Tiểu Luận Phát hiện khuôn mặt trong ảnh

TÓM TẮT​ Nhận diện mặt người là bài toán mới chỉ xuất hiện cách đây không lâu , chỉ khoảng vài thập niên , nhưng đã có rất nhiều nghiên cứu về nó . Các nghiên cứu ban đầu rất đơn giản , ảnh là đen trắng và chỉ có một khuôn mặt chụp thẳng , sau này mở rộng ra cho ảnh màu , ảnh có nhiều khuôn mặt với nhiều góc , môi trường xung quanh cũng đi từ đơn giản đến rất phức tạp Ngày nay các hệ thống nhận dạng mặt người đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là an ninh và bảo mật. Nhận dạng mặt người tức là đưa ra những thông tin về đối tượng được đưa vào từ một bức ảnh, hay từ camera quan sát. Bước đầu tiên của một hệ thống nhận dạng mặt người là phát hiện khuôn mặt, tức xác định vị trí khuôn mặt trên bức ảnh, sau đấy tách khuôn mặt ra khỏi ảnh để tiến hành nhận dạng. Sau khi đã xem xét các hướng tiếp cận khác nhau, em chọn phương pháp PCA và phương pháp tiếp cận học máy bằng Adaboost và mô hình Cascade of classifiers. Điểm mạnh của Adaboost là tốc độ phát hiện khuôn mặt khá nhanh. Kết quả thử nghiệm cho thấy chương trình đạt độ chính xác khá cao với các ảnh mặt người được chụp trực diện bằng máy kĩ thuật số.

CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH MẶT NGƯỜI​ 1. Giới thiệu về bài toán xác định mặt người trong ảnh. Trong nhiều năm qua, có rất nhiều công trình nghiên cứu về bài toán nhận dạng mặt người. Các nghiên cứu đi từ bài toán đơn giản, từ việc nhận dạng một mặt người trong ảnh đen trắng cho đến mở rộng cho ảnh mầu và có nhiều mặt người trong ảnh. Đến nay các bài toán xác định mặt người đã mở rộng với nhiều miền nghiên cứu như nhận dạng khuôn mặt, định vị khuôn mặt, theo dõi mặt người hay nhận dạng cảm xúc mặt người Phát hiện mặt người trong ảnh là phần đầu tiên của một hệ thống nhận dạng mặt người. Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt được bắt đầu xây dựng từ những năm 1970, tuy nhiên do còn hạn chế về các luật xác định mặt người nên chỉ được áp dụng trong một số ứng dụng như nhận dạng thẻ căn cước. Nó chỉ được phát triển mạnh mẽ từ những năm 1990 khi có những tiến bộ trong công nghệ video và ngày nay thì các ứng dụng của xác định mặt người đã trở nên phổ biến trong cuộc sống. 2. Định nghĩa bài toán xác định mặt người. Xác định khuôn mặt người là một kỹ thuật máy tính để xác định các vị trí và kích thước của các khuôn mặt người trong các ảnh bất kì. Kỹ thuật này nhận biết các đặc trưng của khuôn mặt và bỏ qua những thứ khác như: tòa nhà, cây cối, cơ thể 3. Những khó khăn và thách thức đối với bài toán xác định mặt người. Việc xác định khuôn mặt người có những khó khăn nhất định như: ã Hướng của khuôn mặt đối với máy ảnh, như: nhìn thẳng, nhìn nghiêng hay nhìn từ trên xuống. Cùng trong một ảnh có thể có nhiều khuôn mặt ở những tư thế khác nhau. ã Sự có mặt của các chi tiết không phải là đặc trưng riêng của khuôn mặt người, như: râu quai nón, mắt kính, . ã Các nét mặt khác nhau trên khuôn mặt, như: vui, buồn, ngạc nhiên, . ã Mặt người bị che khuất bởi các đối tượng khác có trong ảnh. rất khác khi người đấy cười, tức giận hay sợ hãi 4. Các ứng dụng của xác định mặt người Xác định mặt người thường là một phần của một hệ thống (facial recognition system). Nó thường được dùng trong giám