Công nghệ sinh trắc học dựa trên mạch máu

1. Giới thiệu về Sinh trắc học

Sinh trắc học (biometrics) là một lĩnh vực khoa học nghiên cứu các phương pháp phân tích và đo lường các đặc điểm vật lý hoặc hành vi của con người nhằm mục đích xác định danh tính. Các đặc điểm sinh trắc được lựa chọn, chẳng hạn như dấu vân tay, giọng nói, đường nét khuôn mặt… đảm bảo luôn khác nhau giữa hai cá nhân bất kỳ. Sinh trắc học được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như kiểm soát an ninh, bảo mật trong tài chính và thiết bị cá nhân, xác minh trong lĩnh vực y tế, pháp lý…

Các công nghệ sinh trắc học phổ biến hiện nay bao gồm nhận diện dựa trên các đặc điểm vật lý như vân tay, khuôn mặt, mống mắt, võng mạc, hoặc giọng nói. Mỗi công nghệ sẽ có những ưu và nhược điểm riêng, có thể bổ sung cho nhau và được sử dụng trong các hệ thống tích hợp (multimodal biometric). Bài viết này giới thiệu về công nghệ sinh trắc học dựa trên mạch máu (vascular biometrics), với dữ liệu hình ảnh sơ đồ mạch máu được thu thập chủ yếu trên khu vực bàn tay của người dùng. Công nghệ này đã được nghiên cứu và ứng dụng trên thực tế trong nhiều năm gần đây.

2. Sinh trắc học dựa trên mạch máu bàn tay và ngón tay

Nguyên tắc thu thập dữ liệu mạch máu trên bàn tay hoặc ngón tay tương đối đơn giản. Phần bàn tay được chiếu bằng ánh sáng cận hồng ngoại (near infrared – NIR). Các mạch máu, do chứa huyết sắc tố hemoglobin hấp thụ ánh sáng hồng ngoại, còn những cơ quan khác sẽ cho ánh sáng này đi xuyên qua.

Một camera hoặc cảm biến đặc biệt được sử dụng để thu thập hình ảnh của mạch máu đã được chiếu sáng. Hình 1 mô tả một thiết bị phần cứng đơn giản được sử dụng để chụp ảnh mạch máu ngón tay, với phần chiếu sáng là dải led NIR, và phần camera được chế lại từ webcam, có tháo bỏ bộ lọc chặn hồng ngoại (IR cut filter) đặt trước cảm biến ảnh. Hình ảnh mạch máu ngón tay thu được từ thiết bị này cũng được thể hiện trong Hình 1b. Hình 2 là một số thiết bị thu thập dữ liệu hình ảnh mạch máu dựa trên nguyên tắc tương tự đã được thương mại hóa.

(a)

 

(b)

Hình 1: Thiết bị thu thập ảnh mạch máu ngón tay [1] (a) và hình ảnh thu thập được từ thiết bị (b).

Hình 2: Các thiết bị thu thập hình ảnh mạch máu ngón tay hoặc bàn tay trên thực tế [2-5]

Hình ảnh thu thập được sau đó sẽ được phân tích bởi phần mềm và các thuật toán trích xuất, tạo ra một “mẫu” đặc trưng dựa trên các đặc tính về hình dạng của các mạch máu. Mẫu này sau đó được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu và sử dụng để so sánh với các mẫu được quét trong quá trình sử dụng để xác thực danh tính.

3. Lợi ích và ứng dụng của sinh trắc học mạch máu

3.1. Ưu điểm của phương pháp

Mạch máu là một đặc điểm sinh trắc học đặc biệt đáng tin cậy vì nhiều lý do. Phần này xin phép được trình bày dưới dạng gạch đầu dòng để độc giả dễ theo dõi:

