Thiết kế thi công hệ thống cửa bảo mật và camere giám sát cho hộ gia đình

MỤC LỤC
TRANG BÌA ........................................................................................................................ii
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ...................................................................................ii
LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ..................................................... iii
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................ vi
LỜI CẢM ƠN .....................................................................................................................vii
MỤC LỤC......................................................................................................................... viii
LIỆT KÊ HÌNH VẼ ...........................................................................................................xii
LIỆT KÊ BẢNG ...............................................................................................................xvii
TÓM TẮT ....................................................................................................................... xviii
Chương 1. TỔNG QUAN .................................................................................................... 1
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ ........................................................................................................... 1
1.2 MỤC TIÊU ................................................................................................................... 2
1.3 NỘI DUNG THỰC HIỆN ............................................................................................ 2
1.4 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI ...................................................................................................... 3
1.5 BỐ CỤC ....................................................................................................................... 3
Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................................ 5
2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ................................................................................. 5
2.1.1 Giới thiệu về thuật toán xử lý ảnh [1] .................................................................... 5
2.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh ........................................................................... 6
2.1.3 Hệ Không Gian Màu RGB ..................................................................................... 7
2.1.4 Mức xám (Gray level) ............................................................................................ 9
2.1.5 Nhị phân hóa ảnh ................................................................................................... 9
2.1.6 Chuyển ảnh màu RGB thành ảnh mức xám Gray level [4] ................................. 10
2.1.7 Bộ lọc ảnh ............................................................................................................ 11
2.2 PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN
PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG HAAR CASCADE.............................................................. 14
2.2.1 Các đặc trưng Haar – like..................................................................................... 15
2.2.2 Thuật tốn Adaboost ............................................................................................ 17
2.2.3 Mơ hình phân tầng Cascade ................................................................................. 18
viii

2.3 PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN VÂN TAY .............................................................. 19
2.4 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH ......................................................................................... 20
2.4.1 Ngơn ngữ Python ................................................................................................. 20
2.4.2 Thư viện OpenCV ................................................................................................ 21
2.5 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG ...................................................................................... 22
2.5.1 Raspberry Pi 3 Model B ....................................................................................... 22
a. Giới thiệu tổng quan............................................................................................. 22
b. Cấu tạo phần cứng của kit Raspberry Pi 3 ........................................................... 23
c. Hệ điều hành của kit Raspberry Pi 3 .................................................................... 25
2.5.2 Module RFID MFRC522 ..................................................................................... 27
2.5.3 USB Camera Logitech C270 ................................................................................ 30
2.5.4 Module Cảm biến nhận dạng vân tay R305 Fingerprint Sensor .......................... 31
a. Các đặc tính .......................................................................................................... 32
b. Sơ đồ chân............................................................................................................ 32
c. Thông số kỹ thuật ................................................................................................. 33
2.5.5 Module GSM GPRS Sim800L ............................................................................. 34
2.5.6 Màn hình hiển thị ................................................................................................. 35
a. LCD20X4 ............................................................................................................. 35
b. Module LCD I2C ................................................................................................. 38
c. Kết nối LCD20X4 với Module LCD I2C ............................................................ 38
2.5.7 Mạch Chuyển USB UART CP2102 .................................................................... 39
2.5.8 Các linh kiện khác ................................................................................................ 40
2.6 TỔNG QUAN VỀ CÁC CHUẨN TRUYỀN DỮ LIỆU ........................................... 40
2.6.1 Chuẩn giao tiếp I2C ............................................................................................. 40
2.6.2 Chuẩn giao tiếp UART ........................................................................................ 41
Chương 3. TÍNH TỐN THIẾT KẾ ............................................................................... 49
3.1 GIỚI THIỆU ............................................................................................................... 49
3.2 SƠ ĐỒ KHỐI ............................................................................................................. 49

3.3 TÍNH TỐN THIẾT KẾ MẠCH .............................................................................. 50
3.3.1 Khối điều khiển trung tâm ................................................................................... 50
3.3.2 Khối thu tín hiệu hình ảnh.................................................................................... 52
3.3.3 Khối RFID, Cảm biến vân tay ............................................................................. 53
ix


a. Sơ đồ kết nối Module RFID MFRC522 với Raspberry Pi 3 ............................... 53
b. Sơ đồ kết nối Module Cảm biến nhận dạng vân tay R305 Fingerprint Sensor với
Raspberry Pi 3 .......................................................................................................... 55
3.3.4 Khối Module Sim ................................................................................................. 55
3.3.5 Khối điều khiển đóng mở cửa .............................................................................. 56
3.3.6 Khối hiển thị ......................................................................................................... 61
3.3.7 Khối nút nhấn ....................................................................................................... 62
3.3.8 Khối cảnh báo ...................................................................................................... 63
3.3.9

