1. Họ và tên nghiên cứu sinh: Lê Hồng Hải

2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 18/04/1981

 4. Nơi sinh: Yên Bái

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 1142/QĐ-CTSV ngày 28 tháng  12 năm 2011của Giám đốc ĐH Quốc Gia Hà Nội

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: ...........................................................................................

(ghi các hình thức thay đổi và thời gian tương ứng)

7. Tên đề tài luận án: Nghiên cứu nâng cao các kỹ thuật đối sánh vân tay dựa trên đặc trưng điểm chạc

(tên luận án chính thức đề nghị bảo vệ cấp Đại học Quốc gia)

8. Chuyên ngành: Các hệ thống  thông tin

9. Mã số: 62 48 05 01

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học:  PGS.TS Nguyễn Ngọc Hóa, PGS.TS Nguyễn Hà Nam

(ghi rõ chức danh khoa học, học vị, họ và tên)

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án: .........................................................................................

- Luận án đã đề xuất cải tiến bước gia cố trong các thuật toán đối sánh vân tay dựa trên điểm chạc giúp nâng cao độ chính xác của các thuật toán và không ảnh hưởng đến tốc độ của các thuật toán.

- Luận án cũng đề xuất kỹ thuật phát hiện các điểm đơn nhất (core và delta) trong ảnh vân tay sử dụng mạng nơ ron tích chập CNN, làm tiền đề cho các kỹ thuật phân lớp vân tay cũng như giúp tăng tốc độ các thuật toán đối sánh vân tay.

- Đối với quá trình định danh vân tay quy mô lớn, giải pháp sử dụng năng lực tính toán trên các bộ xử lý đồ hoạ GPU đã được lựa chọn nghiên cứu. Luận án đã đề xuất thuật toán tính toán đối sánh vân tay trên GPU sử dụng mô tả MCC. Thực nghiệm minh chứng được tăng tốc đối sánh đạt được hàng triệu đối sánh/ 1 giây; cho phép xây dựng một hệ thống AFIS trở lên khả thi với tài nguyên phần cứng chi phí không quá cao.

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:

 Có khả năng áp dụng vào trong hệ thống nhận dạng vân tay quy mô lớn.

13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo:

- Nâng cao hiệu năng phát hiện điểm chạc từ ảnh vân tay chất lượng thấp.

- Nâng cao chất lượng đối sánh vân tay trên ảnh vân tay hiện trường.

- Xây dựng hệ thống nhận dạng vân tay quy mô lớn dựa sử dụng bộ xử lý đồ họa GPU.

14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận án:

[1] Hong Hai Le, Ngoc Hoa Nguyen: Toward an approach to improving the consolidation stage of fingerprint matching. RIVF Addendum 2013, pp 27-30.

[2] Hong Hai Le, Ngoc Hoa Nguyen, and Tri Thanh Nguyen. Exploiting GPU for Large Scale Fingerprint Identification, Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS 2016), Volume 9621 of the series Lecture Notes in Computer Science, pp 688-697, 10.1007/978-3-662-49381-6_66, 2016.

[3] Hong Hai Le, Ngoc Hoa Nguyen, and Tri Thanh Nguyen. A Complete Fingerprint Matching Algorithm on GPU for a Large Scale Identification System, Information Science and Applications (ICISA), Volume 376 of the series Lecture Notes in Electrical Engineering, pp 679-688, 2016.

[4] Hong Hai Le, Ngoc Hoa Nguyen, Nâng cao thuật toán đối sánh mã trụ MCC, Hội thảo SOIS, 2016, pp 54-57.

[5] Hong-Hai Le, Ngoc-Hoa Nguyen and Tri Thanh Nguyen,  Automatic Detection of Singular Points in Fingerprint Images using Convolution Neural Networks, Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2017, Volume 10192of the series Lecture Notes in Computer Science,pp. 1-10. 2017, 10.1007/978-3-319-54430-4.

[6] Hong Hai Le, Ngoc Hoa Nguyen, Tri Thanh Nguyen, Speeding up and enhancing a large-scale fingerprint identification system on GPU. Journal of Information and Telecommunication . pp. 1-16. ISSN 2475-1839, 2017.

(liệt kê các công trình theo thứ tự thời gian)