–   Sơ đồ mạch máu có tính độc nhất, giống như dấu vân tay, không có hai người có cùng sơ đồ mạch máu giống hệt nhau, kể cả trong trường hợp sinh đôi cùng trứng. Điều này làm cho công nghệ nhận diện mạch máu trở nên chính xác trong việc xác định danh tính. Nghiên cứu của Fujitsu dựa trên 140 000 mẫu sơ đồ mạch máu bàn tay thu thập từ 70 000 người vào năm 2005 đã xác nhận độ chính xác của công nghệ nhận diện với tỷ lệ chấp nhận sai (chấp nhận nhầm dữ liệu/cá nhân không có trong hệ thống, false acceptance rate – FAR) và tỷ lệ từ chối sai (từ chối nhầm dữ liệu/cá nhân đã có trong hệ thống, false rejection rate – FRR) lần lượt là 0.00008% và 0.01% [6]

–   Mạch máu nằm dưới da bàn tay, không thể nhìn thấy bằng mắt thường, và mạng lưới mạch máu là tương đối phức tạp nên thường khó bị làm giả hơn (nhưng không có nghĩa là không thể làm giả, chi tiết sẽ được nói đến ở mục khác).

–   Phương pháp nhận diện sinh trắc học bằng mạch máu khắc phục được một số nhược điểm của các phương pháp khác. Một số ví dụ có thể kể đến như:

    • Nhận diện vân tay có thể gặp khó khăn khi ngón tay dính ướt, bị trầy xước, hoặc da khô; trong khi nhận diện mạch máu là phương pháp nhận diện không cần tiếp xúc.
    • Nhận diện khuôn mặt bị ảnh hưởng mạnh bởi điều kiện chiếu sáng, trong khi thiết bị thu thập hình ảnh mạch máu có nguồn chiếu sáng NIR riêng với độ ổn định cao.
    • Nhận diện mống mắt/võng mạc đôi khi khá bất tiện với người dùng trong những điều kiện sử dụng thông thường, với thiết bị phần cứng thu thập hình ảnh tương đối cồng kềnh phức tạp, so với những thiết bị được mô tả trong Hình 2.
    • Với những đặc điểm nổi bật này, công nghệ nhận diện sinh trắc học dựa trên mạch máu không chỉ mang lại giải pháp xác thực an toàn mà còn đóng góp vào việc nâng cao các biện pháp bảo mật trong nhiều ngành công nghiệp, từ an ninh cho đến tài chính và y tế.

3.2. Các ứng dụng thực tế

Từ năm 2014, ngân hàng Barclays Bank ở Anh đã áp dụng công nghệ nhận diện mạch máu bằng ngón tay, Vein ID của Hitachi, để tăng cường bảo mật cho khách hàng doanh nghiệp khi đăng nhập vào các ứng dụng ngân hàng trực tuyến [2]. Theo KoreaTimes năm 2015, trong hệ thống ngân hàng tại Hàn Quốc đã diễn ra một cuộc chạy đua triển khai các giải pháp sinh trắc học để tăng cường an toàn dịch vụ [7]. Các giải pháp được nhắc tới có bao gồm cả nhận diện mạch máu lòng bàn tay, được áp dụng trên các máy ATM của các ngân hàng như KEB Hana, KB Kookmin hay Suhyup [8].

Đặc điểm của phương pháp xác thực bằng mạch máu là không cần tiếp xúc trực tiếp với thiết bị. Điều này trở nên đặc biệt quan trọng trong thời kỳ đại dịch COVID-19. Hitachi đã nhấn mạnh ưu điểm này khi đề xuất giải pháp xác thực bằng mạch máu ngón tay, cho phép xác thực cá nhân ngay lập tức chỉ bằng cách giơ ngón tay lên trên cảm biến. Bộ giải pháp này được đưa ra vào tháng 3 năm 2021 [3].

Cũng trong năm 2021, Ai Cập dường như là quốc gia đầu tiên sử dụng nhận diện mạch máu cho ID quốc gia, và cũng có kế hoạch ứng dụng nó trong y tế. Nước này đề xuất tích hợp công nghệ nhận diện mạch máu FinGo vào chương trình ID quốc gia nhằm tăng cường bảo mật, với công nghệ được phát triển bởi Sthaler và Hitachi [9].