Khối Wed Localhost ........................................................................................ 65

a. JavaScript [14] ..................................................................................................... 65
b. HTML [15] .......................................................................................................... 66
c. CSS [16] ............................................................................................................... 67
3.4.10 Khối nguồn ......................................................................................................... 68
a. Nguồn cho khối điều khiển trung tâm Raspberry Pi 3 ......................................... 69
b. Nguồn cho khối Module Sim ............................................................................... 72
3.4.11 Sơ đồ nguyên lý toàn mạch ................................................................................ 73
Chương 4. THI CÔNG HỆ THỐNG ............................................................................... 74
4.1 GIỚI THIỆU ............................................................................................................... 74
4.2 THI CƠNG HỆ THỐNG ............................................................................................ 74
4.2.1. Thi cơng board mạch........................................................................................... 74

a. Thiết kế sơ đồ mạch in ......................................................................................... 76
b. Thi công và lắp ráp .............................................................................................. 76
4.2.2. Đóng gói và thi cơng mơ hình ............................................................................. 77
a. Đóng gói Board vào hệ thống .............................................................................. 77
b. Bố trí các ngoại vị trên hệ thống và mơ hình cửa ................................................ 78
c. Thiết kế buồng sáng ............................................................................................. 79
4.3 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG .......................................................................................... 80
4.3.1 Lưu đồ giải thuật .................................................................................................. 82
a. Lưu đồ chương trình chính................................................................................... 82
b. Lưu đồ chương trình quét thẻ RFID và vân tay ................................................... 84
c. Lưu đồ chương trình con nhận diện khn mặt ................................................... 85
d. Lưu đồ chương trình con thêm vân tay và thẻ mới .............................................. 86
x


e. Lưu đồ chương trình con xóa thơng tin thẻ và vân tay ........................................ 87
f. Lưu đồ giải thuật phát hiện chuyển động trong nhà ............................................. 88
g. Lưu đồ giải thuật nhận diện khuôn mặt ............................................................... 89
4.3.2 Phần mềm lập trình cho hệ thống......................................................................... 90
4.3.3 Chụp ảnh và tranning để nhận diện khuôn mặt .................................................... 92
4.3.4 Tập dữ liệu dung để huấn luyện nhận dạng khuôn mặt ....................................... 98
4.4 LẬP TRÌNH WEB LOCALHOST............................................................................. 99
4.5 VIẾT TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG – THAO TÁC ................................... 101
Chương 5. KẾT QUẢ – NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ ..................................................... 122
5.1 KẾT QUẢ TỔNG QUAN ........................................................................................ 122
5.2 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC ........................................................................................... 122
5.2.1 Kết quả mơ hình hệ thống thực tế ...................................................................... 123
5.2.2 Kết quả thiết kế Web Localhost ......................................................................... 123
5.2.3 Kết quả nhận dạng khuôn mặt............................................................................ 124
a. Kết quả nhận diện trên máy tính ........................................................................ 124

b. Kết quả nhận diện thực tế .................................................................................. 125
5.2.4 Kết quả thực tế với chế độ RFID + Vân tay ...................................................... 127
5.2.5 Kết quả phát hiện chuyển động của Camera giám sát trong ngôi nhà ............... 127
5.3 NHẬN XÉT – ĐÁNH GIÁ ...................................................................................... 129
5.3.1 Nhận xét ............................................................................................................. 129
5.3.2 Đánh giá kết quả................................................................................................. 129
Chương 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................................... 130
6.1 KẾT LUẬN .............................................................................................................. 130
6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ........................................................................................... 131
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................... 1

xi


LIỆT KÊ HÌNH VẼ
Hình

Trang

Hình 2. 1. Các bước trong xử lý ảnh. ..................................................................................... 6
Hình 2. 2 Khơng gian màu RGB. ........................................................................................... 8
Hình 2. 3. Hệ tọa độ màu RGB. ............................................................................................. 8
Hình 2. 4. Ảnh Grayscale và ảnh trắng đen. ........................................................................ 10
Hình 2. 5. Minh họa việc nhân ma trận ảnh. ........................................................................ 12
Hình 2. 6. Ma trận đầu vào I được nhân với ma trận lọc (phần xám ở hình trái) để tạo thành
ma trận đầu ra O. .................................................................................................................. 12
Hình 2. 7. Biểu diễn ma trận lọc Gauss. .............................................................................. 14
Hình 2. 8. Hình ảnh các đặc trưng Haar – Like.................................................................... 15
Hình 2. 9. Bốn đặc trưng cơ bản do Viola và Jones cơng bố. .............................................. 15
Hình 2. 10. Đặc trưng cạnh. ................................................................................................. 15

Hình 2. 11. Đặc trưng đường. .............................................................................................. 16
Hình 2. 12 Đặc trưng quanh tâm. ......................................................................................... 16
Hình 2. 13. Cách tính Integral Image................................................................................... 16
Hình 2. 14. Tính nhanh giá trị vùng ảnh D. ......................................................................... 17
Hình 2. 15. Hình ảnh minh họa việc kết hợp các bộ phân loại yếu thành bộ phân loại mạnh.
.............................................................................................................................................. 18
Hình 2. 16. Mơ hình phân tần Cascade. ............................................................................... 19
Hình 2. 17. Phương pháp nhận dạng vân tay quang học. .................................................... 20
Hình 2. 18. Bo mạch Raspberry Pi 3. .................................................................................. 23
Hình 2. 19. Sơ đồ chân GPIO trên Raspberry Pi 3. ............................................................. 24
Hình 2. 20. Cấu trúc thành phần trên Raspberry Pi3. .......................................................... 24
Hình 2. 21. Giao diện của Raspberry chạy hệ điều hành Raspbian. .................................... 27
Hình 2. 22. Cửa sổ cho phép hoạt động các chuẩn giao tiếp. .............................................. 27
xii


