Bài báo này trình bày kết quả việc ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính Principal Component Analysis (PCA) trong rút gọn số chiều dữ liệu để nhận dạng khuôn mặt người có biến đổi về sắc thái với nhiều thuật toán phân lớp khác nhau. | TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH PCA TRONG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT CÓ BIẾN ĐỔI VỀ SẮC THÁI Dương Ngọc Vân Khanh1 , Nguyễn Bảo Ân2 AN EVALUATION ON PERFORMANCE OF PCA IN FACE RECOGNITION WITH EXPRESSION VARIATIONS Duong Ngoc Van Khanh1 , Nguyen Bao An2 Tóm tắt – Các phương pháp nhận dạng mặt người dựa trên vẻ ngoài thường gặp các khó khăn khi khuôn mặt được nhận dạng có sự thay đổi về sắc thái như khóc, cười, há miệng,. . . Trong trường hợp này, các phương pháp nhận dạng toàn phần có hiệu năng tốt hơn. Bài báo này trình bày một số đánh giá dựa trên phương pháp nhận dạng toàn phần trên mặt người có biến đổi về sắc thái, sử dụng phương pháp rút gọn số chiều PCA và các thuật toán phân lớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác phân lớp tốt nhất khi sử dụng rất ít eigenvectors và thuật toán KNN (khi k=1) cho kết quả tốt hơn SVM. Từ khóa: nhận dạng khuôn mặt có biến đổi sắc thái, phân tích thành phần chính, thuật toán KNN using the combination of PCA and classification algorithms. The experimental results showed that the best accuracy can be obtained with very few eigenvectors and KNN algorithm (with k=1) performs better than SVM in most test cases. Keywords: face recognition under expression variations, principle component analysis, KNN algorithm I. GIỚI THIỆU Nhận dạng khuôn mặt (facial recognition) là một bài toán tiêu biểu của học máy (machine learning) và nhận dạng mẫu (pattern recognition). Thao tác nhận dạng thường được cài đặt bằng một thuật toán phân lớp (classification) dưới mô hình học có giám sát (supervised learning). Một cách tổng quát, ảnh đầu vào luôn chịu ảnh hưởng bởi một hoặc nhiều sự biến đổi so với ảnh được lưu trong cơ sở dữ liệu. Một số biến đổi có thể kể đến là điều kiện ánh sáng (illumination variation – trong đó bao gồm hướng và cường độ của nguồn sáng), góc chụp (pose variation), trang điểm (make-up), tuổi tác (aging), biểu cảm của khuôn mặt .
