Đề tài Phát hiện khuôn mặt người từ webcam (Phần 1)

Nội dung text: Đề tài Phát hiện khuôn mặt người từ webcam (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỀ TÀI NCKH CẤP SINH VIÊN PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT NGƯỜI TỪ WEBCAM MÃ SỐ: SV 2010 - 108 GVHD: ĐẬU TRỌNG HIỂN SVTH: VÕ HOÀI DANH 07101011 TRẦN VĂN HIẾU 07101037 S K C 0 0 2 8 4 3 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, THÁNG 02/2011
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ♦♦♦ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP SINH VIÊN ĐỀ TÀI: PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT NGƯỜI TỪ WEBCAM MÃ SỐ: SV2010-108 GVHD : ĐẬU TRỌNG HIỂN SVTH : VÕ HOÀI DANH MSSV : 07101011 SVTH : TRẦN VĂN HIẾU MSSV : 07101037 TP.HỒ CHÍ MINH - 2/2011
3. GVHD Đậu Trọng Hiển LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên em xin gởi lời cảm ơn chân thành đến thầy Đậu Trọng Hiển đã hƣớng dẫn, gợi mở, giúp đỡ em trong suốt thời gian thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học này. Bên cạnh đó, em xin cảm ơn đến các thầy cô trong khoa Điện-Điện Tử đã tạo điều kiện cho em thực hiện đề tài thành công. Cảm ơn các thầy cô làm việc tại Phòng Nghiên cứu khoa học đã hƣớng dẫn em các thủ tục trong quá trình thực hiện đề tài. Cảm ơn nhà trƣờng đã hổ trợ kinh phí tạo điều kiện cho em hoàn thành đề tài nghiên cứu khoa học của mình. Sau cùng em xin gởi lời chúc sức khỏe, hạnh phúc đến quý thầy cô. Trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Tháng 2 năm 2011 Sinh viên thực hiện Võ Hoài Danh
4. GVHD Đậu Trọng Hiển LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kĩ thuật, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ thông tin thì máy tính và ảnh số đã trở nên quen thuộc với mọi ngƣời. Và ảnh số và máy tính đã góp phần không nhỏ trong việc làm cho cuộc sống con ngƣời trở nên tiện lợi hơn thông qua một ngành khoa học mới mẻ đó là xử lý ảnh. Tuy ra đời muộn hơn so với những ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, và những ứng dụng của nó là hết sức rộng rãi trong cuộc sống nhƣ trong y học, giải trí, và đặc biệt là trong lĩnh vực an ninh nhƣ nhận dạng dấu vân tay, hay chữ viết, Nền tảng của xử lý ảnh cũng dựa vào những lý thuyết xử lý tín hiệu cơ bản và từ đó các nhà khoa học đi trƣớc đã đề ra các thuật toán cho riêng ngành xử lý ảnh, và trong đề tài “phát hiện khuôn mặt người từ webcam” sẽ nghiên cứu các thuật toán cơ bản trong quá trình xử lý ảnh, và từ đó xây dựng một chƣơng trình phát hiện khuôn mặt. Trên thế giới, ứng dụng đầu tiên đƣợc biết đến là nâng cao chất lƣợng ảnh báo đƣợc truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lƣợng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đƣờng biên, lƣu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phƣơng tiện xử lý, nâng cao chất lƣợng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phƣơng pháp tri thức nhân tạo nhƣ mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. Còn ở nƣớc ta, xử lý ảnh vẫn còn là một môn học khá mới mẻ tại các trƣờng đại học và có khá ít các giáo trình xử lý ảnh đƣợc viết bằng tiếng việt nên cũng phần nào làm hạn chế khả năng nghiên cứu của sinh viên không giỏi ngoại ngữ đối với môn học này. Ở nƣớc ta phần lớn là các đề tài ứng dụng các thƣ viện và thuật toán xử lý ảnh đã đƣợc phát triển bởi các công ty lớn nhƣ thƣ viện Opencv của intel, với độ tin cậy cao, có thể kể đến một số đề tài ở nƣớc ta nhƣ nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng dấu vân tay và gần đây nhất là đề tài “bãi giữ xe thông minh” của học viện kỹ thuật quân sự
5. GVHD Đậu Trọng Hiển NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN
6. GVHD Đậu Trọng Hiển MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN Phần I ĐẶT VẤN ĐỀ II. Mục tiêu đề tài III. Nhiệm vụ đề tài IV. Giới hạn đề tài Phần II GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ CHƢƠNG I : KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1 I. Tổng quan về một hệ thống xử lý ảnh 1 1. Thu nhận ảnh: 1 2. Tiền xử lý ảnh: 1 3. Phân tích ảnh: 1 4. Nhận dạng, nội suy: 2 5. Lƣu trữ: 2 II. Một số khái niệm cơ bản 2 1. Điểm ảnh (picture element) 2 2. Độ phân giải (resolution) 2 3. Mức xám của ảnh (grey level) 2 4. Ảnh số 3 5. Lƣợc đồ mức xám(histogram) 3 III. Các kỹ thuật tăng cƣờng ảnh và phát hiện biên 4 1. Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm 4 2. Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian 4 3. Một số phƣơng pháp phát hiện biên 8 CHƢƠNG II : GIỚI THIỆU HỆ THỐNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 17 CHƢƠNG III: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 18 I. Tiếp cận boosting 18 II. Adaboost 19 III. Haar feature 20 IV. Cascade of classifiers 22 V. Cascade of Boosted Classifiers 22 VI. Phát hiện khuôn mặt với Cascade of Boosted Classifiers 23
7. GVHD Đậu Trọng Hiển 1. Tập huấn luyện 23 2. Xây dựng bộ nhận dạng Adaboost 23 CHƢƠNG IV: Thƣ viện OpenCV 28 I. Giới thiệu 28 II. Cách cài đặt thƣ viện OpenCV trong bộ Visual Studio 2008 28 Cấu hình cho Visual Studio 28 Cấu hình trong Project của bạn 29 CHƢƠNG V: TẠO CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỂ NHẬN DẠNG BẰNG OPENCV 31 I. Các bƣớc chuẩn bị 31 1. Thu thập ảnh khuôn mặt 31 2. Các mẫu negative 31 3. Các mẫu positive 31 II. Tiến hành học huấn luyện cho máy tính 32 III. Thử nghiệm cơ sở dữ liệu vừa tạo 34 CHƢƠNG VI: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT 35 I. Chuẩn bị các công cụ lập trình và thiết bị cần thiết 35 II. Sơ đồ khối chƣơng trình 36 III. Tổ chức chƣơng trình 36 Phần III KẾT LUẬN 39 I. Kết Luận 39 II. Hƣớng phát triển đề tài 39 Phần IV TÀI LIỆU THAM KHẢO 40
8. GVHD Đậu Trọng Hiển Phần I ĐẶT VẤN ĐỀ
9. GVHD Đậu Trọng Hiển I. Lý do chọn đề tài Ảnh số và máy tính đã góp phần không nhỏ trong việc làm cho cuộc sống con ngƣời trở nên tiện lợi hơn, nó có thể giúp ta kiểm soát vấn đề an ninh đƣợc tốt hơn thông qua các hệ thống nhận diện mở khóa bằng gƣơng mặt hay vân tay, giúp cho việc giữ xe nhanh chóng hơn thông qua các hệ thống giữ xe tự động, . Tất cả các hệ thống đó đều có chung một cơ sở lý thuyết đó là xử lý ảnh. Đây là một ngành khoa học mới mẻ, và ra đời tuy có muộn hơn các ngành khoa học khác nhƣng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, và những ứng dụng của nó là hết sức rộng rãi trong cuộc sống nhƣ trong y học, giải trí, và đặc biệt là trong lĩnh vực an ninh nhƣ nhận dạng dấu vân tay, hay chữ viết, Những môn học liên quan đến xử lý ảnh đã đƣợc đƣa vào giảng dạy tại các trƣờng đại học tại nƣớc ta trong vài năm gần đây, vì thế đây vẫn là một môn học khá xa lạ với sinh viên nƣớc ta cũng nhƣ sinh viên trƣờng ta và tài liệu tham khảo bằng tiếng việt vẫn còn rất hạn chế. Bản thân nhóm nghiên cứu cũng là những sinh viên thuộc khoa Điện-Điện Tử, nên cũng quan tâm và muốn tìm hiểu về ảnh số và những ứng dụng của xử lý ảnh trong đời sống hằng ngày để thấy đƣợc sự gần gũi cũng nhƣ vai trò của xử lý ảnh trong đời sống hằng ngày. Chính vì những lý do đó nhóm nghiên cứu đã chọn đề tài “phát hiện khuôn mặt ngƣời từ webcam”. II. Mục tiêu đề tài Môn học xử lý ảnh vẫn là một môn học tƣơng đối mới mẻ và còn hạn chế về giáo trình và tài liệu tham khảo bằng tiếng việt, chính vì vậy mà đề tài này sẽ trình bày một cách ngắn gọn và tổng quát quá trình xử lý ảnh cơ bản, bên cạnh đó đi sâu vào một số bƣớc cốt lõi trong quá trình xử lý ảnh nhƣ tăng cƣờng ảnh, kỹ thuật phát hiện biên để cho ngƣời đọc có thể hiểu rõ hơn về quá trình xử lý ảnh, đồng thời làm cơ sở lý thuyết cho việc xây dựng chƣơng trình nhận dạng khuôn mặt trong camera ( trong đề tài này sử dụng webcam máy tính để làm camera) ở phần sau của đề tài. III. Nhiệm vụ đề tài Tìm hiểu một cách cơ bản về xử lý ảnh Tìm hiểu về phƣơng pháp nhận dạng ảnh bằng thuật toán adaboost Tìm hiểu ứng dụng và cách xử dụng thƣ viện OpenCV Xây dựng hoàn chỉnh một chƣơng trình phát hiện khuôn mặt bằng OpenCV IV. Giới hạn đề tài Đề tài không đi sâu về các kiến thức xử lý ảnh, chỉ dừng lại ở kiến thức cơ bản nhằm xây dựng nền tản đầu tiên cho ngƣời mới bắt đầu nghiên cứu về xử lý ảnh. Phần mềm xây dựng có chức năng đơn giản với mục đích hƣớng dẫn cho ngƣời học khai thác thƣ viện mã nguồn mới OpenCV, từ đó phát triển thành những ứng dụng có tính hữu dụng và chuyên nghiệp hơn.