Hình 2. 23. Module RFIF RC522. ....................................................................................... 28
Hình 2. 24. Các loại Thẻ Tag. .............................................................................................. 29
Hình 2. 25. Camera Logitech C270. .................................................................................... 31
Hình 2. 26. Module cảm biến vân tay R305. ....................................................................... 32
Hình 2. 27. Sơ đồ chân R305. .............................................................................................. 33
Hình 2. 28. Sơ đồ chân Module GSM GPRS Sim800L. ..................................................... 34
Hình 2. 29. Màn hình LCD 20x4. ........................................................................................ 36
Hình 2. 30. Sơ đồ chân LCD 20x4....................................................................................... 36
Hình 2. 31. Hình ảnh Module LCD I2C trong thực tế. ........................................................ 38
Hình 2. 32. Hình ảnh kết nối LCD20X4 với Module LCD I2C trong thực tế..................... 39
Hình 2. 33. Mạch Chuyển USB UART CP2102. ............................................................... 39
Hình 2. 34. Dạng sóng mơ tả hoạt động của chuẩn giao tiếp I2C. ...................................... 41
Hình 2. 35. Giao tiếp UART. ............................................................................................... 42
Hình 3. 1. Sơ đồ khối của hệ thống.................................................................................... 49

Hình 3. 2. Sơ đồ các cổng ngoại vi sử dụng. ..................................................................... 51
Hình 3. 3. Sơ đồ ngun lý kết nối khối thu tín hiệu hình ảnh với Raspberry Pi 3. .......... 52
Hình 3. 4. Sơ đồ kết nối Module RFID MFRC522 với Raspberry Pi 3. ........................... 54
Hình 3. 5. Sơ đồ kết nối Module Cảm biến nhận dạng vân tay R305 Fingerprint Sensor với
Raspberry Pi 3 thơng qua USB UART. ............................................................................. 55
Hình 3. 6. Sơ đồ kết nối Module GSM GPRS SIM800L với Raspberry Pi 3 thơng qua USB
UART. ................................................................................................................................ 56
Hình 3. 7. Khóa chốt điện từ. ............................................................................................. 56
Hình 3. 8. Sơ đồ chân Relay. ............................................................................................. 57
Hình 3. 9. Kí hiệu chân của Transistor 2SC1815. ............................................................. 59
Hình 3. 10. Sơ đồ nguyên lý khối điều khiển đóng mở cửa. ............................................. 60
Hình 3. 11. Kết nối Module LCD I2C với LCD20X4. ...................................................... 61
xiii


Hình 3. 12. Kết nối Module LCD I2C với Raspberry Pi 3. ............................................... 62
Hình 3. 13. Sơ đồ kết nối giữa khối nút nhấn và Raspberry Pi 3. ..................................... 63
Hình 3. 14. Buzer 5V. ........................................................................................................ 64
Hình 3. 15. Sơ đồ kết nối của khối cảnh báo. .................................................................... 64
Hình 3. 16. Nguồn tổ ong 20V-10A. ................................................................................. 68
Hình 3. 17. Sơ đồ nguồn chung cấp cho hệ thống. ............................................................ 69
Hình 3. 18. Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A. ................................................................... 71
Hình 3. 19. Sơ đồ nguồn cấp cho Raspberry Pi 3. ............................................................. 72
Hình 3. 20. Sơ đồ nguồn cấp cho Module Sim. ................................................................. 73
Hình 3. 21. Sơ đồ ngun lý tồn mạch. ............................................................................ 74
Hình 4. 1. Sơ đồ mạch in board mạch................................................................................ 76
Hình 4. 2. Mặt trước board mạch sau khi thi công. ............................................................. 77
Hình 4. 3. Mặt sau board mạch sau khi thi cơng. ............................................................... 77
Hình 4. 4. Đóng gói Board mạch vào hệ thống. .................................................................. 78
Hình 4. 5. Bố trí các ngoại vi mơ hình hệ thống. ................................................................. 79

Hình 4. 6. Buồng sáng.......................................................................................................... 80
Hình 4. 7. Lưu đồ chương trình chính thứ nhất. .................................................................. 82
Hình 4. 8. Lưu đồ chương trình chính thứ hai. .................................................................... 83
Hình 4. 9. Lưu đồ chương trình quét thẻ RFID và vân tay. ................................................. 84
Hình 4. 10. Lưu đồ chương trình con nhận diện khn mặt. ............................................... 85
Hình 4. 11. Lưu đồ chương trình con thêm vân tay và thẻ RFID mới................................. 86
Hình 4. 12. Lưu đồ chương trình con xóa thẻ RFID và vân tay. ......................................... 87
Hình 4. 13. Lưu đồ giải thuật theo dõi chuyển động. .......................................................... 88
Hình 4. 14. Lưu đồ giải thuật nhận diện khn mặt người. ................................................. 90
Hình 4. 15. Phần mềm Visual Studio Code. ........................................................................ 91
xiv


Hình 4. 16. Giao diện khi mới khởi động của Visual Studio Code. .................................... 91
Hình 4. 17. Cài đặt Python và Remote – SSH cho Visua Studio Code. .............................. 92
Hình 4. 18. Phần mềm Xlaunch. .......................................................................................... 92
Hình 4. 19. Kết nối vào Raspberry Pi 3. .............................................................................. 93
Hình 4. 20. Khởi động phần mềm Xlaunch. ........................................................................ 94
Hình 4. 21. Giao diện địa chỉ Ip của máy tính. .................................................................... 95
Hình 4. 22. Chương trình capture.py. .................................................................................. 95
Hình 4. 23. Giao diện phát hiện khn mặt hay khơng. ...................................................... 96
Hình 4. 24. Chụp ảnh và hiển thị ảnh trên phần mềm Xlaunch. .......................................... 96
Hình 4. 25. Xóa ảnh khỏi Datasets trên Raspberry pi. ........................................................ 97
Hình 4. 26. Giao diện trainning khn mặt đã đã chụp để nhận diện. ................................ 97
Hình 4. 27. Chương trình application.py. ............................................................................ 98
Hình 4. 28. Dữ liệu khn mặt Fodder “Hai”. ..................................................................... 98
Hình 4. 29. Dữ liệu khn mặt Fodder “Tung”. .................................................................. 99
Hình 4. 30. Giao diện đăng nhập của trang Web. ............................................................... 99
Hình 4. 31. Đăng nhập của trang Web. .............................................................................. 100
Hình 4. 32. Giao diện trang web sau khi đăng nhập vào. .................................................. 100

