Bài viết này đề xuất phương pháp phát hiện khuôn mặt người trong ảnh theo hướng tiếp cận phân lớp nhị phân. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ chính xác phát hiện khuôn mặt khá tốt và có tốc độ xử lý nhanh hơn, đây là cơ sở để có thể phát triển những ứng dụng xử lý khuôn mặt yêu cầu thời gian thực trên dữ liệu video. | Huỳnh Cao Tuấn Đỗ Sĩ Trường Nguyễn Thanh Bình Lâm Thành Hiển PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH BẰNG KỸ THUẬT PHÂN LỚP NHỊ PHÂN Huỳnh Cao Tuấn Đỗ Sĩ Trường Nguyễn Thanh Bình Lâm Thành Hiển Trường Đại học Lạc Hồng Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắc Phát hiện khuôn mặt người trong ảnh là Hay các nghiên cứu của Guggisberg 7 đã dùng một kỹ thuật ước lượng các thông số cho các mô hình phương pháp định vị các đặc trưng khuôn mặt cho ảnh dự đoán nhằm tìm ra vị trí khuôn mặt. Đây là một khâu xám. Ý tưởng là sử dụng các bộ lọc để làm nổi các biên quan trọng trong một hệ thống phân tích biểu cảm khuôn tiếp theo là làm nổi bật các vùng có hình dạng rõ ràng. mặt hoặc các hệ thống giám sát an ninh . Bài báo này Lúc này biểu đồ mức xám Histogram của ảnh có một đề xuất phương pháp phát hiện khuôn mặt người trong đỉnh nổi bật dựa vào đỉnh này xác định các giá trị ảnh theo hướng tiếp cận phân lớp nhị phân. Kết quả thực ngưỡng phù hợp để tạo ra 2 ảnh nhị phân tương ứng. nghiệm cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ Vùng ứng viên của khuôn mặt là vùng có các phần liên chính xác phát hiện khuôn mặt khá tốt và có tốc độ xử hệ giữa hai ảnh nhị phân này. Nhược điểm của phương lý nhanh hơn đây là cơ sở để có thể phát triển những pháp này là dùng các phép toán hình thái học nên khó có ứng dụng xử lý khuôn mặt yêu cầu thời gian thực trên thể kết hợp với các đặc trưng khác để định vị một khuôn dữ liệu video. mặt. Từ khóa Phát hiện khuôn mặt ước lượng biểu cảm Vào năm 2013 Li và Chung 8 đã đề xuất một cách cử chỉ khuôn mặt tiếp cận để định vị khuôn mặt trong ảnh có nền phức tạp bằng cách sử dụng 5 đặc trưng là 2 lỗ mũi 2 mắt đoạn I. GIỚI THIỆU giữa mũi và môi để thể hiện một khuôn mặt chuẩn. Sử Việc phát hiện khuôn mặt người trong ảnh đã được dụng mô hình Gauss để mô hình tập các khoảng cách nghiên cứu nhiều và có nhiều phương pháp khác nhau và với mỗi loại đặc trưng thì ta tính khoảng cách giữa 1 2 3 4 chẳng hạn như phương pháp phát hiện và chúng. Vì các đặc trưng không thể
