Nghiên cứu các kỹ thuật dò biên áp dụng trong trích chọn các bộ phận khuôn mặt

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Lưu Xuân Thế
NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG
TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT
KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin
HÀ NỘI – 2010
§

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Lưu Xuân Thế
NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ÁP DỤNG
TRONG TRÍCH CHỌN CÁC BỘ PHẬN KHUÔN MẶT
KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin
Cán bộ hướng dẫn: ThS. Ma Thị Châu
HÀ NỘI – 2010
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên em xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy, cô giáo trong trường Đại học Công
nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội. Các thầy cô đã dạy bảo, chỉ dẫn chúng em và luôn tạo điều
kiện tốt nhất cho chúng em học tập trong suốt quá trình học đại học đặc biệt là trong thời gian
làm khoá luận tốt nghiệp.
Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới cô giáo ThS. Ma Thị Châu, cô đã hướng dẫn em
tận tình trong cả học kỳ vừa qua, cô đã góp ý và chỉnh sửa thường xuyên cho khóa luận của
em.
Tôi cũng xin cảm ơn những người bạn của mình, các bạn đã luôn ở bên tôi, giúp đỡ và
cho tôi những ý kiến đóng góp quý báu trong học tập cũng như trong cuộc sống.

Hà nội, ngày 2010
Lưu Xuân Thế
i
TÓM TẮT
Kỹ thuật dò biên là bài toán mới chỉ xuất hiện cách đây không lâu, chỉ khoảng vài thập
niên, nhưng đã có rất nhiều nghiên cứu về nó. Các nghiên cứu ban đầu rất đơn giản, ảnh là
đen trắng và chỉ có một khuôn mặt chụp thẳng, sau này mở rộng ra cho ảnh màu, ảnh có
nhiều khuôn mặt với nhiều góc, môi trường xung quanh cũng đi từ đơn giản đến rất phức tạp.
Từ khóa: edge detection, edge filter.
i
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN........................................................................................................................2
TÓM TẮT..............................................................................................................................3
MỤC LỤC..............................................................................................................................4
Chương 1. GIỚI THIỆU.........................................................................................................6
1.1 Giới thiệu về tìm biên trong nhận dạng khuôn mặt........................................6
1.2 Bài toán nghiên cứu kỹ thuật dò biên áp dụng trong trích chọn khuôn mặt....6
1.3 Nội dung và cấu trúc khóa luận.....................................................................7
Chương 2. CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN.................................................................................8
2.1 Quy trình phát hiện biên................................................................................8
2.2 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp...................................................................9
2.2.1 Kỹ thuật Gradient ............................................................................................ 10
2.2.2 Toán tử la bàn .................................................................................................. 13
2.2.3 Kỹ thuật Laplace .............................................................................................. 15
2.2.4 Tách sườn theo ảnh Canny ............................................................................... 16
2.2.5 Dò biên theo quy hoạch động ........................................................................... 17
2.3 Kỹ thuật phát hiện biên gián tiếp.................................................................19
2.4 Một số phương pháp khác...........................................................................19
..........................................................................................................................21
2.5 Tổng kết......................................................................................................21

