Thạc Sĩ Nghiên cứu một số kỹ thuật tìm điểm bất động trong ảnh và ứng dụng

MỞ ĐẦU
Quá trình nhận dạng đối tượng bao gồm việc thu thập hình ảnh và các dữ liệu giác quan, qua tham khảo các thành phần thiết yếu với bộ nhớ và suy diễn nhẩm. Trong khi con người thực hiện tất cả những hành động này gần như ngay lập tức, thì nhiệm vụ này có vẻ khó khăn hơn nhiều cho các máy tính. Bước đầu tiên là xác định các yếu tố giác quan khác nhau cần thiết cho sự nhận thức đối tượng. Trong khi có rất nhiều cách, mà các thiết bị thị giác có thể cho máy tính khả năng 'thấy' nhiều hơn. Máy tính cần phải biết các đối tượng trông như thế nào, các hình dạng khác nhau và kích thước mà đối tượng đó có, vv . Các đối tượng cũng sẽ khác nhau tùy thuộc vào góc nhìn, sự chiếu sáng, hoặc sự che lấp gây ra bởi các đối tượng khác ở phía trước.
Sự phát triển của phần cứng cả về phương diện thu nhận, hiển thị, cùng với tốc độ xử lý đã mở ra nhiều hướng mới cho sự phát triển phần mềm, đặc biệt là Công nghệ xử lý ảnh phát triển nhanh. Nó có thể giải quyết được bài toán phát hiện, nhận dạng tự động các loại đối tượng trong thực tế, chẳng hạn có thể tạo ra hệ thống phát hiện kẻ gian đột nhập vào các cơ quan cần được giám sát sau giờ hành chính như các Kho bạc, Ngân hàng v.v thay vì cần phải có những đội bảo vệ canh gác cẩn thận. Nhận dạng mặt người trong một bức ảnh cũng đã có rất nhiều ý nghĩa trong quân sự, an ninh v.v Rõ ràng bài toán phát hiện đối tượng cũng như nhận dạng đối tượng ngày càng quan trọng đối với sự phát triển của xã hội, đặc biệt rất quan trọng cho xã hội Việt Nam.
Bài toán nhận dạng đối tượng là một trong những bài toán cơ bản có mặt trong nhiều ứng dụng khác nhau của lĩnh vực thị giác máy tính như nhận dạng ảnh, theo dõi đối tượng, tìm kiếm, vv. Nhận dạng đối tượng có rất nhiều cách tiếp cận để giải quyết, tuy nhiên với mỗi loại đối tượng sẽ có một phương
2
pháp cụ thể để thực hiện, nhưng nó vẫn có cái chung. Một trong những phương pháp được sử dụng đó là trích chọn các đặc trưng của ảnh. Các đặc trưng được trích chọn thường dựa vào các đặc trưng bất biến.
Lý thuyết về điểm bất động đã được nghiên cứu nhiều trong toán học và vật lý. Việc nghiên cứu áp dụng lý thuyết này để trích chọn đặc điểm phục vụ cho nhận dạng trong xử lý ảnh là hướng tiếp cận mới và có nhiều hứa hẹn nhất là đối với các đối tượng có sự biến đổi về kích thước, hình dạng, các đối tượng bị che khuất một số bộ phận hoặc đối tượng chuyển động v.v Như vậy bài toán nhận dạng đối tượng dựa vào các đặc trưng bất biến mà nền tảng là dựa vào các điểm bất động là một cách tiếp cận mới trong khoa học nhận dạng là cơ sở để xây dựng nhiều ứng dụng quan trọng và cần thiết.
Trên đây đã điểm qua tầm quan trọng của bài toán nhận dạng đối tượng, đặc biệt là các đối tượng đã bị biến đổi đã cho ta thấy rõ tính cần thiết cũng như tính thời sự đồng thời là ý nghĩa khoa học và thực tiễn của vấn đề. Nhận thức được điều này, tôi đã chọn đề tài luận văn: “Nghiên cứu các kỹ thuật tìm điểm bất động trong ảnh và ứng dụng”.
Bố cục của luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung được tổ chức như sau:
Chương 1: Khái quái về nhận dạng đối tượng và điểm bất động
Chương này trình bày khái quát về nhận dạng đối tượng, định nghĩa các loại bất biến, lý thuyết điểm bất động và ứng dụng của điểm bất động trong nhận dạng đối tượng.
