Đồ Án Nghiên cứu thuật toán biến đổi ảnh Gabor Wavelet và xây dựng ứng dụng nhận dạng ảnh mặt người (TM+ch

1. Tên đề tài:
Nghiên cứu thuật toán biến đổi ảnh Gabor Wavelet và xây dựng ứng dụng nhận dạng ảnh mặt người.
2. Các số liệu ban đầu:
3. Nội dung bản thuyết minh:

Mở đầu.
Chương 1: Tổng quan về nhận dạng mặt người.
Chương 2: Nhận dạng mặt người dựa trên thuật toán biến đổi sóng Gabor.
Chương 3: Cài đặt chương trình và các cải tiến.
Chương 4: Kết luận.
Tài liệu tham khảo.
4. Số lượng, nội dung các bản vẽ A[SUB]0[/SUB] và các sản phẩm (nếu có):



MỞ ĐẦU.

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của truyền thông và khoa học máy tính thì sự quan tâm đến vấn đề bảo mật ngày càng tăng. Hiện nay, công nghệ hiện đại đã đã cho phép việc xác thực dựa vào “bản chất” của từng cá nhân. Công nghệ này dựa trên lĩnh vực được gọi là sinh trắc học. Kiểm soát bằng sinh trắc học là những phương pháp tự động cho phép xác thực hay nhận dạng một cá nhân dựa vào các đặc trưng sinh lý học của người đó như đặc điểm vân tay, gương mặt, gen, hoặc dựa trên những đặc điểm liên quan đến đặc trưng hành vi như dạng chữ viết, cách gõ phím, giọng nói Vì những hệ thống nhận dạng bằng sinh trắc học sử dụng thông tin sinh trắc học của con người nên kết quả chính xác và đặc biệt là rất khó bị giả mạo.
Các đặc trưng sinh lý học là duy nhất ở mỗi người và rất hiếm khi thay đổi, trong khi đó đặc trưng hành vi có thể thay đổi bất thường do các yếu tố tâm lý như căng thẳng, mệt mỏi hay bệnh tật. Chính vì lý do này, các hệ thống nhận dạng dựa trên đặc trưng sinh lý tỏ ra ổn định hơn các hệ thống dựa vào hành vi. Tuy nhiên, nhận dạng bằng các đặc trưng hành vi có ưu điểm là dễ sử dụng và thuận tiện hơn: thay vì phải đặt mắt trước một máy quét điện tử hay lấy ra một giọt máu, người dùng sẽ cảm thấy thoải mái hơn khi được yêu cầu ký tên hay nói vào một micro.
Nhận dạng gương mặt là một trong số ít các phương pháp nhận dạng dựa vào đặc trưng sinh lý cho kết quả chính xác cao đồng thời rất thuận tiện khi sử dụng. Hơn nữa, trong số các đặc trưng sinh lý học, gương mặt của mỗi người là yếu tố đầu tin và quan trọng nhất cho việc nhận biết lẫn nhau cũng như biểu đạt cảm xúc. Khả năng nhận dạng nói chung và khả năng nhận biết gương mặt người nói riêng của con người thật đáng kinh ngạc. Chúng ta có khả năng nhận ra hàng ngàn gương mặt của những người mình đã gặp, đã giao tiếp trong cuộc sống chỉ bằng một cái nhìn thoáng qua, thậm chí sau nhiều năm không gặp cũng như sự thay đổi trên gương mặt do tuổi tác, cảm xúc, trang phục, màu tóc, Do đó, việc nghiên cứu các đặc tính của khuôn mặt người đã thu hút được rất nhiều các nhà nghiên cứu.
Chính vì những lý do trên, từ những năm 1970, nhận dạng mặt người đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như bảo mật, tâm lý học, xử lý ảnh và thị giác máy tính.
Các phương pháp nhận dạng mặt người từ những giai đoạn đầu đã tổng kết được những điểm quan trọng trên khuôn mặt người đó là : mắt, đỉnh mũi, miệng, cạnh cằm và mối quan hệ về khoảng cách giữa các điểm trên để diễn tả cho mỗi khuôn mặt. Tuy nhiên, những phương pháp đã đưa ra đã không đạt được kết quả tốt trong trường hợp khuôn mặt bị xoay đi một góc và trường hợp sự chiếu sáng có sự thay đổi lớn.
Sự thay đổi lớn về độ co giãn và mức chiếu độ chiếu sáng là những vấn đề quan trọng được đặt ra đối với việc nhận dạng mặt người cần phải giải quyết. Phương pháp so khớp bằng đồ thị co giãn và các biểu đồ Topo sử dụng biến đổi sóng nhằm miêu tả ảnh về mặt hình dáng sinh học của khuôn mặt. Trong phương pháp này thì các vector sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu qua kết quả biến đổi sóng của ảnh mặt người tại các nút của đồ thị so khớp.
Trong đề tài này em sẽ đề cập đến một phương pháp hữu hiệu đối với trường hợp bị xoay của ảnh và sự thay đổi trong điều kiện chiếu sáng. Phương pháp này sử dụng biến đổi sóng Gabor để xây dựng vector đặc trưng của khuôn mặt dựa trên việc chọn các “chóp” (những điểm có sự đột biến mạnh) của ảnh kết quả sau phép biến đổi sóng Gabor. Những điểm này sẽ được chọn làm các điểm đặc trưng cho khuôn mặt thay vì sử dụng các nút đồ thị đã được xác định trước trong phép so khớp đồ thị co giãn. Những điểm đặc trưng đó thường tập trung ở: mắt, lông mày, mũi, miệng, cạnh cằm, má lúm đồng tiền, nốt ruồi, vết sẹo, v.v Đây là những điểm có ý nghĩa rất cao trong việc nhận dạng.
Vì vậy trong đồ án tốt nghiệp của mình, em đã chọn đề tài “ Nghiên cứu thuật toán biến đổi ảnh Gabor Wavelet và xây dựng ứng dụng nhận dạng ảnh mặt người ” để có điều kiện tiếp cận với phương pháp nhận dạng mặt người dựa trên các điểm đặc trưng sinh học của khuôn mặt như: mắt, lông mày, mũi, miệng, cạnh cằm, má lúng đồng tiền, nốt ruồi, vết sẹo Cụ thể nhiệm vụ của đề tài bao gồm các nội dung sau :

