Đồ Án Dò tìm và cắt ảnh mặt người dùng PCA

LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay, cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật đang
được yêu cầu khắt khe tại mọi quốc gia trên thế giới. Các hệ thống nhận dạng con
người được ra đời với độ tin cậy ngày càng cao. Một trong các bài toán nhận dạng
con người rất được quan tâm hiện nay là nhận dạng khuôn mặt. Vì nhận dạng khuôn
mặt là cách mà con người sử dụng để phân biệt nhau. Bên cạnh đó, ngày nay việc
thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng đang được quan tâm và ứng
dụng rộng rãi. Với phương pháp này, chúng ta có thể thu nhận được nhiều thông tin
từ đối tượng mà không cần tác động nhiều đến đối tượng nghiên cứu. Sự phát triển
của khoa học máy tính tạo môi trường thuận lợi cho bài toán nhận dạng khuôn mặt
người từ ảnh số. Các hệ thống nhận dạng offline đã ra đời và có độ tin cậy cao, tuy
nhiên các hệ thống nhận dạng online lại chưa đáp ứng được nhiều.
Bài toán nhận dạng khuôn mặt người là một bài toán hấp dẫn, không giới hạn
giải pháp sử dụng, vận dụng linh hoạt kiến thức trong nhiều lĩnh vực, đã thách thức
nhiều người nghiên cứu vì tính ứng dụng to lớn trong thực tế. Đây là một chủ đề có
thể nói còn tương đối mới với những ứng dụng mang tính công nghệ cao như: robot,
các thiết bị camera,các hệ thống bảo mật, nhận dạng, đã và đang được các hãng,
công ty áp dụng vào nhằm nâng cao các tính năng sản phẩm của mình trong quá
trình cạnh tranh trên thị trường hiện nay
Với mong muốn tiếp cận các công nghệ mới, đồng thời bổ sung kiến thức về
khoa học kỹ thuật hiện đại, cũng như tổng kết lại những kỹ năng, kiến thức trong
suốt quá trình học tập tại trường, chúng em xin chọn đề tài “ Dò tìm và cắt ảnh
mặt người dùng PCA”. Đây có thể là một bài toán nhỏ, nhưng nó cũng giúp chúng
em có một cái nhìn khái quát về bài toán, tạo cơ sở tiền đề cho sự tìm tòi và phát
triển các hướng cao hơn trong sự nghiên cứu các công nghệ mới .
Bài luận này được trình bày bao gồm có 5 chương:
ã Chương 1: Giới thiệu Matlab và khái quát về ảnh.
ã Chương 2: Các phương pháp xác định khuôn mặt.
ã Chương 3: Phân tích thành phần chính PCA.

ã Chương 4: Chương trình mô phỏng.
ã Chương 5: Kết luận.
Nội dung của đề tài:
- Tìm hiểu phương pháp nhận diện ảnh.
- Nghiên cứu PCA.
- Dò tìm ảnh mặt người có không gian (1=>4).
- Cắt ảnh mặt và lưu vào 1 file.
- Xử lý ảnh động qua webcam.
Trong bài luận này chúng em xin đề cập tới vấn đề dò tìm và nhận dạng mặt
người qua một ảnh tĩnh cho trước, đồng thời mở rộng hơn là xử lý ảnh thu được qua
một thiết bị thu ảnh, ví dụ như: camera, webcam,





MỤC LỤC
Trang
Chương 1: GIỚI THIỆU MATLAB VÀ KHÁI QUÁT VỀ ẢNH
1
1.1 Giới thiệu chung về phần mềm Matlab . .2
1.1.1 Khái niệm về Matlab . .2
1.1.2 Tổng quan về cấu trúc dữ liệu Matlab, các ứng dụng . 2
1.1.2.1 Dữ liệu . .3
1.1.2.2 Ứng dụng . 3
1.1.2.3 Toolbox là một công cụ quan trọng trong Matlab . 3
1.1.3 Hệ thống Matlab . 3
1.1.4 Làm quen với Matlab . .4
1.1.5 Các cửa sổ làm việc của Matlab . 5
1.2 Giới thiệu khái quát về ảnh số . .7
1.2.1 Các khái niệm cơ bản về ảnh . .7
1.2.2 Các cách phân loại ảnh . .8
1.3 Xử lý ảnh với Matlab . 9
1.3.1 Xử lý ảnh . .9
1.3.2 Các giai đoạn xử lý ảnh . .10
1.3.3 Xử lý ảnh với Matlab . 11
1.3.3.1 Các kiểu ảnh trong Matlab . .11
1.3.3.2 Các hàm xử lý ảnh cơ bản trong Matlab . .13
1.3.3.3 Biến đổi không gian ảnh . .20
Chương 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH KHUÔN MẶT
.36
2.1 Định nghĩa bài toán xác định khuôn mặt người . .37
2.2 Ứng dụng của phương pháp xác định khuôn mặt . .37
2.3 Phương pháp xác định khuôn mặt . .39
2.3.1 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức . .40
2.3.2 Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi . .41
2.3.2.1 Các đặc trưng khuôn mặt . 42




2.3.2.2 Kết cấu . .45
2.3.2.3 Sắc màu của da . .45
2.3.2.4 Đa đặc trưng . .45
2.3.3 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu . .45
2.3.4 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo . 46
2.4 Khó khăn và thử thách trong bài toán xác định khuôn mặt người . 47
Chương 3: PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH PCA
(PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
.48
3.1 Sơ lược về phân tích thành phần chính PCA . .49
3.2 Thuật toán PCA và ứng dụng trong nhận dạng khuôn mặt người . 50
3.2.1 Thuật toán . .50
3.2.2 Phân tích thành phần chính PCA . .50
3.2.3 Hình ảnh minh họa . 53
3.3 Ứng dụng Eigenfaces trong việc nhận dạng mặt người . .56
3.3.1 Tính toán Eigenfaces . 59
3.3.2 Dùng Eigenfaces để phân loại ảnh mặt người . .61
3.3.3 Ứng dụng Eigenfaces để phát hiện gương mặt . 62
3.3.3.1 Xem xét lại không gian mặt . .63
3.3.3.2 Nhận dạng theo thời gian thực . .64
3.4 Nhận xét . .65
3.4.1 Ưu điểm của phương pháp PCA . .65
3.4.2 Nhược điểm của PCA . .65
Chương 4: CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG
.67
4.1 Chương trình mô phỏng . .68
4.1.1 Cơ sở dữ liệu ảnh . 68
41.1.1 Tập ảnh huấn luyện . 68
4.1.1.2 Tập ảnh mẫu . .69
4.1.2 Các bước thực hiện chương trình . .70




4.1.3 Lưu đồ giải thuật . .72
4.1.3.1 Lưu đồ giải thuật chính . 72
4.1.3.2 Lưu đồ giải thuật chi tiết . .72
4.1.4 Kết quả mô phỏng . .77
4.1.5 Tốc độ thực hiện . .80
4.2 Nhận xét kết quả đạt được . .81
Chương 5: KẾT LUẬN . 85
5.1 Kết luận . .85
5.2 Hướng phát triển đề tài . 85
PHỤ LỤC .
TÀI LIỆU THAM KHẢO .