Chương 3. CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN ĐƯỢC ÁP DỤNG...............................................22
3.1 Các kỹ thuật được dùng...............................................................................22
3.1.1 Lấy biên theo trục X ......................................................................................... 24
3.1.2 Lấy biên theo trục Y ......................................................................................... 25
3.1.3 Lấy biên theo Gradient ..................................................................................... 25
3.1.4 Lấy biên theo Thresholding .............................................................................. 25
3.1.5 Lấy biên theo Thinning .................................................................................... 26
i
3.2 Chương trình và kết quả..............................................................................28
H3.3 Biến thành ảnh đa cấp xám ........................................................................... 29
3.2.1 Lấy biên theo trục X ......................................................................................... 29
3.2.2 Lấy biên theo trục Y ......................................................................................... 29
3.2.3 Lấy biên theo Gradient ..................................................................................... 30
3.2.4 Lấy biên theo Thresholding .............................................................................. 31
3.2.5 Lấy biên theo Thinning .................................................................................... 31
3.3 Tổng kết......................................................................................................32
Chương 4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN..........................................................34
4.1 Kết luận ......................................................................................................34
4.2 Hướng phát triển.........................................................................................34
4.2.1 Đặt vấn đề ....................................................................................................... 34
4.2.2 Phương pháp thực hiện ..................................................................................... 35
i
Chương 1. GIỚI THIỆU
1.1 Giới thiệu về tìm biên trong nhận dạng khuôn mặt
Kỹ thuật dò biên là bài toán mới chỉ xuất hiện cách đây không lâu, chỉ khoảng vài thập
niên, nhưng đã có rất nhiều nghiên cứu về nó. Các nghiên cứu ban đầu rất đơn giản, ảnh là
đen trắng và chỉ có một khuôn mặt chụp thẳng, sau này mở rộng ra cho ảnh màu, ảnh có
nhiều khuôn mặt với nhiều góc, môi trường xung quanh cũng đi từ đơn giản đến rất phức tạp.
Bài toán phát hiện biên nói chung và phát hiện biên khuôn mặt nói riêng có rất nhiều hướng
để phát triển, nhưng có thể kể ra hai hướng chính sau:

- Thứ nhất là nhận diện (face recognition) một khuôn mặt, tức là giả sử ta có bức ảnh
một khuôn mặt, ta sẽ tìm một bức ảnh có khuôn mặt giống với khuôn mặt trong ảnh. Ứng
dụng của nó là truy tìm tội phạm, các hệ thống an ninh xác đinh dựa vào khuôn mặt.
- Thứ hai là xác định vị trí những khuôn mặt trong một bức ảnh (face detection), các bức
ảnh có thể có nhiều khuôn mặt, có kích thước và góc khác nhau. Ứng dụng của nó như trong
các máy chụp hình có khả năng nhận dạng mặt người để chỉnh độ sáng nơi đó.
Biên là vấn đề chủ yếu trong phân tích ảnh, vì các đặc điểm trích chọn trong quá trình
phân tích ảnh chủ yếu dựa vào biên. Một điểm được gọi là điểm biên nếu ở đó có sự thay đổi
đột ngột về mức xám. Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay đường bao của ảnh.
Về mặt toán học người ta xem biên là nơi có sự thay đổi đột ngột về mức xám, trên cơ
sở đó người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên sau:
- Phương pháp phát hiện biên trực tiếp
- Phương pháp phát hiện biên gián tiếp
Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các phương pháp biểu diễn
biên, hệ thống hóa kiến thức về các phương pháp phát hiện biên, tìm hiểu các kỹ thuật phân
vùng ảnh, một bước trước trong quá trình dò biên và ứng dụng của nó trong xử lý ảnh và xử
lý ảnh văn bản là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong việc tự động hóa công việc văn
phòng.
1.2 Bài toán nghiên cứu kỹ thuật dò biên áp dụng trong trích chọn
khuôn mặt
Trong thực tế, chúng ta gặp nhiều bài toán liên quan đến nhận dạng đối tượng. Thông
thường, việc nhận ra các đối tượng thường dựa vào đường biên của chúng. Ở Việt Nam hiện
i
nay đã có một số hệ thống nhận dạng đối tượng như: MapScan, VnDOCR, MarkREAD của
Viện Công nghệ thông tin hay VecMap của DolSoft, nhìn chung những ứng dụng và tài tiệu
có tính chất hệ thống về các phương pháp biểu phát hiện biên và ứng dụng của nó vẫn là một
phần thiếu vắng.
Xuất phát từ thực tế đó, mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các phương pháp biểu diễn
biên, hệ thống hóa kiến thức về các phương pháp phát hiện biên, tìm hiểu các kỹ thuật phân
vùng ảnh, tìm hiểu quá trình dò biên và ứng dụng của nó trong xử lý ảnh và xử lý ảnh văn