Hình 4. 33. Hệ thống lúc mới bật nguồn........................................................................... 101
Hình 4. 34. Bốn nút nhấn điều khiển trên mơ hình............................................................ 102
Hình 4. 35. Chọn chế độ quét thẻ và nhận dạng vân tay. .................................................. 103
Hình 4. 36. Quét vân tay đúng và cửa được mở. ............................................................... 103
Hình 4. 37. Thẻ đã qt khơng có trong database, vân tay khơng đúng. ........................... 104
Hình 4. 38. Hệ thống đã khóa. ........................................................................................... 105
Hình 4. 39. Nội dung tin nhắn hệ thống gửi về điện thoại................................................. 105
Hình 4. 40. Nội dung tin nhắn chủ nhà cho phép bật trở lại. ............................................. 105
xv


Hình 4. 41. Chế độ nhận diện khn mặt. ......................................................................... 106
Hình 4. 42. Khn mặt đúng mở cửa................................................................................ 106
Hình 4. 43. Cú pháp tin nhắn để mở cửa. .......................................................................... 107
Hình 4. 44. Chế độ thêm thẻ và vân tay. ............................................................................ 107
Hình 4. 45. Thêm thẻ tag mới và vân tay mới. .................................................................. 108
Hình 4. 46. Giao diện xóa thẻ và vân tay. .......................................................................... 108
Hình 4. 47. Xóa UID thẻ và mã vân tay. ........................................................................... 109
Hình 4. 48. Cú pháp bật camera theo dõi. .......................................................................... 109
Hình 4. 49. Tín hiệu đèn xanh Camera được bật theo dõi. ................................................ 110
Hình 4. 50. Cú pháp cảnh báo đang có người đột nhập vào nhà. ...................................... 110
Hình 4. 51. Cú pháp tin nhắn tắt hệ thống camera giám sát. ............................................. 110
Hình 4. 52. Giao diện đăng nhập trang Web. .................................................................... 111
Hình 4. 53. Giao diện trang wed sau khi đăng nhập. ......................................................... 111
Hình 5. 1. Mặt trước, mặt sau của mơ hình hệ thống sau khi hồn thành. ...................... 123
Hình 5. 2. Giao diện Web sau khi hồn thiện. ................................................................. 124
Hình 5. 3. Hình ảnh nhận diện đúng khn mặt. ............................................................. 124
Hình 5. 4. Hình ảnh khơng phát hiện được khn mặt. ................................................... 125
Hình 5. 5. Background chung từ camera chụp lại. .......................................................... 127
Hình 5. 6. Vùng phát hiện chuyển động. ......................................................................... 128

Hình 5. 7. Ngưỡng phát hiện của vật thể. ........................................................................ 128
Hình 5. 8. Sự khác nhau giữa Background và vật thể di chuyển. .................................... 128
Hình 5. 9. Kết quả theo dõi chuyển động theo mức logic. .............................................. 129

xvi


LIỆT KÊ BẢNG
Bảng

Trang

Bảng 2. 1. Chức năng các chân R305. ............................................................................... 33
Bảng 2. 2. Sơ đồ chân LCD 20x4. ..................................................................................... 36
Bảng 3. 1. Bảng kết nối chân Module RFID MFRC522 với Raspberry Pi 3. ................... 54
Bảng 3. 2. Thông số kỹ thuật của relay. ............................................................................ 57
Bảng 3. 3. Thông số kỹ thuật của 2SC1815....................................................................... 59
Bảng 3. 4. Kết nối chân Module LCD I2C với Raspberry Pi 3. ........................................ 62
Bảng 3. 5. Thống kê nguồn tiêu thụ của Raspberry Pi 3 và các ngoại vi. ......................... 70
Bảng 4. 1. Thông tin các thiết bị, linh kiện sử dụng cho mạch. ........................................ 74
Bảng 5. 1. Bảng giám sát đánh giá hệ thống bảo mật ở phương thức nhận diện khuôn mặt.
.......................................................................................................................................... 125

xvii


TĨM TẮT
Đề tài “THIẾT KẾ THI CƠNG HỆ THỐNG CỬA BẢO MẬT VÀ CAMERA GIÁM
SÁT CHO HỘ GIA ĐÌNH” là hệ thống cửa bảo mật, camera giám sát trong nhà. Cửa bảo
mật cho phép đóng mở cửa bằng hai chế độ, Camera giám sát theo dõi chuyển động trong

nhà phát hiện và đưa ra cảnh báo. Hệ thống sử dụng Kit Raspberry Pi 3 làm bộ điều khiển
trung tâm với ngơn ngữ lập trình python và thư viện OpenCV. Ngồi ra thì hệ thống có thể
điều khiển đóng mở cửa, bật hoặc tắt camera theo dõi thông qua tin nhắn gửi từ điện thoại
của chủ nhà cùng giao diện Web Localhost để mở cửa và truy xuất thông tin thời gian ra vào
nhà. Kết quả thực hiện đề tài là có thể tạo ra được một hệ thống cửa bảo mật và camera giám
sát chuyển động trong nhà.

