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

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




MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
DANH MỤC HÌNH VẼ 3
LỜI CẢM ƠN 4
LỜI MỞ ĐẦU 5
CHƯƠNG 1. KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN
MẶT NGƯỜI . 6
1.1. Khái quát về xử lý ảnh . 6
1.1.1. Một số khái niệm cơ bản . 6
1.1.2. Một số vấn đề trong xử lý ảnh 7
1.1.2.1. Các hệ thống xử lý ảnh 7
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 9
1.2.1. Bài toán nhận dạng mặt người 9
1.2.2. Những khó khăn của nhận dạng khuôn mặt . 10
1.2.3. Tầm quan trọng của bài toán nhận diện mặt người 11
1.2.4.Các ứng dụng đặc trưng của bài toán nhận diện mặt người 12
1.2.5.Xây dựng hệ thống nhận diện mặt người đặc trưng 13
1.2.6. Một số phương pháp nhận diện mặt người . 13
1.2.6.1. Dựa trên tri thức . 14
1.2.6.2. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi 15
1.2.6.3. Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu . 18
1.2.6.4. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo . 19
1.3. Pháp phát hiện mặt người dựa trên đặc trưng lõm . 20
CHƯƠNG 2 : TÌM HIỂU VỀ CÁC ĐẶC TRƯNG KHUÔN MẶT . 21
2.1. Đặc trưng lõm . 21
2.2.Rút trích các đặc trưng lõm . 21
2.2.1.Điểm lõm . 21
2.2.2. Dò tìm và lấy vùng lõm 22
2.2.3.Dò và phát hiện vùng lõm ở nhiều mức khác nhau . 24
2.2.3.1.Tối ưu tốc độ dò tìm 25
2.2.4.Phát hiện mặt người . 27
2.2.4.1.Xây dựng cấu trúc cây lõm . 27
2.2.4.2.Xây dựng hàm tính độ tương đồng giữa hai cây . 29
2.2.4.2.1. Độ tương đồng giữa hai nút trên cây . 30
2.2.4.2.2. Không gian cây và khoảng cách giữa hai cây . 32
2.3.1. Gán nhãn . 32
2.3.2. Thống kê . 33
2.3.3. Đánh giá dùng cho phát hiện khuôn mặt 34
2.3.4. Hậu xử lí . 35
CHƯƠNG 3 CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM . 36
3.1.Bài toán 36
3.2.Phân tích thiết kế . 36
3.3.Một số kết quả chương trình 36
3.3.1 Tập ảnh thử nghiệm . 36
3.3.2 Kết quả chương trình . 37
3.3.3 Kết quả thực nghiệm . 41
PHẦN KẾT LUẬN 43
TÀI LIỆU THAM KHẢO 44




LỜI 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 tôi đã
chọn đề tài nghiên cứu: TÌM HIỂU ĐẶC TRƯNG LÕM 3D VÀ BÀI TOÁN PHÁT
HIỆN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH làm để tài nghiên cứu và bảo vệ luận văn tốt
nghiệp đại học của mình.




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.
[8]. A. Lanitis, C. J. Taylor, T. F. Cootes, “An Automatic Face Identification
System Using Flexible Appearance Models”, Image and Vision Computing, Vol.
13, No. 5, pp. 393-401, 1995.
. Tài liệu Tiếng Việt
[9]. PGS.TS Đỗ Năng Toàn, TS. Phạm Việt Bình, “Giáo trình Xử Lý Ảnh”, Đại
học Thái Nguyên, 2007.
[10]. 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.
[11]. Luxand FaceSDK 4.0, Trial Version, Luxand.Inc, 2011.
http://www.luxand.com.