Đồ Án Tìm hiểu các phương pháp và xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt người dựa trên adaboost

PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

1. Định hướng đề tài tốt nghiệp

Tìm hiểu các phương pháp phát hiện khuôn mặt người và xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt dựa trên giải thuật AdaBoost

2. Các nhiệm vụ cụ thể của đồ án tốt nghiệp

- Tìm hiểu các phương pháp phát hiện khuôn mặt
- Xây dựng thư viện
- Xây dựng ứng dụng

3. Lời cám đoan của sinh viên:

Tôi – Mai Anh Tuấn - cam kết đồ án tốt nghiệp là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của Ths. Lê Đức Trung.
Các kết quả nêu trong đồ án tốt nghiệp là trung thực, không phải là sao chép toàn văn của bất kỳ công trình nào khác.

Hà Nội, ngày tháng năm

Tác giả đồ án tốt nghiệp




Họ và tên sinh viên



4. Xác nhận của giáo viên hướng dẫn về mức độ hoàn thành của đồ án tốt nghiệp và cho phép bảo vệ
TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Nhận dạng khuôn mặt người là một lĩnh vực quan trọng và có nhiều ứng dụng thực tế, như trong các hệ thống bảo mật, xác minh nhân dạng, phương thức giao tiếp người máy mới, hay trong lĩnh vực giải trí, và bước đầu tiên và cũng là quan trọng nhất để có thể nhận dạng được khuôn mặt chính là phải định vị được khuôn mặt trong hình. Đây chính là đối tượng nghiên cứu của lĩnh vực phát hiện khuôn mặt người. Những năm trở lại đây đánh dấu những tiến bộ lớn cả về tốc độ và độ chính xác của các phương pháp và kỹ thuật phát hiện khuôn mặt.
Nội dung chính của báo cáo sẽ trình bày những vấn đề lý thuyết cơ bản của lĩnh vực phát hiện khuôn mặt cũng như những thành công mà các nhà nghiên cứu đã đạt được trong những năm gần đây. Báo cáo nhằm mục đích có được cái nhìn tổng quát về lĩnh vực phát hiện khuôn mặt, nắm bắt được những hướng tiếp cận giải quyết bài toán chính và tập trung tìm hiểu một trong những giải thuật phát hiện khuôn mặt nhanh nhất hiện nay, giải thuật AdaBoost do hai nhà nghiên cứu Viola và Jones đề xuất.
Bào cáo gồm 2 phần chính.
Phần 1 của báo cáo sẽ trình bày những cơ sở lý thuyết cơ bản của lĩnh vực phát hiện khuôn mặt. Phần này gồm 3 chương:
Chương 1 giới thiệu chung về lĩnh vực phát hiện khuôn mặt, mô hình bài toán phát hiện khuôn mặt cũng như tư tưởng chung của các phương pháp hiện nay.
Chương 2 đưa ra cái nhìn tổng quát về lĩnh vực phát hiện khuôn mặt, những hướng tiếp cận chính trong những nghiên cứu hiện nay. Với môi hướng tiếp cận, một số phương pháp nổi bật như Eigenface, biệt thức tuyến tính Fisher, mạng Nơron, máy vector hỗ trợ (SVM), mô hình Markov ẩn (HMM), sẽ được trình bày sơ lược.
Chương 3 sẽ tập trung tìm hiểu về phương pháp phát hiện khuôn mặt nhanh sử dụng giải thuật AdaBoost. Những vấn đề và khái niệm cơ bản gắn liền với phương pháp bao gồm những chi tiết Haar, ảnh tích phân, kỹ thuật Boosting, kỹ thuật xây dựng bộ phân lớp xếp tầng, sẽ được nói đến. Cơ sở lý thuyết của giải thuật AdaBoost cũng sẽ được trình bày chi tiết. Ngoài ra, chương 3 còn đi kèm với một ví dụ minh họa cụ thể của giải thuật AdaBoost, qua đó cung cấp cái nhìn trực quan nhất tư tưởng của phương pháp.
Phần 2 sẽ trình bày về việc thiết kế và xây dựng thư viện và chương trình. Phần này gồm 4 chương:
Chương 4 trình bày sơ lược cơ sở kiến thức xử lý ảnh được sử dụng trong quá trình xây dựng chương trình. Nội dung chính đề cập đến những không gian mầu khác nhau, chuyển đổi qua lại giữa những không gian mầu và một số bộ lọc và kỹ thuật xử lý được sử dụng trong chương trình.
Chương 5 giải quyết bài toán phát hiện khuôn mặt trên hình ảnh tĩnh. Chương này đưa ra một thiết kế và xây dựng một thư viện phục vụ phát hiện các khuôn mặt trên hình ảnh tĩnh.
Chương 6 giải quyết bài toán phát hiện khuôn mặt trên hình ảnh động, đề cập đến những vấn đề như việc thu nhận hình ảnh động (từ những thiết bị camera và từ các tệp video), tích hợp thư viện phát hiện khuôn mặt trên hình ảnh tĩnh đã đề cập trong chương 5. Chương này cũng đề cập đến vấn đề về phát hiện khuôn mặt trong thời gian thực, những trở ngại về tốc độ và chất lượng ảnh, và những kỹ thuật đã sử dụng để tăng tốc độ phát hiện bao gồm kỹ thuật quét lân cận và kỹ thuật phát hiện chuyển động.
Chương 7 thiết kế và xây dựng một ứng dụng sử dụng các thư viện đã xây dựng trong chương 5 và 6. Chương này trình bày về việc phân tích, thiết kế chức năng, thiết kế giao diện, cài đặt và kiểm thử chương trình.