xviii


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

Chương 1. TỔNG QUAN
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong thời buổi kinh tế phát triển, cuộc sống của con người ngày càng được nâng cao
trên nhiều lĩnh vực. Con người có nhu cầu được ăn mặc đẹp hơn, mua sắm nhiều thứ hơn,
sở hữu trong tay nhiều tài sản có giá trị, khơng gian ngơi nhà được cải thiện chất lượng cao
hơn với nhiều món đồ đắt giá…Chính vì vấn đề đó nên để bảo vệ được những tài sản của
mình thì ngơi nhà, nơi trang trí cũng như tổ ấm của chúng ta cần được trang bị hệ thống bảo
mật và an ninh phù hợp.
Hiện nay những thiết bị để bảo mật cho ngơi nhà của bạn có rất nhiều loại đặc biệt
là các loại khóa…Nhưng hầu hết là khóa cơ khí, các loại khóa cơ khí này đều gặp vấn đề
lớn đó là tính bảo mật của các khóa này khơng cao, nên dễ dàng bị phá bỏ bởi các chìa khóa
đa năng. Về khóa kỹ thuật số đang có bán trên thị trường đều có giá khá cao và chủ yếu là
các loại tay nắm ta thường thấy trong khách sạn và trong các căn hộ chung cư. Khóa sử dụng
phương pháp cài đặt mã số để khóa hoặc mở và người sử dụng có thể cài đặt số bất kì. Hệ
thống số của khóa được thiết kế bằng các phím số nên khá tiện lợi khi sử dụng. Bên cạnh
loại chỉ có chức năng khóa bằng mã số, cịn có loại kèm theo chức năng khóa bằng thẻ. Nếu
như bạn trót qn mã số thì có thể dùng thẻ để mở khóa.
Hiện tại hệ thống cửa bảo mật cũng đang là một trong những sản phẩm phổ biến và

được giới công nghệ rất quan tâm nó có thể thay thế con người để điều khiển vật dụng thơng
qua một vài cử chỉ, giọng nói và đặc biệt là từ hình ảnh của con người. Các hệ thống bảo
mật ngày càng được tích hợp thêm nhiều các thiết bị điện tử, công nghệ thông minh để tăng
cường tối đa độ bảo mật và tạo nên sự tin cậy cho người sử dụng.
Để đảm bảo vấn đề an ninh cho ngơi nhà thì hiện tại trên thị trường cũng có các hệ
thống giám sát an ninh bằng camera, hệ thống báo động, theo dõi. Tuy nhiên thì các hệ thống
này tương đối lớn và chi phí khá cao nên sẽ không phù hợp với một số hộ gia đình nhỏ hay
các khu nhà trọ.
Với mục đích tạo ra được một hệ thống bảo mật và an ninh để bảo vệ tốt ngôi nhà,
phù hợp với giá thành, thân thiện với người dùng nên nhóm chúng em xin giới thiệu đề tài:
“THIẾT KẾ THI CÔNG HỆ THỐNG CỬA BẢO MẬT VÀ CAMERA GIÁM SÁT CHO
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

1


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
HỘ GIA ĐÌNH”, do chính nhóm tiến hành nghiên cứu và thực hiện. Với mơ hình này, chúng
ta sẽ có một hệ thống bảo mật và an ninh, an tồn cho ngơi nhà của chính mình.

1.2 MỤC TIÊU
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài “THIẾT KẾ THI CÔNG HỆ THỐNG CỬA BẢO
MẬT VÀ CAMERA GIÁM SÁT CHO HỘ GIA ĐÌNH” đầu tiên là tạo được một hệ thống
bảo mật mở cửa bằng hai chế độ:
 Chế độ 1: Mở cửa bằng phương pháp nhận diện khuôn mặt với việc ứng dụng xử lí
ảnh để nhận dạng khn mặt dựa trên ngơn ngữ Python với thư viện chính là OpenCV.
 Chế độ 2: Mở cửa thông qua thẻ RFID kết hợp với hệ thống cảm biến nhận dạng vân
tay.
Thứ hai đó là tạo được một hệ thống camera giám sát bằng cách sử dụng Ứng Dụng
Phát Hiện Chuyển Động dựa trên ngơn ngữ lập trình Python với thư viện chính là OpenCV

đưa ra cảnh báo phát hiện thơng qua Module Sim và chuông báo động.
Thứ ba thiết kế được một Web Localhost có khả năng mở cửa, lưu trữ các thông tin
khi vào nhà từ xa.

1.3 NỘI DUNG THỰC HIỆN


NỘI DUNG 1: Tổng quan về Xử Lí Ảnh, các giải pháp thiết kế hệ thống bảo mật và
an ninh, giao diện Web Localhost.



NỘI DUNG 2: Nghiên cứu thuật tốn xử lí ảnh ứng dụng vào nhận diện khn mặt,
tìm hiểu thuật tốn Cảm biến vân tay và Thẻ RFID. Module SIM để gửi nhận tin
nhắn.



NỘI DUNG 3: Nghiên cứu thuật tốn xử lí ảnh ứng dụng vào việc phát hiện chuyển
động, giải pháp báo động bằng module sim thông qua tin nhắn và qua chuông báo
động.



NỘI DUNG 4: Giải pháp thiết kế giao diện Web Localhost hiển thị thơng tin người
vào nhà (thời gian, hình ảnh) và mở cửa từ xa.



NỘI DUNG 5: Hoàn thiện hệ thống điều khiển và mơ hình, tiến hành chạy thử

nghiệm.



