TemplateScorer: Thuật Toán Chấm Điểm Template Vân Tay

TemplateScorer là một thuật toán Java được thiết kế để tính toán điểm chất lượng cho các mẫu vân tay theo định dạng ISO/IEC 19794. Thuật toán này kết hợp các thống kê mạnh mẽ, phân tích đa biến và các chỉ số không gian để tạo ra một giá trị duy nhất phản ánh tính nhất quán hình học và hướng của các minutiae.

Kho Lưu Trữ Dự Án

Bạn có thể tìm thấy toàn bộ dự án tại đây: GitHub - TemplateScorer

Mục Lục

1. Mô tả
2. Phụ thuộc
3. Cách sử dụng
4. Chi tiết Cài đặt
   • Hằng số
   • scoreTemplate(ReadISO19794 template)
   • calculateWeights(List raw)
   • extractAngles & extractPoints
   • calculateRobustCentroid
   • validateResolution
   • normalizePoints & calculateScaleFactor
   • computePCAAlignment
   • rotatePoints
   • geometricMedian
   • covariance
   • calculateMahalanobisDistances
   • calculateTrimmedMean
   • calculateQuadrantScore
   • calculateOrientationEntropy
5. Thực hành tốt nhất
6. Cạm bẫy thường gặp
7. Mẹo hiệu suất
8. Khắc phục sự cố

Mô tả

Quy trình chấm điểm tổng thể như sau:

1. Đọc minutiae
2. Gán trọng số dựa trên chất lượng
3. Tính toán trọng tâm vững chắc (trung bình hình học)
4. Chuẩn hóa không gian và căn chỉnh PCA
5. Tính toán khoảng cách Mahalanobis
6. Trung bình bị cắt của các khoảng cách
7. Gán trọng số theo entropy hướng và phân bố không gian (các phần tứ phương)

Phụ thuộc

• Java 8+
• com.gd.bioutils.read.ReadISO19794 (đọc các mẫu ISO 19794)
• com.gd.bioutils.entity.Minutiae

Cách sử dụng

import com.gd.bioutils.read.ReadISO19794;
import com.gd.bioutils.scoring.TemplateScorer;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ReadISO19794 tpl = ReadISO19794.fromFile("fingerprint.iso19794");
        double score = TemplateScorer.scoreTemplate(tpl);
        System.out.println("Điểm mẫu: " + score);
    }
}

Chi tiết Cài đặt

Hằng số

scoreTemplate(ReadISO19794 template)

Xử lý một mẫu hoàn chỉnh:

1. Trích xuất minutiae, trọng số, góc và tọa độ.

2. Tính toán trọng tâm vững chắc (trung bình hình học) với geometricMedian¹.

3. Xác thực và chuẩn hóa độ phân giải (validateResolution).

4. Trung tâm và chuẩn hóa các điểm với hệ số tỷ lệ (normalizePoints).

5. Căn chỉnh với PCA (computePCAAlignment)²³.

6. Xoay các điểm theo góc PCA (rotatePoints).

7. Tính toán khoảng cách Mahalanobis (calculateMahalanobisDistances)⁴.

8. Lấy trung bình bị cắt của các khoảng cách (calculateTrimmedMean)⁵.

9. Tính toán điểm tứ phương (phân bố không gian).

10. Tính toán entropy hướng (entropy góc) (calculateOrientationEntropy)⁶.

11. Kết hợp cuối cùng:

score = globalScore * (1 + BETA * orientationEntropy) * quadrantScore

calculateWeights(List<Minutiae> raw)

Chuyển đổi chất lượng của mỗi minutia (0–100) thành trọng số trong [MIN_QUALITY_WEIGHT, 1].

extractAngles & extractPoints

Đọc góc và tọa độ (x,y) của mỗi minutia.

calculateRobustCentroid

Gọi geometricMedian(points, weights) để tìm điểm tối thiểu hóa tổng khoảng cách có trọng số¹.

validateResolution

Đảm bảo xRes và yRes nằm trong [MIN_RESOLUTION_THRESHOLD, MAX_RESOLUTION_THRESHOLD].

normalizePoints & calculateScaleFactor

• Tính toán một hệ số tỷ lệ vững chắc dựa trên khoảng cách đến trọng tâm và trọng số.
• Dịch chuyển và chia theo độ phân giải và tỷ lệ để chuẩn hóa.