Chương 2: Một số phương pháp tìm điểm bất động trong ảnh
3
Chương này trình bày các kỹ thuật xác định các điểm bất động trong ảnh và dựa vào đó để xây dựng các đặc trưng bất biến của đối tượng và sử dụng các đặc trưng này cho việc so khớp nhận dạng đối tượng.
Chương 3: Ứng dụng điểm bất động trong nhận dạng đối tượng.
Trong phần này luận văn trình bày ứng dụng nhận dạng đối tượng ảnh dựa vào các đặc trưng bất biến được xây dựng từ các điểm bất động, cài đặt thử nghiệm một phương pháp đã trình bày ở chương 2.

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN i
LỜI CẢM ƠN . ii
CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT . iii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ . iv
MỤC LỤC . v
MỞ ĐẦU 1
Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐIỂM BẤT ĐỘNG . 4
1.1 Tổng quan về nhận dạng đối tượng . 4
1.1.1 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch . 4
1.1.1.1 Không gian biểu diễn đối tượng 5
1.1.1.2 Không gian diễn dịch . 5
1.1.2 Mô hình và bản chất của nhận dạng đối tượng 6
1.1.2.1 Mô hình 6
1.1.2.2 Bản chất của quá trình nhận dạng 7
1.1.3 Bài toán nhận dạng đối tượng . 8
1.2 Điểm bất động và vai trò của điểm bất động trong nhận dạng đối tượng
10
1.2.1 Lý thuyết về điểm bất động 10
1.2.2 Vai trò của điểm bất động trong nhận dạng đối tượng . 11
1.2.2.1 Trích chọn các đặc trưng bất biến từ các điểm bất động . 12
1.2.2.2 So khớp đặc trưng 14
Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT TÌM ĐIỂM BẤT ĐỘNG TRONG ẢNH . 16
2.1 Harris 16
2.2 SIFT (Scale Invarian Feature Tranforms) . 19
2.2.1 Phát hiện cực trị . 19
2.2.1.1 Tần số lấy mẫu theo tỷ lệ . 21
2.2.1.2 Tần số lấy mẫu trong một vùng không gian 22
2.2.2 Định vị các điểm khóa 23
2.2.3 Gán hướng cho các điểm khóa . 27
2.2.4 Xây dựng bộ mô tả cục bộ 28
2.3 Harris-Laplacian 31
2.3.1 Không gian tỷ lệ 31
2.3.2 Hàm Harris thích nghi tỷ lệ 34
2.3.3 Sự lựa chọn tỷ lệ tự động 36
2.3.4 Thuật toán phát hiện điểm bất động . 37
2.3.4.1 Thuật toán . 38
2.3.4.2 Một vài ví dụ 39
2.4 Harris-Affine . 40
2.4.1 Mục tiêu 41
2.4.2 Ma trận moment cấp hai Affine . 41
2.4.2.1 Phép biến đổi affine của ma trận moment cấp hai . 43
2.4.2.2 Phép đo tính đẳng hướng 45
2.4.3 Kỹ thuật phát hiện điểm bất động . 47
2.5 SURF (Speed Up Robust Feature) 55
2.5.1 Ảnh tích hợp (integral image) . 55
2.5.2 Phát hiện Fast-Hessian 56
2.5.3 Sự biểu diễn không gian tỷ lệ 58
2.5.4 Định vị điểm quan tâm . 59
2.5.5 Bộ mô tả điểm quan tâm và so khớp 60
2.5.5.1 Gán hướng 60
2.5.5.2 Bộ mô tả dựa trên tổng các đặc trưng Haar wavelet . 62
2.5.5.3 Lập chỉ mục và so khớp . 64
2.6 So sánh - Kết luận . 65
Chương 3: ỨNG DỤNG ĐIỂM BẤT ĐỘNG TRONG NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG . 68
3.1 Bài toán nhận dạng đối tượng . 68
3.1.1 Mô hình bài toán nhận dạng đối tượng . 70
3.1.2 Thuật toán . 70
3.2 Cài đặt thử nghiệm 72
2.2.1 Cài đặt chương trình . 72
2.2.2 Kết quả thực nghiệm . 72
KẾT LUẬN 77
TÀI LIỆU THAM KHẢO 79