bản, là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong việc tự động hóa công việc văn phòng.
Trong khóa luận này biên khuôn mặt sẽ được hiển thị thông qua một chương trình mã
đơn giản. Với 5 kỹ thuật được áp dụng biên khuôn mặt sẽ được đưa ra với 5 kiểu khác nhau.
Mỗi kiểu sẽ là một đặc điểm và khía cạnh riêng.
1.3 Nội dung và cấu trúc khóa luận
Khóa luận được tổ chức theo cấu trúc như sau:
Chương 1: Giới thiệu
Giới thiệu sơ lược về các kỹ thuật dò biên nói chung và kỹ thuật dò biên áp dụng với
khuôn mặt và áp dụng cho việc trích chọn các bộ phận của khuôn mặt. Bài toán phát hiện
biên được phân tích dưới khía cạnh toán học giúp ta chọn hướng giải quyết tốt nhất cho bài
toán là sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm biên cổ điển. Chương này giới thiệu những gì mà khóa
luận nghiên cứu từ đó thông qua việc trình bày về nội dung và cấu trúc của khóa luận.
Chương 2: Các kỹ thuật dò biên
Chương hai đi vào giới thiệu giới thiệu các kỹ thuật dò biên. Với 2 kỹ thuật dò biên trực
tiếp và gián tiếp, nhưng ta chủ yếu đi xâu vào kỹ thuật dò biên trực tiếp được dùng rộng rãi
và thường xuyên.
Chương 3: Kỹ thuật dò biên được áp dụng
Chương này giới thiệu vào các kỹ thuật dò biên được áp dụng trong chương trình. Bằng
cách sử dụng hàm Gauss để làm trơn ảnh sau đó dùng các kỹ thuật tìm kiếm trực tiếp để đưa
ra 5 kiểu biên khác nhau với một bức ảnh nói chung và khuôn mặt trong chương trình này.
Chương 4: Kết luận và hướng phát triển
Chương này tổng kết lại những gì đã đạt được và chưa đạt được. Từ đó nêu lên những
kết quả hướng tới, hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo.
i
Chương 2. CÁC KỸ THUẬT DÒ BIÊN
2.1 Quy trình phát hiện biên
ảnh đầu vào output
H2.1. Quy trình phát hiện biên
B1: Do ảnh ghi được thường có nhiễu, bước một là phải lọc nhiễu
B2: Làm nổi biên sử dụng các toán tử phát hiện biên.

i
Lọc nhiễu Làm nổi
biên
Định vị biên trích chọn biên

B3: Định vị biên. Chú ý rằng kỹ thuật nổi biên gây tác dụng phụ là gây nhiễu làm một số biên
giả xuất hiện do vậy cần loại bỏ biên giả.
B4: Liên kết và trích chọn biên.
2.2 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp
Phương pháp này chủ yếu dựa vào sự biến thiên độ sáng của điểm ảnh để làm nổi biên
bằng kỹ thuật đạo hàm.
- Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh: ta có phương pháp Gradient
Định nghĩa: Gradient là một vector f(x, y) có các thành phần biểu thị tốc độ thay đổi mức
xám của điểm ảnh (theo hai hướng x, y trong bối cảnh xử lý ảnh hai chiều) tức:
Trong đó dx, dy là khoảng cách giữa 2 điểm kế cận theo hướng x, y tương ứng (thực tế
chọn dx=dy=1). Đây là phương pháp dựa trên đạo hàm riêng bậc nhất theo hướng x, y.
Gradient trong gốc tọa độ góc (r, θ), với r là vector, θ là góc
i
H2.2. Vector gradient