Tìm hiểu về biến đổi sóng Gabor dùng cho ảnh mặt người.
Tìm hiểu phương pháp tìm điểm đặc trưng, vector đặc trưng của ảnh mặt người sau khi đã biến đổi Gabor.
Tìm hiểu phương pháp so sánh sự giống nhau giữa hai ảnh mặt người dựa trên các điểm đặc trưng, vector đặc trưng.
Cài đặt và thử nghiệm chương trình nhận dạng ảnh mặt người theo thuật toán biến đổi sóng Gabor.
Đánh giá kết quả và đề xuất các cải tiến.
Mục tiêu của đồ án là nghiên cứu thuật toán biến đổi ảnh mặt người bằng sóng Gabor và xây dựng ứng dụng nhận dạng ảnh mặt người. Vì vậy đồ án được trình bày trong 4 chương với bố cục như sau:
Chương 1: Tổng quan về nhận dạng mặt người: nêu lên tầm quan trọng của các ứng dụng nhận dạng mặt người trong thực tế.
Chương 2: Nhận dạng mặt người dựa trên thuật toán biến đổi sóng Gabor:
+ Trình bày về một số phép toán liên quan có xử dụng trong quá trình dùng sóng Gabor cho bài toán nhận dạng mặt người.
+ Trình bày về lý về sóng Gabor được áp dụng trong bài toán nhận dạng ảnh mặt người.
+ Trình bày cách trích chọn đặc trưng, vector đặc trưng và cách so khớp hai ảnh mặt người với nhau dựa trên thuật toán biến đổi sóng Gabor.
Chương 3: Cài đặt chương trình và các cải tiến:
+ Trình bày cụ thể cách cài đặt mặt nạ sóng Gabor, cách tìm điểm đặc trưng, vector đặc trưng , cách so khớp hai ảnh mặt người với nhau và tổ chức Cơ sở dữ liệu cho bài toán nhận dạng ảnh mặt người dựa trên biến đổi sóng Gabor.
+Trình bày các chức năng của chương trình nhận dạng mặt người và một số cải tiến nhằm giải quyết một số trường hợp trong thực tế.
Chương 4: Kết luận: các kết quả, một số hạn chế, khả năng ứng dụng, hướng phát triển của đề tài.
Trong quá trình thực hiện đề tài em xin chân thành cảm ơn thầy giáo: 4//PGS.TS Nguyễn Đức Hiếu đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo từng nội dung của đồ án, các thầy, cô giáo khoa Công Nghệ Thông Tin - Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự đã có nhiều giúp đỡ chuyên sâu về công nghệ xử lý ảnh, để em có thể hoàn thành nội dung đồ án tốt nghiệp của mình.



MỤC LỤC.
MỞ ĐẦU
Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI.
1.1. Nhận dạng ảnh mặt người là gì?.
1.2. Mô hình bài toán nhận dạng mặt người:
1.3. Một số thuật toán nhận dạng mặt người:
1.4. Nhận xét:
Chương 2 - NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN BIẾN ĐỔI SÓNG GABOR.
Phần A- Các phép toán liên quan:
2.a.1- Phép cuộn:
2.a.2 Tính chất của biến đổi Fourier:
Phần B: Áp dụng biến đổi sóng Gabor cho bài toán nhận dạng mặt người.
2.b.1 Mô tả sóng Gabor 2 chiều:
2.b.2 Trích Rút Đặc Trưng :
2.b.3. Qui trình so khớp :
Chương 3 : CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH VÀ CÁC CẢI TIẾN.
3.1- Sơ đồ Logic của chương trình:
3.2. Dò tìm khuôn mặt người :
3.3. Mặt Nạ lọc Gabor :
3.4. Thực hiện cuộn ảnh mặt nguời với ảnh Gabor :
3.5 .Tìm điểm đặc trưng, vector đặc trưng :
3.6. Tìm độ giống nhau của hai khuôn mặt.
3.7 - Tổ chức cơ sở dữ liệu:
3.8 - Thiết kế chương trình nhận dạng mặt người:
Chức năng 1:
Chức năng 2:
Chức năng 3:
CHƯƠNG 4 : KẾT LUẬN:
4.1 - Kết quả đạt được:
a.Phần lý thuyết:
b. Phần chương trình:
4.2 - Đánh giá kết quả:
4.3-Điểm hạn chế :
4.4 - Khả năng ứng dụng thực tiễn của đề tài:
4.5 - Hướng phát triển của đề tài:
Tài liệu tham khảo :




thu tu giai nen fie nhu sau: toi se chup man hinh de cac ban hieu thu tu giai nen nhu sau:




Hoang Dinh Ngoc