Con người rất giỏi việc nhận diện khuôn mặt và các hình mẫu phức tạp. Ngay cả khi một thời gian trôi qua vẫn không ảnh hưởng đến khả năng này và con người cũng muốn máy tính trở nên mạnh mẽ như họ trong việc nhận diện khuôn mặt. Bài chia sẻ này sẽ giới thiệu về hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng PCA.
| Tổng quan hệ thống |
Áp dụng thuật toán Viola-Jones để phát hiện khuôn mặt trong ảnh, sử dụng PCA để trích thuộc tính đặc trưng và nhận dạng bằng phương pháp đối sánh vector.
Cấu trúc của hệ thống nhận dạng mặt người được thể hiện như sau:
Hình 1. Cấu trúc tổng quát của hệ thống nhận dạng khuôn mặt người
| Hình ảnh của đề tài |
Đề tài được thực hiện bằng ngôn ngữ Matlab
Hình 2. Phát hiện khuôn mặt sử dụng thuật toán Viola-Jones
Hình 4. Phát hiện và nhận dạng khuôn mặt
| Chi tiết |
Face detection (Phát hiện khuôn mặt):
Ảnh đầu vào là ảnh chứa đối tượng gồm một hoặc nhiều người, với gương mặt chinh diện hoặc tương đối chinh diện để hệ thống có thể phát hiện. Sau khi phát hiện được ví trí và kích thước của một hoặc nhiều khuôn mặt, những khuôn hình chứa mặt sẽ được cắt ra để tiến hanh quá trình tiền xử lý.
Preprocessing (Tiền xử lý):
Khối tiền xử lý sẽ xử lý những khuôn ảnh chứa mặt,chuẩn hóa kích thước ảnh trong cơ sở dữ liệu và ảnh cần nhận dạng cùng một kích thước đã định trước, làm giảm nhiễu, điều chỉnh độ sáng tối làm tăng chất lượng ảnh thuận tiện cho quá trình trích thuộc tính đc chinh xác và dễ dàng hơn
Feature extraction (Trích chọn đặc trưng):
Tìm ra các đặc trưng chính của ảnh mặt, từ các đặc trưng này hình thành các vector đặc trưng,các vector này sẽ được sử dụng để đối sánh sự giống nhau giữa ảnh mặt cần tìm và ảnh mặt trong CSDL.
Recognition (Nhận dạng):
Bước này thực hiện việc so sánh giữa cáccvector đặc trưng để chọn ra độ tương tự giữa ảnh cần tìm và ảnh trong CSDL.
Điểm nổi bật của đề tài
- Hiệu suất cao(đạt trên 80%)
- Hoạt động tốt với chế độ chạy thời gian thực và phát hiện, nhận dạng qua ảnh đầu vào
- Khả năng áp dụng thực tế để quản lý thông tin sinh viên.
- Đề tài có thể tiếp tục được nghiên cứu để hoàn thiện và phát triển nhằm năng cao hiệu suất và ứng dụng vào các linh vực trong thực thế
| Giới thiệu nhóm và kinh nghiệm khi thực hiện đề tài |
Đề tài được thực hiện bởi bốn thành viên:
- Lê Công Vĩnh Khải 13DT2
- Đinh Thị Thúy Ngân 13DT2
- Trần Thị Xuân Miền 13DT3
- Hoàng Đại Quốc 13DT1
Với sự hướng dẫn của anh Phạm Công Anh Huy 12DT4.
Khi thực hiện đề tài này, mình cùng các thành viên còn lại được rèn luyện kĩ năng làm việc nhóm, tìm hiểu về ngôn ngữ Matlab, hiểu rõ hơn về hệ thống nhận dạng khuôn mặt và các ứng dụng của nó trong thực tế, có thêm kiến thức về thuật toán Viola-Jones và thuật toán Principal component analysis (PCA).
Đề tài dự thi TAPIT Share Contest của nhóm có mã số 04
Thúy Ngân!