4. Một số thách thức và hạn chế

Công nghệ sinh trắc học mạch máu không phải là không có điểm yếu. Trên thực thế, sơ đồ mạch máu của một người chỉ thực sự ổn định trong khoảng từ 20 đến 50 tuổi, đồng nghĩa với việc nếu phương pháp nhận diện này được sử dụng đại trà, trẻ em và người cao tuổi phải liên tục cập nhật dữ liệu sinh trắc học trong khoảng một vài năm. Bên cạnh đó, yếu tố môi trường như nhiệt độ có thể gây ảnh hưởng nhất định, chẳng hạn như trời lạnh dễ khiến co mạch máu, gây khó khăn cho việc nhận diện.

Ngoài ra, sự chấp nhận của người dùng cũng là một rào cản lớn, do đây là một công nghệ không quá “nổi tiếng”, so với các công nghệ khác như nhận diện vân tay hoặc khuôn mặt. Theo một bài trên báo Tài chính Hàn Quốc vào năm 2021, các máy ATM với công nghệ nhận diện sinh trắc học bằng mạch máu không được ưa chuộng như kỳ vọng. Nguyên nhân đến từ sự phức tạp trong việc sử dụng, hạn chế trong các giao dịch được hỗ trợ, và đặc biệt là sự ra đời của các dịch vụ rút tiền ATM qua app di động, đã làm giảm đáng kể sự cần thiết của việc xác thực bằng sinh trắc học tại các máy ATM [5].

Cuối cùng như đã nói ở trên, công nghệ sinh trắc học mạch máu cũng có thể bị làm giả, dù không dễ dàng. Tại sự kiện Chaos Communication Congress tổ chức ở Leipzig, Đức vào năm 2018, Jan Krissler và Julian Albrecht đã trình diễn cách vượt qua các máy quét mạch máu bằng một bàn tay làm bằng sáp [10]. Tuy nhiên, để tạo ra bàn tay này cũng khá kỳ công, cần đến 30 ngày với 2500 bức ảnh, và màn trình diễn trong hội thảo cũng không quá suôn sẻ. Chi tiết độc giả có thể xem trong video link. Điều quan trọng là phương pháp xâm nhập này đã được chứng minh là có thể thực hiện được.

5. Xu hướng và các đề xuất liên quan đến công nghệ sinh trắc học dựa trên mạch máu

Với lợi thế liên quan đến độ tin cậy và tính liên quan mật thiết với lĩnh vực y tế, sinh trắc học sử dụng dữ liệu mạch máu được dự đoán có thể được áp dụng trong các giải pháp tích hợp với các công nghệ nhận diện khác. Ngoài ra, các cải tiến công nghệ cũng có thể đem lại những giải pháp nhận diện nhanh chóng hơn, tiện lợi hơn và không cần tiếp xúc trực tiếp, phù hợp với các tiêu chuẩn vệ sinh và an toàn mới.

Nhận xét chung như vậy, để thấy mảng nghiên cứu liên quan đến sinh trắc học sử dụng mạch máu vẫn còn khá nhiều không gian để phát triển. Với từ khóa “Palm vein dataset” hoặc “Finger vein dataset”, độc giả quan tâm đến nhánh nghiên cứu này có thể dễ dàng tìm thấy những bộ dataset mở và miễn phí, mỗi bộ có thể chứa đến hàng nghìn ảnh, phục vụ cho việc huấn luyện mô hình nhận diện, cũng như đánh giá hiệu năng của phương pháp dựa trên phân tích thống kê. Ngoài ra, với nguyên tắc thu thập dữ liệu được mô tả trong Mục 2, việc chế tạo một thiết bị đơn giản để chụp ảnh mạch máu ngón tay hoặc bàn tay là hoàn toàn có thể thực hiện được, với các linh kiện có thể dễ dàng tìm mua tại các chợ điện tử, từ đó có thể xây dựng những bộ dữ liệu của riêng mình.