sát video, giao tiếp người máy và quản lý cơ sở dữ liệu ảnh Các ứng cơ bản của xác định mặt người có thể kể đến là: 4.1. Xác minh tội phạm. Dựa vào ảnh của một người, nhận dạng xem người đấy có phải là tội phạm hay không bằng cách so sách với các ảnh tội phạm đang được lưu trữ. Hoặc có thể sử dụng camera để phát hiện tội phạm trong đám đông. Ứng dụng này giúp cơ quan an ninh quản lý con người tốt hơn. 4.2. Camera chống trộm. Các hệ thống camera sẽ xác định đâu là con người và theo dõi xem con người đó có làm gì phạm pháp không, ví dụ như lấy trộm đồ, xâm nhập bất hợp pháp vào một khu vực nào đó. 4.3. Bảo mật. Các ứng dụng về bảo mật rất đa dạng, một trong số đó là công nghệ nhận dạng mặt người của laptop, công nghệ này cho phép chủ nhân của máy tính chỉ cần ngồi trước máy là có thể đăng nhập được. Để sử dụng công nghệ này, người dùng phải sử dụng một webcam để chụp ảnh khuôn mặt của mình và cho máy “học” thuộc các đặc điểm của khuôn mặt giúp cho quá trình đăng nhập sau này. 4.4. Lưu trữ khuôn mặt Xác định mặt người có thể được ứng dụng trong các trạm rút tiền tự động (ATM) để lưu trữ khuôn mặt của người rút tiền. Hiện nay có những người bị người khác lấy trộm thẻ ATM và mã PIN, và bị rút tiền trộm, hoặc có những chủ tài khoản đi rút tiền nhưng lại báo với ngân hàng là bị mất thẻ và bị rút tiền trộm. Nếu lưu trữ được khuôn mặt của người rút tiền, ngân hàng có thể đối chứng và xử lý dễ dàng hơn. 4.5. Các ứng dụng khác ã Điều khiển vào ra: văn phòng, công ty, trụ sở, máy tính, Palm, . Kết hợp thêm vân tay và mống mắt. Cho phép nhân viên được ra vào nơi cần thiết. ã An ninh sân bay, xuất nhập cảnh (hiện nay cơ quan xuất nhập cảnh Mỹ đã áp dụng). Dùng camera quan sát để xác thực người nhập cảnh và kiểm tra xem người đấy có phải là tội phạm hay phần tử khủng bố không. Tìm kiếm và tổ chức dữ liệu liên quan đến con người thông qua khuôn mặt người trên nhiều hệ cơ sở dữ liệu lưu trữ thật lớn, như internet, các hãng truyền hình, . ã Kiểm tra trạng thái người lái xe có ngủ gật, mất tập trung hay không, và hỗ trợ thông báo khi cần thiết. ã Tương lai sẽ phát triển các loại thẻ thông minh có tích hợp sẵn đặc trưng của người dùng trên đó, khi bất cứ người dùng khác dùng để truy cập hay xử lý tại các hệ thống sẽ được yêu cầu kiểm tra các đặc trưng khuôn mặt so với thẻ để biết nay có phải là chủ thẻ hay không. người ã Hãng máy chụp hình Canon đã ứng dụng bài toán xác định khuôn mặt người vào máy chụp hình thế hệ mới để cho kết quả hình ảnh đẹp hơn, nhất là khuôn mặt người. 5. Xác định phạm vi đề tài Trong đề tài này, tôi tập trung vào việc xác định khuôn mặt trong ảnh. Từ đấy lưu khuôn mặt tìm được vào CSDL để phục vụ cho các mục đích khác ( chẳng hạn như nhận dạng mặt người hoặc ghép khuôn mặt vào bức ảnh khác ). Do các điều kiện khó khăn đã nêu ở trên ( mục 3 chương 1) tôi xin đưa ra những giả định và rành buộc sau để giảm độ phức tạp của bài toán: ã Các khuôn mặt được chụp thẳng hoặc góc nghiêng không đáng kể (bé hơn 10o) ã Phông nền của ảnh không quá phức tạp ã Ảnh được chụp trong điều kiện ánh sáng bình thường. ã Đối với video hoặc webcam, do có thể tách thành các xử lý trên ảnh nên với những video phức tạp hay webcam quá kém, chương trình sẽ không thực hiện được tốt nhất có thể.