Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống nhận dạng mặt hoàn toàn tự động với dữ liệu đầu vào là các ảnh mặt người sử dụng LPQ, một phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh mặt có khả năng làm việc tốt với các ảnh bị mờ hay bị ảnh hưởng bởi ánh sáng. Hệ thống sẽ gồm các module thực hiện: phát hiện vùng ảnh mặt, tiền xử lý, trích chọn đặc trưng, học và nhận dạng. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN THUYẾT MINH ĐỀ TÀI NCKH CẤP TRƯỜNG ĐỀ TÀI XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG LPQ LOCAL PHASE QUANTIZATION Chủ nhiệm đề tài TS. NGUYỄN HỮU TUÂN Thành viên tham gia ThS. NGUYỄN VĂN THỦY Hải Phòng tháng 4 2016 MỤC LỤC MỞ ĐẦU . 1 1. Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu . 1 2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài . 1 3. Mục tiêu đối tượng phạm vi nghiên cứu . 1 4. Phương pháp nghiên cứu kết cấu của công trình nghiên cứu . 2 5. Kết quả đạt được của đề tài . 2 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI . 4 1. Bài toán nhận dạng mặt người những vấn đề cơ bản . 4 . Giới thiệu . 4 . Thách thức trong nhận dạng mặt người . 5 . Các cách tiếp cận cho bài toán nhận dạng mặt người . 6 CHƯƠNG 2 CÁC THÀNH PHẦN CỦA MỘT HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT TỰ DỘNG . 10 1. Hệ thống nhận dạng mặt tự động . 10 2. Phát hiện mặt người sử dụng đặc trưng HOG. 11 3. Chuẩn hóa ánh sáng với bộ lọc Retinal filter . 15 4. Phương pháp trích chọn đặc trưng LPQ Local Phase Quantization . 17 5. Bộ phân lớp k-NN . 20 CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG HỆ THỐNG . 23 1. Thư viện OpenCV và dlib . 23 . Thư viện OpenCV . 23 . Thư viện dlib . 26 2. Dữ liệu và giao thức đánh giá hiệu năng của hệ thống . 30 i 3. Kết quả nhận dạng. 32 KẾT LUẬN . 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 36 ii DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng So sánh tỉ lệ nhận dạng của hệ thống đề xuất với các kết quả đã công bố khác. . 32 iii DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình Các thông tin có trong ảnh mặt người. 5 Hình Các bước trong một hệ thống nhận dạng mặt . 8 Hình Các bước trong hệ thống nhận dạng mặt tự động. . 10 Hình Ảnh input và hai đạo hàm của nó. 12 Hình Ảnh input và kết quả phát hiện và căn chỉnh ảnh mặt với HOG. . 14 Hình Các bước trong bộ lọc Retinal filter. 15 Hình Kết quả của việc tiền xử lý với bộ lọc Retina filter. . 17 Hình Một số ảnh LPQ thu được từ các toán tử LPQ. . 19 Hình Các bước trong phương pháp trích chọn đặc trưng LPQ. . 20 Hình
