Luận Văn Đồ án Nhận dạng mặt người

MỤC LỤC
Chương I: Eigenface 1
1. Khái niệm 1
2. Định dạng dữ liệu đầu vào 2
3. Tính toán Eigenface 3
Chương II: Dò Tìm Khuôn Mặt 5
1. Giới thiệu 5
2. Các hướng tiếp cận trong nhận dạng khuôn mặt 6
Chương III: Phương Pháp Rút Trích Đặc Trưng PCA 8
1. Sơ lược toán đại số tuyến tính trong thống kê 8
1.1. Vector riêng, trị riêng và sự chéo hoá của ma trận 8
1.2. Kì vọng và phương sai trong thống kê đa chiều 8
2. Kỹ thuật rút trích trích đặc trưng bằng phương pháp phân tích thành phần chính 10
3. Phương pháp PCA trong nhận dạng khuôn mặt 16
3.1. Giai đoạn tìm mặt riêng 17
3.2. Giai đoạn nhận dạng 19
3.3. Phương pháp PCA toàn cục và cục bộ 20
Chương IV: Support Vector Machine 21
1. Giới thiệu 21
2. Sơ lược lý thuyết SVM 21
2.1. Đường bao tổng quát cho một hệ máy học 21
2.2. Chiều VC (VC-dimension) 23
2.3. Phân hoạch tập dữ liệu bằng các siêu mặt có hướng 23
2.4. Cực tiểu đường bao lỗi trên cơ sở cực tiểu chiều VC 23
2.5. Cực tiểu hoá lỗi theo cấu trúc (SRM) 25
3. SVM tuyến tính 26
3.1. Trường hợp dữ liệu có thể phân cách được 26
3.2. Trường hợp dữ liệu không thể phân cách được 30
4. SVM phi tuyến. 33
5. Nhận dạng khuôn mặt người với SVM 35
5.1. Nhận dạng đa lớp với cây nhị phân 35
5.2. Các giai đoạn nhận dạng khuôn mặt 37
5.2.1.Giai đoạn huấn luyện 37
5.2.1.1.Vector hóa tập mẫu khuôn mặt thô 37
5.2.1.2.Rút trích đặc trưng khuôn mặt 39
5.2.1.3.Tạo các bộ phân loại nhị phân 40
5.2.1.4.Huấn luyện cho mỗi bộ phân loại nhị phân từ các tập mẫu nhị phân hoá hai lớp khuôn mặt với nhau. 41
5.2.1.5.Khởi tạo kiến trúc cây nhị phân 46
5.2.2.Giai đoạn nhận dạng khuôn mặt. 46
Chương V: Tổng kết. 49
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 50