Luận Văn Tìm hiểu đặc trưng lồi 3D và bài toán phát hiện mặt người trong ảnh

Đồ án tốt nghiệp năm 2013
Đề tài: Tìm hiểu đặc trưng lồi 3D và bài toán phát hiện mặt người trong ảnh




MỤC LỤC
Trang
LỜI CẢM ƠN . 1
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT 2
PHẦN MỞ ĐẦU . 3
CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN
MẶT NGƯỜI 5
1.1. Khái quát về xử lý ảnh . 5
1.1.1. Một số khái niệm cơ bản 5
1.1.2. Một số vấn đề trong xử lý ảnh . 6
1.1.2.1. Các hệ thống xử lý ảnh . 6
1.1.2.2. Các hình thái của ảnh 8
1.1.3. Một số ứng dụng trong xử lý ảnh 9
1.2. Bài toán nhận dạng mặt người . 10
1.2.1. Bài toán 10
1.2.2. Những khó khăn của nhận dạng khuôn mặt 11
1.2.3. Tầm quan trọng của bài toán nhận diện mặt người 14
1.2.4. Các ứng dụng đặc trưng của bài toán nhận diện mặt người 14
1.2.5. Xây dựng hệ thống nhận diện mặt người đặc trưng . 15
1.2.6. Một số phương pháp nhận diện mặt người 16
1.2.6.1. Dựa trên tri thức . 16
1.2.6.2. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi 18
1.2.6.3. Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu 20
1.2.6.4. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo 21
1.2.7. Pháp phát hiện mặt người dựa trên đặc trưng lồi . 22
CHƯƠNG 2: PHÁT HIỆN MẶT NGƯỜI DỰA VÀO ĐẶC TRƯNG LỒI . 24
2.1. Đặc trưng lồi 24
2.1.1. Điểm lồi . 25
2.1.2. Dò tìm và lấy vùng lồi . 25
2.1.3. Dò tìm và phát hiện vùng lồi ở nhiều mức khác nhau . 28
2.2. Phát hiện mặt người 31
2.2.1. Xây dựng cấu trúc cây . 31
2.2.2. Xây dựng hàm tính độ tương đồng giữa hai cây . 34
2.2.2.1. Độ tương đồng giữa hai nút trên cây . 34
2.2.2.2. Độ tương đồng giữa hai cây 36
2.2.2.3. Không gian cây và khoảng cách giữa hai cây . 37
Chương 3: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 39
3.1. Bài toán 39
3.2. Phân tích bài toán 39
3.3. Một số kết quả chương trình 39
PHẦN KẾT LUẬN . 44
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 45




PHẦN MỞ ĐẦU
Công nghệ thông tin ngày càng phát triển và có vai trò hết sức quan trọng không
thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Con người ngày càng tạo ra những cỗ máy thông
minh có khả năng tự nhận biết và xử lí được các công việc một cách tự động, phục vụ
cho lợi ích của con người.
Trong những năm gần đây, một trong những bài toán nhận được nhiều sự quan tâm
và tốn nhiều công sức nhất của lĩnh vực công nghệ thông tin, đó chính là bài toán nhận
dạng. Tuy mới xuất hiện chưa lâu nhưng nó đã rất được quan tâm vì tính ứng dụng
thực tế của bài toán cũng như sự phức tạp của nó.
Bài toán nhận dạng có rất nhiều lĩnh vực như: nhận dạng vất chất(nước, lửa, đất,
đá, gỗ ) nhận dạng chữ viết, nhận dạng giọng nói, nhận dang hình dáng, nhận dạng
khuôn mặt trong đó phổ biến và được ứng dụng nhiều hơn cả là bài toán nhận diện
khuôn mặt.
Để nhận dạng được khuôn mặt, bước đầu tiên để nhận dạng là phát hiện ra khuôn
mặt, điều này thực sự là quan trọng và hết sức khó khăn. Cho đến tận bây giờ, các nhà
nghiên cứu vẫn chưa đạt được sự ưng ý trong việc giải quyết các khó khăn của bài toán
và cho kết quả hoàn toàn đúng. Tuy nhiên, những gì đã đạt được cũng đủ để chúng ta
áp dụng rộng rãi và đem lại những lợi ích to lớn trong cuộc sống.
Với sự hấp dẫn của bài toán và những thách thức còn đang ở phía trước, với niềm
đam mê công nghệ hiện đại và những ứng dụng thực tế tuyệt với của nó, với khát khao
khám phá và chinh phục những chi thức mới mẻ em đã chọn đê tài nghiên cứu: PHÁT
HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH làm để tài nghiên cứu và bảo vệ luận văn tốt
nghiệp của mình.
.Về lý thuyết :
- Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh bài toán phát hiện mặt người.
- Phát hiện khuôn mặt dựa vào đặc trưng lồi.
Về thực tiễn :
- Cài đặt thử nghiệm chương trình đã tìm hiểu được.
Cấu trúc chính của đồ án gồm 3 chương :
Chương 1: Khái quát về xử lý ảnh và bài toán phát hiện mặt người
Trình bày khái quát về xử lý ảnh và bài toán nhận dạng mặt người.
Chương 2: Phát hiện khuôn mặt dựa vào đặc trưng lồi
Trình bày đặc trưng lồi và phát hiện mặt người
Chương 3: Cài đặt thử nghiệm
Chương trình ứng dụng và một số kết quả thu được.




TÀI LIỆU THAM KHẢO
[A]. Tài liệu Tiếng Anh
[1]. Ming-Hsuan Yang, David J. Kriegman, Narendra Ahuja, “Detecting Faces in
Images: A Survey”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence
(PAMI), Vol. 24, No 1, pp. 34-47, Jan 2002.
[2]. T. Kanade, “Picture Processing Computer Complex and Recognition of Human
Faces”, PhD thesis, Kyoto Univ., 1973.
[3]. G. Yang, T. S. Huang, “Human Face Detection in Complex Background”,
Pattern Recognition, Vol. 27, No. 1, pp. 53-63, 1994.
[4]. C. Kotropoulos, I. Pitas, “Rule-based Face Detection in Frontal Views”, Proc.
Int’l Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. 4, pp. 2637-2540, 1997.
[5]. T. K. Leung, M.C. Burl, P. Perona, “Finding Faces in Cluttered Scenes Using
Random Labeled Graph Matching”, Proc. 5th IEEE Conf. Computer Vision
(ICCV’95), pp. 637-644, 1995.
[6]. K. C. Yow, R. Cipolla, “Feature-Based Human Face Detection”, Image and
Vision Computing, Vol. 15, No. 9, pp. 713-735, 1997.
[7]. I. Craw, D. Tock, A. Bennett, “Finding Face Features”, Proc. 2nd European
Conf. Computer Vision (ECCV’92), Vol. 2, pp. 92-96, 1992.
. Tài liệu Tiếng Việt
[8]. PGS.TS Đỗ Năng Toàn, TS. Phạm Việt Bình, “Giáo trình Xử Lý Ảnh”, Đại học
Thái Nguyên, 2007.
[9]. Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan
Phúc Doãn, “Tổng quan các phương pháp xác định khuôn mặt người”, Tạp chí Công
nghệ thông tin & Truyền thông, 2007.
[C]. Cơ sở dữ liệu ảnh khuôn mặt và thư viện lập trình
[10]. Luxand FaceSDK 4.0, Trial Version, Luxand.Inc, 2011.
http://www.luxand.com.