Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing). | LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Nhận dạng vân tay sử dụng kỹ thuật học sâu Fingerprint recognition using deep learning technique Phạm Thị Hường Trương Văn Tuấn Email pthuong@ Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài 27 5 2022 Ngày nhận bài sửa sau phản biện 30 9 2022 Ngày chấp nhận đăng 30 9 2022 Tóm tắt Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96 96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset SOCOFing . Kết quả thử nghiệm trên bộ mẫu gồm 1200 ảnh cho khả năng nhận dạng chính xác đạt 99 73 danh tính và 99 90 khi nhận dạng ngón tay kết quả cho thấy đây là một trong những phương pháp hiệu quả nhằm bảo mật và xác thực người dùng. Từ khóa Nhận dạng vân tay xác thực vân tay mạng nơ-ron tích chập học sâu. Abstract This study presents two models in deep learning techniques to recognize 10 human fingers and their identity. Inputs are images with a resolution of 96 96. Sample images were obtained from the Sokoto Coventry Fingerprint Dataset SOCOFing database. Test results on a sample set of 1200 images for accurate identification of of identity and of finger recognition. It shows that it is one of the effective methods to secure and authenticate users. Keywords Fingerprint recognition fingerprint authentication convolutional neural network CNN Deep learning. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ cao hơn khi sử dụng kernel tuyến tính. Tuy nhiên độ chính xác cao nhất đạt 80 khi hình ảnh được chọn Hệ thống sinh trắc học vân tay là vấn đề bảo mật chính thủ công. trong xã hội hiện đại bởi nó sử dụng các yếu tố sinh lý sinh học và đặc điểm riêng biệt của mỗi cá nhân. Mỗi Việc phân loại vân tay dựa trên mạng nơ-ron đã được dấu vân tay gần như là duy nhất theo các nghiên cứu đề xuất trong 5 bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu về Francis Galton năm 1982 xác suất để hai vân tay NIST. Thách thức trong việc phân loại này là độ chính trùng nhau là
