Thạc Sĩ Nghiên cứu và xây dựng hệ thống xác định khuôn mặt chung nhất trong tập ảnh số

4


MỤC LỤC
Trang
Lời cam đoan . 3
MỤC LỤC . 4
Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt . 6
Danh mục các bảng . 7
Danh mục các hình vẽ, đồ thị 8
LỜI MỞ ĐẦU . 9
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN . 10
1.1 Giới thiệu . 10
1.2 Phát biểu bài toán . 11
1.2.1 Quy trình xử lý 11
1.2.2 Những khó khăn, thách thức . 12
1.3 Một số phương pháp xác định khuôn mặt 12
1.3.1 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức . 13
1.3.2 Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi. 14
1.3.3 Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu 16
1.3.4 Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo 17
1.4 Kết luận chương 1 17
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT . 18
2.1 Phát hiện khuôn mặt . 18
2.1.1 Các đặc trưng giống Haar 18
2.1.2 Phương pháp Adaboost . 20
2.2 Tổng quan về các phương pháp trích rút đặc trưng . 22
2.2.1 Phương pháp trích chọn đặc trưng hình học . 23
2.2.2 Phương pháp trích chọn đặc trưng diện mạo 23
2.3 Phương pháp phân tích thành phần chính 24
2.3.1 Sơ lược đại số tuyến tính . 24
2.3.2 Phân tích thành phần chính - PCA 25
2.4 Mô hình diện mạo tích cực 28 5

2.4.1 Hình dáng và các điểm mốc 28
2.4.2 Căn chỉnh hình dạng của tập huấn luyện 30
2.4.3 Huấn luyện mô hình 30
2.4.3.1 Huấn luyện mô hình hình dáng . 31
2.4.3.2 Huấn luyện hình ảnh 31
2.4.3.3 So khớp 32
2.5 Giới thiệu về phân cụm 33
2.5.1 Khái niệm 33
2.5.2 Một số vấn đề trong phân cụm 35
2.5.3 Phân cụm phân cấp 36
2.6 Kết luận chương 2 37
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG 38
3.1 Tổng quan hệ thống . 38
3.2 Phát hiện khuôn mặt . 40
3.3 Trích rút đặc trưng . 41
3.3.1 Phân tích thành phần chính . 42
3.3.2 Mô hình diện mạo tích cực 44
3.4 Xác định khuôn mặt chung nhất 45
3.5 Kết luận chương 3 46
CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 47
4.1 Cơ sở dữ liệu khuôn mặt thử nghiệm . 47
4.2 Một số thực nghiệm . 48
4.3 Kết luận chương 4 54
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 55
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 56


6


Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
CSDL Cơ sở dữ liệu
ASM Active Shape Model
PCA Principal Component Analysis
HAC Hierarchical Agglomerative Clustering