NỘI DUNG 6: Đánh giá kết quả thực hiện.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

2


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN


NỘI DUNG 7: Viết báo cáo đề tài

1.4 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
- Thiết kế mơ hình nhà cơ bản.
- Sử dụng khóa chốt điện tử để đóng mở cửa.
- Nhận dạng khuôn mặt và phát hiện chuyển động bằng thuật tốn xử lí ảnh thơng qua
Camera.
- Cảnh báo bằng tin nhắn thông qua Module SIM.
- Dùng Raspberry Pi 3 mode B làm Vi Xử Lí trung tâm có chức năng xử lí, nhận biết
hình ảnh người, nhận diện, hiển thị thông tin người dùng và điều khiển các module cảm
biến khác.
- Cho phép hệ thống thêm hoặc xóa vân tay và thẻ RFID.
- Giao diện Web Localhost đơn giản để hiện thị thông tin của đề tài, thơng tin người
vào nhà (thời gian, hình ảnh).

1.5 BỐ CỤC

 Chương 1: Tổng Quan
Chương này nhóm trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các
giới hạn và bố cục đồ án.
 Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết.
Chương này trình bày về Xử Lý Ảnh, giới thiệu ngôn ngữ Python3 và thư viện
OpenCV, phương pháp nhận diện khuôn mặt, cảm biến vân tay, RFID, nguyên lý hoạt động
của hệ thống, giới thiệu các chuẩn giao tiếp được sử dụng trong hệ thống, giới thiệu phần
cứng.
 Chương 3: Thiết Kế và Tính tốn
Ở chương này chúng em trình bày về: Thiết kế sơ đồ khối cho hệ thống, tính tốn
thiết kế cho từng khối, sơ đồ ngun lý của tồn mạch.
 Chương 4: Thi cơng hệ thống

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

3


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
Chương này trình bày sơ đồ mạch in, các linh kiện sử dụng trong mạch, thi công mơ
hình, lập trình hệ thống, viết lưu đồ giải thuật, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng thao tác.
 Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá
Chương này trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, nêu ra những khó khăn trong
q trình làm và cách khắc phục, nhận xét mơ hình đã làm có đạt hay khơng.
 Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển
Chương này trình bày đánh giá mơ hình hoạt động ổn hay khơng, đạt bao nhiêu phần
trăm so với mục tiêu ban đầu đặt ra.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

4


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
2.1.1 Giới thiệu về thuật toán xử lý ảnh [1]
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và cơng nghệ. Nó là một ngành khoa
học mới so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển đang rất nhanh, kích
thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chun dụng riêng cho nó
đặc biệt là trong thời đại công nghệ phát triển mạnh như hiện nay.
Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ các ứng dụng chính như: Nâng cao chất
lượng ảnh và phân tích ảnh. Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh
báo được truyền qua cáp từ Luân Đôn đến New York từ những năm 1920. Hiện nay xử lý
ảnh được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Chính trị, y tế, giáo dục...Như lĩnh vực Xử lý tín
hiệu là một mơn học trong kỹ thuật điện tử, viễn thơng và trong tốn học. Nghiên cứu và xử
lý tín hiệu kỹ thuật số và Analog, giải quyết các vấn đề về lưu trữ, các thành phần bộ lọc,
các hoạt động khác trên tín hiệu…Các tín hiệu này bao gồm truyền dẫn tín hiệu, âm thanh
hoặc giọng nói, hình ảnh, và các tín hiệu khác.
Cũng như xử lý dữ liệu bằng đồ hoạ, xử lý ảnh số là một lĩnh vực của tin học ứng
dụng. Xử lý dữ liệu bằng đồ họa đề cập đến những ảnh nhân tạo, các ảnh này được xem xét
như là một cấu trúc dữ liệu và được tạo bởi các chương trình. Xử lý ảnh số bao gồm các
phương pháp và kỹ thuật biến đổi, để truyền tải hoặc mã hoá các ảnh tự nhiên. Mục đích của
xử lý ảnh gồm:
- Biến đổi ảnh làm tăng chất lượng ảnh.
- Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh.
Trong số các phương pháp xử lý tín hiệu kể trên, lĩnh vực giải quyết với các loại tín
hiệu mà đầu vào là một hình ảnh và đầu ra cũng là một hình ảnh, sản phẩm đầu ra được thực
hiện trong một q trình xử lý, đó chính là q trình xử lý ảnh. Nó có thể được chia thành

xử lý hình ảnh tương tự và xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần
thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

5


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
thu (như Camera, máy chụp ảnh) sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi
cho xử lý tiếp theo.

2.1.2 Các bước cơ bản trong xử lý ảnh

Hình 2. 1. Các bước trong xử lý ảnh.
 Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition): Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc
đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn
CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hố (như loại
CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm
ảnh. Camera thường dùng là loại quét dòng, ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng
một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong
cảnh).
 Tiền xử lý (Image Processing): Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản
thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ
tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn.
 Phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần
để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử
lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ
thuộc rất nhiều vào công đoạn này.
 Biểu diễn ảnh: Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã

phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này
thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các
tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc
tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân
biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được.
Ví dụ: Trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của
từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

6


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
 Nhận dạng và nội suy ảnh: Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này
thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước.
Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng.
Ví dụ: Một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội suy thành
mã điện thoại. Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau về ảnh. Theo lý thuyết về nhận
dạng, các mô hình tốn học về ảnh được phân theo hai loại nhận dạng ảnh cơ bản:
- Nhận dạng theo tham số.
- Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong khoa
học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận
dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận dạng mặt người…
 Cơ sở tri thức: Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét,
độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu.
Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa các phương pháp
tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp
nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện

nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức
được phát huy.