Bài viết này nhằm mục đích giới thiệu tổng quan về công nghệ nhận diện sinh trắc học sử dụng mạch máu vùng bàn tay hoặc ngón tay. Với những gợi ý như trong phần cuối của bài viết, hy vọng trong tương lai sẽ có thêm nhiều nghiên cứu và các ứng dụng thực tế, nhằm khai thác hết các tiềm năng của công nghệ này.

Tài liệu tham khảo

[1] T. Pham, Y. Park, D. Nguyen, S. Kwon, and K. Park, “Nonintrusive Finger-Vein Recognition System Using NIR Image Sensor and Accuracy Analyses According to Various Factors,” Sensors, vol. 15, no. 7, pp. 16866–16894, Jul. 2015.
[2] A. Hawser, “BANK INTRODUCES FINGER VEIN BIOMETRICS TO DETER FRAUDSTERS,” Global Finance Magazine, Oct. 09, 2014. https://gfmag.com/banking/bank-introduces-finger-vein-biometrics-deter-fraudsters/ (accessed Apr. 25, 2024).
[3] “Hitachi Releases a Contactless Finger Vein Authentication Unit to Answer Demands for New Normal,” Social Innovation. https://social-innovation.hitachi/en/article/touchless-finger-vein/ (accessed Apr. 26, 2024).
[4] “UX 기획자 관점에서 바라 본 생체 인식 – RightBrainLAB,” Sep. 26, 2016. https://blog.rightbrain.co.kr/?p=7064 (accessed Apr. 25, 2024).
[5] “[은생돋] 있어도 찾는 이 없는 ‘생체인증 ATM,’” 대한금융신문, May 13, 2021. http://www.kbanker.co.kr/news/articleView.html?idxno=98599 (accessed Apr. 25, 2024).
[6] M. Watanabe, T. Endoh, M. Shiohara, and S. Sasaki, “Palm vein authentication technology and its applications,” in Proceedings of The Biometric Consortium Conference, Sep. 2005.
[7] “Banks rush to adopt bio authentication,” The Korea Times, Dec. 20, 2015. https://www.koreatimes.co.kr/www/tech/2024/04/129_193617.html (accessed Apr. 26, 2024).
[8] “ATM to Offer Services that Verify Customers Based on ‘Vein Matchmaking,’” Korea Bizwire, Oct. 25, 2018. http://koreabizwire.com/atm-to-offer-services-that-verify-customers-based-on-vein-matchmaking/126484 (accessed Apr. 26, 2024).
[9] A. Mascellino, “Egypt integrates FinGo vein biometrics in national ID program | Biometric Update,” BiometricUpdate.com, Feb. 24, 2021. https://www.biometricupdate.com/202102/egypt-integrates-fingo-vein-biometrics-in-national-id-program (accessed Apr. 26, 2024).
[10] J. Krissler and J. Albrecht, “Venenerkennung hacken, vom fall der letzten bastion biometrischer systeme,” in Proceedings of the 35th Chaos Communication Congress, Dec. 2018.

5/5 - (1 bình chọn)
Comments: 41

3 thoughts on “Công nghệ sinh trắc học dựa trên mạch máu

  1. GW Moderator says:

    Tác giả cho hỏi việc ứng dụng vào thực tế của phương pháp sinh trắc học mạch máu có phức tạp và tốn kém chi phí hơn việc áp dụng các thiết bị xác thực bằng vân tay không ạ?

    • Tuyen Danh Pham says:

      Theo như tìm hiểu của em thì hiện tại chi phí mua giải pháp sinh trắc học bằng mạch máu đang khá cao so với vân tay, dù độ phức tạp của thiết bị là tương đương, nhất là thiết bị nhận diện mạch máu ngón tay, cũng khá đơn giản so với thiết bị quét vân tay.
      Có thể nguyên nhân ở đây là do nguồn cung đang rất thấp, em có thử tìm trên trang thương mại điện tử Alibaba, số lượng thiết bị quét vân tay trả về là vượt trội so với quét tĩnh mạch, trên Amazon thì gần như không thấy giải pháp quét mạch máu nào.

Trả lời