Luận Văn Phát hiện mặt người trong ảnh và ứng dụng

Phát hiện mặt người trong ảnh và ứng dụng

MỤC LỤC

Mở đầu 1

Phụ Lục 3

Phụ lục A : Danh sách các thuật ngữ dùng trong khóa luận 3

Phụ lục B : Danh sách các hình vẽ 4

Chương 1: Tổng Quan về các phương pháp xác định mặt người 5

1. Giới thiệu về bài toán xác định mặt người trong ảnh. 5

2. Định nghĩa bài toán xác định mặt người. 5

3. Những khó khăn và thách thức đối với bài toán xác định mặt người. 5

4. Các ứng dụng của xác định mặt người. 6

4.1. Xác minh tội phạm. 6

4.2. Camera chống trộm. 6

4.3. Bảo mật. 6

4.4. Lưu trữ khuôn mặt 6

4.5. Các ứng dụng khác 7

5. Xác định phạm vi đề tài 7

Chương 2: Các công trình nghiên cứu 9

1. Các phương pháp chính để xác định mặt người. 9

1.1. Hướng tiếp cận dựa trên tri thức 9

1.2. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi. 11

1.3. Hướng tiếp cận dựa trên so sánh khớp mẫu. 14

1.4. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo. 17

Chương 3: Cơ sở lý thuyết 24

1. Tổng quan về Adaboost 24

1.1. Tiếp cận Boosting 24

1.2. Adaboost 25

1.3. Các đặc trưng Haar-Like 29

1.4. Cascade of Classifiers 32

1.5. Cascade of boosting classifiers 34

Chương 4: Xây dựng ứng dụng 36

1. Sơ lược về OpenCV 36

2. Tổng quan về một hệ thống phát hiện mặt người trong ảnh 37

3. Phân tích – thiết kế hệ thống phát hiện mặt người 37

3.1. Phân tích 37

3.2. Thiết kế hệ thống 38

3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu 40

3.4. Thiết kế giao diện 41

Kết luận và hướng phát triển 43

Tài liệu tham khảo.



Mở đầu

Công nghệ thông tin đang được ứng dụng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Với một hệ thống máy tính, chúng ta có thể làm được rất nhiều việc, tiết kiện thời gian và công sức. Điển hình như công việc nhận dạng mặt người. Ngày xưa, muốn tìm kiếm một kẻ tình nghi trong siêu thị hay sân bay, các nhân viên an ninh phải tìm kiếm trên từng màn hình camera theo dõi. Ngày nay, công việc đấy đã được làm tự động nhờ các hệ thống nhận dạng mặt người. Phát hiện mặt người trong ảnh là một phần quan trọng của hệ thống nhận dạng mặt người đó, giải quyết tốt việc phát hiên mặt người sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác của việc nhận dạng khuôn mặt.

Phát hiện mặt người cũng là một bài toán nhận dạng đơn giản, hệ thống chỉ cần phân loại đối tượng đưa vào có phải mặt người hay không phải mặt người. Ở mức độ cao hơn, sau khi đã phát hiện được khuôn mặt, các khuôn mặt đó sẽ được so sánh với các khuôn mặt có trong dữ liệu để nhận dạng xem khuôn mặt đấy là của ai (thường áp dụng trong nhận dạng khuôn mặt của người nổi tiếng hoặc của tội phạm đang bị truy nã).

Bài toán phá hiện mặt người được bắt đầu nghiên cứu từ những năm 1990s, và đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về phát hiện khuôn mặt trong ảnh, tuy nhiên cho đến nay, các nhà khoa học vẫn không ngừng tìm các hướng tiếp cận mới, các thuật toán mới nhằm nâng cao hiệu suất của việc phát hiện khuôn mặt cũng như việc nhận dạng mặt người.

Với mục tiêu chính là tìm hiểu giải thuật adaboost, các đặc trưng haar-like, mô hình Cascade of Classifiers, đồng thời áp dụng vào bài toán phát hiện mặt người trong ảnh, khóa luân được trình bầy trong bốn chương với bố cục như sau:

Chương 1: Tổng quan về các phương pháp xác định mặt người : Giới thiệu tổng quan về bài toán xác định mặt người trong ảnh, các ứng dụng và những khó khăn của bài toán, đồng thời xác định phạm vi của đề tài.

Chương 2: Các công trình nghiên cứu : Nêu chi tiết bài toán phát hiện mặt người, các hướng tiếp cận giải quyết bài toán, các nghiên cứu và thành quả đạt được của các nhà nghiên cứu trong bài toán xác định mặt người.

Chương 3: Cơ sở lý thuyết : Đi sâu vào hướng tiếp cận dựa theo thuật toán học máy adaboost. Giới thiệu về các đặc trưng haar-like của khuôn mặt, cách tính các đặc trưng haar-like. Tiếp theo là giới thiệu về mô hình cascade of classifiers và cách áp dụng vào bài toán phát hiện mặt người trong ảnh.

Chương 4: Xây dựng ứng dụng : Xây dựng một chương trình demo về phát hiện mặt người trong ảnh. Nêu lên các phân tích – thiết kế về chương trình.

Cuối cùng là kết luận và hướng phát triển: Tóm tắt những kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên các hướng phát triển trong tương lai.