2.1.3 Hệ Không Gian Màu RGB
Không gian màu RGB là một không gian màu cơ bản trong xử lý ảnh, sử dụng mơ
hình bổ sung trong đó ánh sáng đỏ, xanh lá cây, xanh da trời được tổ hợp với nhau theo
nhiều phương thức khác nhau để tạo thành các màu khác nhau. Tất cả đều là sự pha trộn của
3 màu cơ bản là Red, Green và Blue.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

7


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2. 2 Khơng gian màu RGB.

Ta cũng cần lưu ý rằng, tự bản thân mơ hình màu RGB khơng định nghĩa thế nào là
“đỏ”, “xanh lá”, “xanh dương” một cách chính xác, vì thế với cùng các giá trị như nhau của
RGB có thể mô tả các màu tương đối khác nhau trên các thiết bị khác nhau có cùng một mơ
hình màu. Trong khi chúng cùng chia sẻ một mơ hình màu chung, không gian màu thực sự
của chúng là dao động một cách đáng kể.
Trong biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng số bit màu là 16, 24,
32 hoặc 48 bit. Điểm ảnh có số bit màu càng cao thì màu sắc của điểm ảnh càng được biểu
diễn chính xác.
Mơ hình màu RGB được biểu diễn bởi khối lập phương với các trục R, G, B như sau:

Hình 2. 3. Hệ tọa độ màu RGB.
Thơng thường ảnh số được mã hóa bằng 24 bit thơng tin cho mỗi điểm ảnh (bit per

pixel hay bpp), nghĩa là 8 bit ứng với mỗi kênh R, G, B, thì mỗi kênh màu này sẽ nhận giá
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

8


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
trị từ 0-255. Với một giá trị của mỗi kênh màu khác nhau kết hợp lại với nhau ta sẽ được
một màu khác nhau, như vậy mơ hình RGB có thể biểu diễn 28*28*28 = 16,777,216 màu.
Khi biểu diễn dưới dạng số, các giá trị RGB trong mơ hình 24bpp thơng thường được
ghi bằng cặp ba số nguyên giữa 0-255, mỗi số đại diện cho cường độ của màu đỏ, xanh lá,
xanh lam. Ví dụ như màu đen là sự kết hợp của các kênh màu (R, G, B) với giá trị tương
ứng (0, 0, 0), màu trắng có giá trị (255, 255, 255), màu đỏ có giá trị (255, 0, 0), màu xanh lơ
có giá trị (0, 255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu hồng có giá trị (255, 0, 255)
và một số màu khác.
Tuy nhiên, do tính tương quan cao giữa các kênh, giá trị cảm nhận không đồng nhất,
sự pha trộn giữa dữ liệu thành phần màu và dữ liệu về độ sáng mà không gian màu RGB
không được ưa chuộng sử dụng cho việc phân tích màu cũng như trong các thuật toán nhận
dạng dựa trên màu sắc.

2.1.4 Mức xám (Gray level)
Mức xám là kết quả sự mã hóa tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với
một giá trị nhất định, mỗi pixel có thể mã hóa 8 bit (0 đến 255) hay 16, 32,64 bit. Tạo thành
ma trận dữ liệu.

2.1.5 Nhị phân hóa ảnh
Đây là cách biến đổi các giá trị pixel của ảnh sang giá trị nhị phân (đơn giản nhất) 0
hoặc 1 Khi đó ma trận ảnh sẽ ở mức tối thiểu giá trị giúp việc xử lý đơn giản nhất nhưng đôi
khi gây sai lệch cấu trúc ảnh (do các đường viền khác biệt nhỏ dễ bị đồng hóa). Đây chỉ là
bước xử lý cho các ảnh có ít chi tiết. Để nhị phân hóa ảnh, ta dựa vào ngưỡng xám trung

bình, nếu lớn hơn thì đưa giá trị về 1, nhỏ hơn thì đưa về 0 (thực chất là mức 0 và 255 thể
hiện 2 màu đen và trắng).

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

9


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2. 4. Ảnh Grayscale và ảnh trắng đen.

2.1.6 Chuyển ảnh màu RGB thành ảnh mức xám Gray level [4]
Một bức ảnh mà tập hợp của một ma trận điểm ảnh(Pixel). Mỗi điểm ảnh có thể được
biểu diễn bằng n bytes dưới các kênh màu khác nhau. Việc chuyển đổi giữa các hệ màu
thông thường được thực hiện thông qua các phép biến đổi ma trận.
Cách chuyển đổi từ ảnh 24 bits RGB sang ảnh 8 bits Grayscale. Cơng thức tính cường
độ sáng tại một điểm ảnh từ ảnh RGB.
I(x, y) = 0.3086 * Red(x, y) + 0.6094 * Green(x, y) + 0.0820 * Blue(x, y) (2.1)
I(x, y) = 0.299 * Red(x, y) + 0.587 * Green(x, y) + 0.114 * Blue(x, y)

(2.2)

Trong đó:


I(x, y): Là cường độ sáng tại điểm ảnh (x, y) của ảnh xám.



Red(x, y): Là giá trị của kênh màu Red(Đỏ) tại điểm ảnh (x, y) của ảnh màu(RGB).



Green(x, y): Là giá trị của kênh màu Green(Xanh lá cây) tại điểm ảnh (x, y) của ảnh
màu(RGB).



Blue(x, y): Là giá trị của kênh màu Blue(Xanh lơ) tại điểm ảnh (x, y) của ảnh
màu(RGB).