2.2.1 Kỹ thuật Gradient
Theo định nghĩa về Gradient, nếu áp dụng nó vào xử lý ảnh, việc tính toán sẽ rất phức
tạp. Để đơn giản mà không mất tính chất của phương pháp Gradient, người ta sử dụng kỹ
thuật Gradient dùng cặp mặt nạ H1, H2 trực giao (theo 2 hướng vuông góc). Nếu định nghĩa
g1, g2 là Gradient theo hai hướng x, y tương ứng thì biên độ g(m, n) tại điểm (m, n) được
tính:
Đặt A
0
= g(m,n);
Để giảm độ phức tạp tính toán, A

0
được tính gần đúng như sau:
Xét một số toán tử Gradient tiêu chuẩn như toán tử Robert, Sobel, Prewitt, đẳng hướng
(Isometric), 4-lân cận dưới đây.
Toán tử Robert (1965).
Robert áp dụng công thức tính Gradient tại điểm (x, y)
như hình trên Wij với mỗi điểm ảnh I(x, y) đạo hàm theo x, y được ký hiệu tương ứng gx, gy:
i
H2.3. Toán tử 4 lân cận

Các công thức kể trên được cụ thể hóa bằng các mặt nạ theo chiều x và y tương ứng như
sau:
Mặt nạ Robert
Toán tử (mặt nạ) Sobel
Toán tử Sobel được Duda và Hart [5] đặt ra năm 1973 với các mặt nạ tương tự như của
Robert nhưng cấu hình khác như sau:
Hướng ngang (x) Hướng dọc (y)
Mặt nạ Prewitt
Toán tử Prewitt đưa ra năm 1970 có dạng:
Hướng ngang (x) Hướng dọc (y)
i
Mặt nạ đẳng hướng:
Một mặt nạ khác cũng được nêu như dưới đây gọi là mặt nạ đẳng hướng (Isometric).
Hướng ngang (x) Hướng dọc (y)
Toán tử 4-lân cận (4-Neighbour Operator).
Toán tử 4-lân cận được Chaudhuri và Chandor (1984) nêu ra trong đó mặt nạ có kích
thước 3x3 được thay cho mặt nạ 2x2 của toán tử Robert. Các mặt nạ này được cho:
H3. Mặt nạ 4 lân cận
H2.4. Mặt nạ 8 hướng theo Kirsh.
Một vài nhận xét:

Toán tử Prewitt có thể tách sườn tốt hơn toán tử Sobel, trong khi đó toán tử Sobel tách
các sườn trên các đường chéo tốt hơn. Mặt khác, các toán tử Robert và các toán tử 4-lân cận
có nhược điểm là nhạy với nhiễu. Các toán tử Gradient và Sobel giảm nhiễu do tác dụng của
lọc trung bình các điểm lân cận. Như vậy, để đạt được kết quả mong muốn các toán tử
Gradient thường được dùng trước để làm sạch nhiễu.
i
Các mặt nạ của các toán tử trên có kích thước 2x2 hoặc 3x3 chiều. Các mặt nạ có số
chiều lớn hơn cũng được sử dụng. Ví dụ trong kỹ thuật phát hiện biên người ta dùng mặt nạ
5x5 cho toán tử Sobel:
Toán tử Sobel 5x5.
Các toán tử kể trên đều sử dụng các mặt nạ theo hai chiều (x, y) tức là 4 hướng (-x, y-y,
y) với mục đích cho kết quả chính xác hơn(khi mà tốc độ và bộ nhớ máy tính tốt. )
2.2.2 Toán tử la bàn
Kirsh đã đã đề xuất mặt nạ 8 hướng như 8 hướng của La bàn(Compass). Hình
dưới là mô hình 8 hướng và được đặt tên theo hướng địa lý và theo chiều kim
đồng hồ: Đông, Đông – Nam, Nam, Nam – Tây, Tây, Tây – Nam, Tây – Bắc,
Bắc, Đông – Bắc; mỗi hướng lệch nhau 45 độ.
Toán tử la bàn Kirsh:
Có nhiều toán tử la bàn khác nhau. Ta xem xét toán tử la bàn Kirsh đặc trưng bởi tám
mặt nạ với kích thước 3x3 như sau:
i