computePCAAlignment

Tính toán thành phần chính đầu tiên từ ma trận hiệp phương sai²³:

covXX = Σ x² / n; covXY = Σ x·y / n; covYY = Σ y² / n;
angle = 0.5 * atan2(2·covXY, covXX - covYY);

rotatePoints

Xoay mỗi điểm (x,y) theo angle:

x' = x·cos – y·sin;  y' = x·sin + y·cos

geometricMedian

Thực hiện thuật toán Weiszfeld (trung bình hình học có trọng số)¹:

for iter up to MAX_MEDIAN_ITER:
  inv = (d < MEDIAN_TOL) ? 1 : weight / d;
  next = Σ (p·inv) / Σ inv;
  if ‖next–median‖ < MEDIAN_TOL ⇒ break;

covariance

Ma trận hiệp phương sai có trọng số:

c00 = Σ w·dx² / Σw;  c01 = Σ w·dx·dy / Σw;  c11 = Σ w·dy² / Σw;

calculateMahalanobisDistances

• Đảo ngược ma trận hiệp phương sai và tính toán d² = [x y]·Cov⁻¹·[x; y]
• Khoảng cách = √max(d², 0)
• Sắp xếp theo thứ tự tăng dần.

calculateTrimmedMean

• Sắp xếp các khoảng cách
• Loại bỏ ⌊n·TRIM_RATIO⌋ từ cả hai đầu
• Trả về trung bình của các giá trị còn lại (thống kê vững chắc)⁵.

calculateQuadrantScore

Chia bounding box thành k×k phần tứ phương (k=3), tính toán trung bình bị cắt của các khoảng cách đến gốc theo từng khối, và trả về căn bậc hai của tích sản phẩm của chúng.

calculateOrientationEntropy

• Đếm tần suất góc vào HIST_BINS bins
• Tính toán entropy Shannon⁶: –Σ₁ᵇ pᵢ·log₂(pᵢ)
• Chuẩn hóa bằng log₂(HIST_BINS) để có được [0,1].

Thực hành tốt nhất

• Xác thực dữ liệu đầu vào: Đảm bảo rằng tất cả các mẫu vân tay đều hợp lệ và có định dạng đúng.
• Sử dụng trọng số hợp lý: Trọng số cho từng minutia nên được tính toán cẩn thận để phản ánh chất lượng thực tế của chúng.
• Kiểm tra độ phân giải: Kiểm tra độ phân giải của các mẫu vân tay và điều chỉnh nếu cần để đảm bảo tính chính xác của phân tích.

Cạm bẫy thường gặp

• Bỏ qua trọng số: Không tính toán trọng số có thể dẫn đến kết quả sai lệch trong việc chấm điểm chất lượng.
• Không chuẩn hóa dữ liệu: Thiếu chuẩn hóa có thể làm sai lệch các kết quả chấm điểm.
• Lỗi trong việc xác định góc: Việc tính toán sai góc có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của việc phân tích.

Mẹo hiệu suất

• Sử dụng các thư viện tối ưu hóa: Sử dụng các thư viện Java hiệu suất cao để xử lý các phép toán ma trận và tính toán trọng số.
• Đo lường hiệu suất: Thực hiện đo lường và tối ưu hóa hiệu suất cho từng bước trong quy trình xử lý.

Khắc phục sự cố

• Lỗi định dạng mẫu: Kiểm tra kỹ lưỡng định dạng mẫu vân tay nếu có lỗi trong quá trình đọc.
• Khoảng cách Mahalanobis không hợp lệ: Đảm bảo rằng các bước trước đó được thực hiện đúng để tránh lỗi trong việc tính toán khoảng cách.

Tài liệu tham khảo

1. Weiszfeld, E. (1937). Sur le point pour lequel la somme des distances de n points donnés est minimum.
2. Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space.
3. Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical variables into principal components.
4. Mahalanobis, P.C. (1936). On the generalized distance in statistics.
5. Huber, P.J. (1981). Robust Statistics.
6. Shannon, C.E. (1948). A Mathematical Theory of Communication.

Hãy bắt đầu tích hợp TemplateScorer vào dự án của bạn ngay hôm nay và nâng cao khả năng chấm điểm mẫu vân tay của bạn!