Đồ Án Nghiên cứu các thuật toán nhận dạng cảm xúc khuôn mặt trên ảnh 2d

TÓM TẮT

Bài toàn nhận dạng cảm xúc đã bắt đầu được nghiên cứu từ những năm 1970 nhưng kết quả đạt được vẫn còn nhiều hạn chế. Hiện nay vấn đế này vẫn đang được rất nhiều người quan tâm bởi tính hấp dẫn cùng những vấn đề phức tạp của nó. Mục tiêu của khóa luận này là nghiên cứu và đánh giá về các phương pháp nhận dạng mặt người trong việc nhận dạng ra 5 cảm xúc cơ bản: Vui, buồn, ghê tởm, dận giữ và tự nhiên trên ảnh tĩnh, chính diện.

Từ khóa: Facial Expression Recognition, Principal Component Analysis, Neural Network, Decision Tree, Weka


MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

DANH MỤC HÌNH ẢNH v

Chương 1. GIỚI THIỆU 1

1.1 Cấu trúc của khóa luận 1

1.2 Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt và ứng dụng 1

1.3 Một số phương pháp nhận dạng cảm xúc khuôn mặt 2

1.3.1 Các phương pháp dựa trên đặc trưng của ảnh 2

1.3.2 Phương pháp sử dụng Action Units 3

1.3.3 Phương pháp dùng mô hình AAM kết hợp tương quan điểm 4

1.3.4 Mô hình tổng quan 4

1.4 Các thách thức trong vấn đề nhận dạng cảm xúc khuôn mặt 5

1.5 Các vấn đề liên quan 5

Chương 2. MỘT SỐ LÝ THUYẾT CƠ BẢN 7

2.1 Giới thiệu về mạng nơron 7

2.1.1 Mạng Perceptron nhiều tầng (MPL – Multi Perceptron Layer) 8

2.1.2 Ánh xạ mạng lan truyền tiến 8

2.1.3 Hàm sigmoid 11

2.1.4 Thuật toán lan truyền ngược 12

2.2 Giới thiệu về PCA 19

2.2.1 Một số khái niệm toán học 19

2.2.2 Ma trận đại số 22

2.2.3 Eigenvector (Vectơ riêng) 23

2.2.4 Eigenvalue (Giá trị riêng) 23

2.2.5 Phân tích thành phần chính (PCA) 24

Chương 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG CẢM XÚC KHUÔN MẶT 25

3.1 Nhận dạng cảm xúc dựa trên PCA truyền thống 25

3.1.1 Trích chọn đặc trưng 25

3.1.2 Quá trình nhận dạng 26

3.2 Nhận dạng cảm xúc dựa trên PCA kết hợp các thuật toán học 27

3.2.1 Mạng nơron 27

3.2.2 Cây quyết định 27

Chương 4. THỰC NGHIỆM 29

4.1 Môi trường thực nghiệm 29

4.2 Dữ liệu đầu vào 29

4.3 Khảo sát và đánh giá 29

4.3.1 Phương pháp PCA truyền thống 30

4.3.2 Phương pháp sử dụng mạng nơron 30

4.3.3 Phương pháp sử dụng cây quyết định 31

4.4 Tổng kết 32

Chương 5. KẾT LUẬN 33

PHỤ LỤC - MỘT SỐ THUẬT NGỮ ANH – VIỆT 34

TÀI LIỆU THAM KHẢO 35


Chương 1. GIỚI THIỆU


1.1 Cấu trúc của khóa luận

Với nội dung trình bày những lý thuyết cơ bản và cách áp dụng vào bài toán nhận dạng cảm xúc khuôn mặt, khóa luận được tổ chức theo cấu trúc như sau:

Chương 1: Giới thiệu

Giới thiệu sơ lược về các phương pháp nhận dạng cảm xúc, ứng dụng của nó trong cuộc sống hàng ngày, giới thiệu các phương pháp được sử dụng trong khóa luận này, mục tiêu và cấu trúc của khóa luận.

Chương 2: Một số lý thuyết cơ bản

Chương hai đi vào giới thiệu tổng quan về các lý thuyết cơ bản. Những kiến thức cơ bản này là tiền đề để người đọc hiểu được cách áp dụng vào bài toán nhận dạng cảm xúc và lớp các bài toán nhận dạng nói chung.

Chương 3: Các phương pháp nhận dạng cảm xúc

Chương này đi vào giới thiệu một số phương pháp nhận dạng cảm xúc sử dụng các lý thuyết cơ bản đã nêu ở chương hai

Chương 4: Thực nghiệm

Chương này phân tích về ưu, nhược điểm và so sánh, đánh giá giữa các phương pháp.

Chương 5: Kết luận

Chương này tổng kết lại những gì đã đạt được và chưa đạt được. Từ đó nêu lên những hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo.


1.2 Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt và ứng dụng

Trong vài năm gần đây, cùng với sự phát triển về khoa học và công nghệ, tương tác người máy đã trở thành một lĩnh vực nổi bật nhằm cung cấp cho con người khả năng phục vụ của máy móc. Điều này bắt nguồn từ khả năng máy móc có thể tương tác được với con người. Máy móc cần các kỹ năng để trao đổi thông tin với con người và 1 trong những kỹ năng đó là khả năng hiểu được cảm xúc. Cách tốt nhất để một người biểu thị cảm xúc là qua khuôn mặt. Bài toàn nhận dạng cảm xúc khuôn mặt đã được bắt đầu nghiên cứu từ những năm 1970 nhưng kết quả đạt được đến nay vẫn còn nhiều hạn chế.

Ứng dụng của nhận dạng cảm xúc trong cuộc sống hàng ngày là rất lớn, các hệ thống phát hiện trạng thái buồn ngủ dựa vào cảm xúc trên khuôn mặt được phát triển để cảnh báo cho người lái xe khi thấy dấu hiệu buồn ngủ, mệt mỏi. Các hệ thống kiểm tra tính đúng đắn của thông tin, các phần mềm điều khiển dựa vào cảm xúc, các thiết bị hỗ trợ người tàn tật, .

Mục tiêu của khóa luận này là nghiên cứu 1 số phương pháp nhận dạng cảm xúc khuôn mặt dựa trên ảnh hai chiều và trực diện