Luận Văn Một hướng tiếp cận trong phát hiện khuôn mặt trong ảnh

TÓM TẮT
Phát hiện khuôn mặt là một vấn đề cơ bản trong ngành học quan sát bằng
máy tính. Là một trong những giai đoạn của hệ thống nhận dạng mặt người
cùng với nhiều ứng dụng rộng rãi và phổ biến khác như chỉ số hóa nội dung
trong ảnh, hệ thống giám sát, hội thảo truyền hình , phát hiện khuôn mặt đã
và đang dành được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều người trong suốt hai thập
kỷ qua. Tuy nhiên, với những thách thức rất lớn gây ra do tính biến động của
môi trường cũng như tính biến đổi cao của khuôn mặt, phát hiện mặt người vẫn
đang là một trong những vấn đề mở đối với các nhà nghiên cứu. Và cho đến
nay vẫn chưa có một phương pháp nào thực sự giải quyết hết các thách thức
của phát hiện khuôn mặt. Nhiều cải tiến, nhiều đề xuất đã được đưa ra nhằm cải
thiện chất lượng phát hiện khuôn mặt. Và một trong những cải tiến đó là dựa
trên những đặc điểm bất biến hoặc có sự biến động có thể phân vùng được của
khuôn mặt mà màu da của con người chính là một trong những đặc điểm đó.
Xuất phát từ ý tưởng kết hợp giữa màu da và một phương pháp phát hiện
khuôn mặt hiệu quả, đồ án đã tập trung xây dựng một hệ thống kết hợp giữa hệ
thống phát hiện khuôn mặt dựa trên đặc trưng Haar và bộ lọc AdaBoost và
phương pháp phân vùng màu da.
Phương pháp phân vùng màu da được kết hợp vào hệ thống như là một
giới hạn cho phép giảm không gian tìm kiếm, tức là khuôn mặt sẽ chỉ được tìm
kiếm trên các vùng màu da. Việc phân vùng này đã giúp cho thời gian phát
hiện của hệ thống cải thiện đáng kể, hơn nữa nó còn giúp cho hệ thống hoạt
động hiệu quả hơn.
Đồ án với tên gọi là “Một hướng tiếp cận trong phát hiện khuôn mặt
trong ảnh” được bố cục làm bốn mục chính.
Chương 1 : Giới thiệu, bao gồm phần giới thiệu, phần tổng quan kiến
trúc của một hệ thống nhận dạng mặt người, phần một số ứng dụng liên quan
tới phát hiện khuôn mặt và phần các hướng tiếp cận liên quan tới phát hiện và
nhận dạng khuôn mặt.
Chương 2 : Giới thiệu tổng quan về các phương pháp
máy học.
Chương 3 : Giới thiệu về các phương pháp tìm kiếm màu da trong
ảnh.
Chương 4 : Miêu tả kết quả việc kiểm thử chương trình. Đồng thời sẽ có
những đánh giá và nhận xét về kết quả của chương trình.



MỤC LỤC
TÓM TẮT .4
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT 5
1.1. Giới thiệu. 5
1.2. Tổng quan kiến trúc của một hệ thống nhận dạng mặt người . 5
1.3. Một số lĩnh vực ứng dụng phát hiện khuôn mặt. . 6
1.4. Các hướng tiếp cận liên quan đến phát hiện và nhận dạng khuôn mặt . 7
1.4.1. Hướng tiếp cận dựa trên tri thức. . 8
1.4.2. Hướng tiếp cận dựa trên các đặc trưng bất biến . 11
1.4.3. Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu. 13
1.4.4. Hướng tiếp cận dựa trên máy học (hay diện mạo). 16
1.5. Khó khăn và thách thức trong bài toán xác định khuôn mặt. 18
CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP MÁY HỌC 20
2.1. Khái niệm máy học 20
2.1.1. Các loại giải thuật trong máy học 20
2.1.2. Các chủ đề về máy học . 21
2.2. Một số phương pháp máy học ứng dụng trong phát hiện khuôn mặt 22
2.2.1. Phương pháp Mạng neuron 22
2.2.2. Phương pháp SVM – support vector machine . 23
2.2.3. Mô hình Makov ẩn . 23
2.2.4. Mô hình Adaboost 24
CHƯƠNG 3: PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT TRONG ẢNH DỰA VÀO MÀU DA 31
3.1. Tổng quan về các kỹ thuật nhận biết màu da dựa trên tính chất điểm
ảnh . 31
3.1.1. Giới thiệu 31
3.1.2. Không gian màu sử dụng cho mô hình hóa màu da . 32
3.1.3. Mô hình hóa màu da . 35
3.1.4. Mô hình hóa phân phố màu da có tham số . 38
3.1.5. So sánh kết quả các mô hình 39
3.1.6. Đánh giá phương pháp . 41
3.1.7. Chọn lựa không gian màu và phương pháp mô hình hóa dùng để
nhận biết màu da cho đồ án. 41
3.2. Nhận biết phân vùng màu da . 42
3.2.1. Lọc khởi tạo 42
3.2.2. Nhận biết màu da 43
3.3. Trích chọn đặc trưng Haar - like . 43
3.4. Huấn luyện dò tìm khuân mặt 46
3.5. Quá trình dò tìm khuân mặt . 47
3.6. Hệ thống xác định vị trí khuôn mặt người . 48
CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT ỨNG DỤNG . 50
4.1. Môi trường TEST 50
4.2. Một số giao diện chính 50
4.3. Nhận xét . 52
KẾT LUẬN . 53
TÀI LIỆU THAM KHẢO