Cơng thức khác tính cường độ sáng tại một điểm ảnh từ ảnh RGB.
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

10


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
I(x, y) = ( 2 * Red(x, y) + 5 * Green(x, y) + 1 * Blue(x, y) ) / 8

(2.3)

Chú ý:


Các phép toán trong số nguyên (Int) nhanh hơn rất nhiều trong số thực (Float).



Trong OpenCV, hệ thống màu có thứ tự các kênh màu là Blue-Green-Red.



Các thơng số dùng để tính tốn cường độ sáng cho ảnh xám như: 0.3086, 0.6094,
0.0820,... được coi là những con số đẹp do người ta nghiên cứu ra. Các con số này có
thể thay đổi. Chúng ta hồn tồn có thể chọn một giá trị một kênh màu hoặc chia
trung bình cộng của 3 kênh màu để tìm cường độ sáng tại một điểm ảnh (Pixel).

2.1.7 Bộ lọc ảnh
Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) là một bước rất quan trọng trong xử lý ảnh.
Lọc ảnh thực tế có rất nhiều tác dụng như loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng.
Nguyên tắc chung của lọc ảnh:
Nguyên tắc chung của các phương pháp lọc là cho ma trận ảnh nhân với một ma trận
lọc (Kernel). Ma trận lọc (Kernel) cịn có thể được gọi là cửa số chập (trong phép nhân
chập), cửa sổ lọc, mặt nạ,… Ở đây chúng ta sử dụng thuật ngữ ma trận lọc (Kernel).
Việc nhân ảnh với ma trận lọc giống như việc trượt ma trận lọc theo hàng trên ảnh và
nhân với từng vùng của ảnh, cộng các kết quả lại tạo thành kết quả của điểm ảnh trung tâm.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

11


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2. 5. Minh họa việc nhân ma trận ảnh.

Hình 2. 6. Ma trận đầu vào I được nhân với ma trận lọc (phần xám ở hình trái) để tạo
thành ma trận đầu ra O.

Trên thực tế, chúng ta sẽ thấy có 2 phép lọc ảnh là tương quan (Correlation) và tích
chập (Convolution). Với phép tương quan, ma trận lọc sẽ được trượt đi và nhân với từng
vùng của ảnh như trên. Tuy nhiên với phép tích chập, ma trận lọc sẽ được xoay 180 độ (theo

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

12


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
cả chiều ngang và dọc) trước khi thực hiện nhân 2 phép toán này là tương đương khi ma trận
lọc đối xứng.
Với mỗi phép lọc ta có những ma trận lọc (Kernel) khác nhau, khơng có một quy định
cụ thể nào cho việc xác định M. Kích thước ma trận M là một số lẻ. Ví dụ: 3x3, 5x5.
Khi nhân các phần tử tương ứng với nhau (giữa pixel, các điểm lân cận – các thành
phần trong kernel), đối với các phần tử ở cạnh thì sẽ có một số pixel bị khuyết, lúc này, có
nhiều cách giải quyết như bỏ qua, chèn thêm một (một số) hàng, cột mang giá trị 0 hoặc
bằng giá trị gần nhất, hoặc tạo một đối xứng gương ở cạnh ảnh.
Tổng Tpt các phẩn tử trong ma trận M thường là 1.


Tpt > 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (Idst) có độ sáng lớn hơn so với
ảnh ban đầu (Isrc).



Tpt < 1: Ảnh sau khi thực hiện xong phép lọc số ảnh (Idst) có độ sáng nhỏ hơn so với
ảnh ban đầu (Isrc).

Ví dụ:

Bộ Lọc Gauss (Gaussian Filter)
Bộ lọc Gauss được cho là bộ lọc hữu ích nhất, được thực hiện bằng cách nhân chập
ảnh đầu vào với một ma trận lọc Gauss sau đó cộng chúng lại để tạo thành ảnh đầu ra.
Ý tưởng chung là giá trị mỗi điểm ảnh sẽ phụ thuộc nhiều vào các điểm ảnh ở gần
hơn là các điểm ảnh ở xa. Trọng số của sự phụ thuộc được lấy theo hàm Gauss (cũng được
sử dụng trong quy luật phân phối chuẩn).
Dưới đây là biểu diễn ma trận lọc Gauss :

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

13


CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2. 7. Biểu diễn ma trận lọc Gauss.
Giả sử ảnh là ảnh một chiều. Điểm ảnh ở trung tâm sẽ có trọng số lớn nhất, các điểm
ảnh ở càng xa trung tâm sẽ có trọng số giảm dần khi khoảng cách từ chúng tới điểm trung
tâm tăng lên. Như vậy điểm càng gần trung tâm sẽ càng đóng góp nhiều hơn vào giá trị điểm
trung tâm.
Chú ý: Trên thực tế, việc lọc ảnh dựa trên hàm Gauss 2 chiều (ngang và dọc). Phân
phối chuẩn 2 chiều có thể biểu diễn dưới dạng:
(

𝐺_0(

, )

= 𝐴𝑒

_ )
_

(

_ )

(2.4)

Trong đó μ là trung bình (đỉnh), 𝜎 là phương sai của các biến số x và y.
Tham số μ quyết định tác dụng của bộ lọc Gauss lên ảnh. Độ lớn của ma trận lọc
(kernel) cần được lựa chọn cho đủ rộng.

2.2 PHƯƠNG PHÁP NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN
PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG HAAR CASCADE.
Haar Cascade là một thuật toán phát hiện đối tượng máy học được sử dụng để xác
định các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video và dựa trên khái niệm các tính năng được
đề xuất bởi Paul Viola và Michael Jones trong bài báo "Rapid Object Detection using a
Boosted Cascade of Simple Features" vào năm 2001.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

14