Báo cáo Xây dựng hệ thống tách và nhận dạng mặt người từ camera (Phần 1)

Nội dung text: Báo cáo Xây dựng hệ thống tách và nhận dạng mặt người từ camera (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÁCH VÀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI TỪ CAMERA S K C 0 0 0 2 8 1 MÃ SỐ: T2011 - 02TĐ S K C 0 0 3 6 2 8 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, 2012
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÁCH VÀ NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI TỪ CAMERA Mã số: T2011- 02TĐ Chủ nhiệm đề tài: ĐẬU TRỌNG HIỂN Người tham gia: TRẦN TÙNG GIANG TP. HCM, 2012
3. - 1 - DANH SÁCH CÁN BỘ THAM GIA THỰC HIỆN ĐỀ TÀI STT MSCB Họ và tên Đơn vị công tác Nội dung công việc ĐT-Viễn thông-khoa Ths. Đậu Xây dựng thuật 1. Điện-Điện tử- toán. Trọng Hiển ĐHSPKT tpHCM Thiết kế phần mềm. Kỹ Thuật Cơ Sở-khoa GVC.ThS.Trần 2. Điện-Điện tử- Nghiên cứu đặc tính Tùng Giang ĐHSPKT tpHCM mặt ngƣời
4. - 2 - MỤC LỤC DANH SÁCH CÁN BỘ THAM GIA THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 1 DANH MỤC HÌNH 5 DANH MỤC BẢNG BIỂU 7 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT 8 THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 9 MỞ ĐẦU 13 PHẦNI 21 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH MẶT NGƢỜI 22 1.1 Các phƣơng pháp chính để xác định mặt ngƣời: 22 1.2 Hƣớng tiếp cận dựa trên tri thức: 22 1.3 Hƣớng tiếp cận dựa trên đặc trƣng không thay đổi: 24 1.4 Hƣớng tiếp cận dựa trên so sánh khớp mẫu: 25 1.5 Hƣớng tiếp cận dựa trên diện mạo: 25 CHƢƠNG 2: GIỚI THIỆU CÁC THUẬT TOÁN TÁCH VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 27 2.1 Các thuật toán tách khuôn mặt 27 2.1.1 Tiếp cận Boosting 27
5. - 3 - 2.1.2 Adaboost 28 2.1.3 Các đặc trƣng Haar-Like 32 2.1.4 Cascade of Classifiers 35 2.1.5 Cascade of boosting classifiers 37 2.2 Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt 38 2.2.1 PCA: 38 2.2.2 Adaboost 39 2.2.3 Mạng Neural 40 2.2.4 Support Vector Machine 40 2.2.5 Thuật toán Mô hình Markov ẩn (HMM) 41 2.2.6 Phân loại Bayes 41 PHẦNII 43 THIẾT KẾ PHẦN MỀM VÀ THỬ NGHIỆM 43 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG TÁCH VÀ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT TỪ CAMERA 44 3.1. Giới thiệu 44 3.2. Thuật toán đề nghị 45 3.2.1. Tách Frame 46 3.2.2. Phát hiện và tách khuôn mặt(Haar-Like) 46 3.2.3. Tiền xử lý 46
6. - 4 - 3.2.4. Trích đặc trƣng(PCA) 46 3.2.5. Huấn luyện mạng nơ ron 48 3.4 Kết quả thử nghiệm 51 PHẦNIII 52 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 52 Tài liệu tham khảo 54 Phụ lục 55
7. - 5 - DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Phương pháp xác định khuôn mặt điển theo hướng tiếp cận top-down. 23 Hình 1.2 Phương pháp chiếu: 24 Hình 2.1: Boosting 28 Hình 2.2: 4 đặc trưng Haar-like cơ bản 32 Hình 2.3: Các đặc trưng mở rộng của các đặc trưng Haar-like cơ sở 33 Hình 2.4: Cách tính Integral Image của ảnh 34 Hình 2.5: Ví dụ cách tính nhanh tổng các điểm ảnh của vùng D trên ảnh 34 Hình 2.6: Ví dụ cách tính nhanh tổng điểm ảnh của vùng D trên ảnh với các đặc o trưng xoay 45 34 Hình 2.7: cascade of classifiers 36 Hình 2.8: Cascade of boosting classifiers 37 Hình 3.1:Các bƣớc chính trong một hệ thống nhận dạng mặt ngƣời 44 Hình 3.2: Sơ đồ huấn luyện mạng và nhận dạng khuôn mặt trong video 45 Hình 3.3:Tách khuôn mặt dùng Haar-Like. 46 Hình 3.4: Ảnh các khuôn mặt và ảnh trung bình 47 Hình 3.5: Kiến trúc mạng nơ ron 48 Hình 3.6: Tổng sai số bình phƣơng trong quá trình luyện tại chu kỳ thứ 362 48 Hình 3.7: Quá trình huấn luyện 49
8. - 6 - Hình 3.8: Giao diện phần mềm 49 Hình 3.9: Kiểm tra thuật toán tách khuôn mặt 50 Hình 3.10: Giao diện nhận dạng khuôn mặt trong luồng video 50
9. - 7 - DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Kết quả thử nghiệm 51