NHẬN DẠNG DẤU VÂN TAY DỮ LIỆU LỚN SỬ DỤNG GABOR WAVELET VÀ MAPREDUCE

Abstract

Nhận dạng dấu vân tay là một trong những phương pháp nhận dạng sinh trắc học phổ biến hiện nay. Nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực trong đó có các hệ thống chấm công, truy tìm tội phạm, xác thực và bảo mật hệ thống,… Tuy nhiên, một trong những thách thức đối với các phương pháp truyền thống hiện nay là phụ thuộc vào thời gian trích xuất đặc trưng và nhận dạng. Điều này dẫn đến hạn chế của các hệ thống này là không thể nhận dạng hiệu quả trong điều kiện áp dụng cho môi trường dữ liệu lớn. Do đó, một phương pháp nhận dạng dấu vân tay dữ liệu lớn được đề xuất trong bài báo này dựa trên mô hình MapReduce trong môi trường Spark nhằm cải thiện thời gian thực hiện nhận dạng đáp ứng các hệ thống dữ liệu lớn. MapReduce được sử dụng trong khai phá và phân tích dữ liệu lớn mà không thể được xử lý trên các hệ thống thông thường do bị giới hạn bởi một số ràng buộc về tài nguyên như khả năng xử lý, bộ nhớ,… Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt được kết quả nhận dạng dấu vân tay một cách tự động và hiệu quả.