện bất lợi thì độ chính xác của các phương pháp bị giảm đi đáng kể. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron nhân tạo để nhận diện và phân loại đối tượng dựa trên mống mắt đạt độ chính xác cao trong điều kiện không thuận lợi. Từ khóa: Học sâu, Mô hình học sâu, Mống mắt, Nhận dạng mống mắt, Mạng nơron GIỚI THIỆU* Trong kỷ nguyên công nghệ thông tin hiện nay, các hệ thống nhận dạng dựa trên đặc điểm sinh học đang được sử dụng phổ biến và thu hút ngày càng nhiều sự chú ý trên toàn thế giới. Các hệ thống này khai thác các đặc điểm hành vi hoặc sinh lý học để phân biệt được các đối tượng với nhau. Các đặc điểm sinh lý như: DNA, mống mắt, mặt, vân tay, bàn tay, giọng nói, dáng người, đang được sử dụng rộng rãi như là các tính năng sinh trắc học để phân biệt giữa người này với người khác. Mống mắt được coi là một trong những tính năng sinh trắc học tốt nhất, dựa trên kết cấu của nó chúng ta hoàn toàn có thể xác định được thông tin của một người. Mống mắt được bảo vệ bởi mí mắt và giác mạc để tránh bị tổn thương từ môi trường bên ngoài. Nhận diện mống mắt được chia thành nhiều giai đoạn khác nhau (Hình 1), trong đó giai đoạn trích chọn mống mắt (phân đoạn) và giai .
