slide thuyết trình đề tài chương trình nhận diện khuôn mặt bằng phương pháp haar cascades

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

Đề tài : Chương trình nhận diện khuôn mặt bằng phương pháp Haar Cascades

Sinh viên thực hiện Mã Sinh viên

Dương Đình Quân 201404066

Hoàng Trung Hiếu 201403945

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<small>Tổng quan</small>

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Kết luận và hướng phát triển</small>

3 phần

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

Tổng quan

01

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<small>Tổng quan</small>

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận dạng một người nào đó từ một bức hình ảnh kỹ thuật số hoặc một khung hình video từ một nguồn video.

Một trong những cách để thực hiện điều này là so sánh các đặc điểm khuôn mặt chọn trước từ hình ảnh và một cơ sở dữ liệu về khuôn mặt.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<small>Tổng quan</small>

Giáo dục : Điểm danh, Thi cử, ….

An ninh : Giám sát, Định danh, ….

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Xây dựng chương trình

02

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khuôn mặt từ Webcam</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khuôn mặt từ ảnh có sẵnLấy dữ liệu khn mặt từ Webcam</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khuôn mặt từ ảnh có sẵn</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khuôn mặt từ ảnh có sẵn</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khn mặt từ ảnh có sẵn</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Tạo tập dữ liệu (OpenCV) : 2 cáchLấy dữ liệu khn mặt từ ảnh có sẵn</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Huấn luyện dữ liệu</small>

<small> Mơ hình được huấn luyện dựa trên CNN</small>

<small>Mơ hình CNN được thiết kế gồm hai phần chức năng - Trích chọn đắc trưng của ảnh khuôn mặt</small>

<small> - Phân lớp đối tượng dựa trên đặc trưng đã chọn</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<small>Mơ hình được huấn luyện dựa trên CNN</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Dữ liệu đầu vào</b>

<small>Các ảnh cần huấn luyện sẽ được lấy từ mục ảnh (dataset) và được resize về 100x100x1</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Dữ liệu đầu vào</b>

<small>Sau đó tạo nhãn cho từng ảnh</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

<small>Xây dựng chương trình</small>

02

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Lớp MaxPooling</b>

<b><small>Các ảnh sau khi qua lớp MaxPooling sẽ giữ lại các đặc trưng chung </small></b>

<small>nhất của khuôn mặt.</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected)</b>

<small>Sử dụng mạng nhiều lớp với hàm kích hoạt Softmax cho lớp nơron ngõ ra.</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Mơ hình được thiết kế </b>

với Keras

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Quá trình huấn </b>

luyện

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Độ chính xác và giá trị hàm lỗi sau khi huấn </b>

luyện 10 epoch

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Tạo tên theo ý </b>

<small>Hieu</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Đưa bất kì một ảnh vào chương trình và xác định khn </b>

mặt kèm với tên của khôn mặt

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

<small>Xây dựng chương trình</small>

<b> Đưa bất kì một ảnh vào chương trình và xác định khn </b>

mặt kèm với tên của khôn mặt

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

Kết luận và hướng phát triển

03

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

Kết luận và hướng phát triển

<b>KẾT LUẬN</b>

- Mơ hình này có 3 lớp nơron tích chập (Convolution) và hai lớp nơron liên kết đầy đủ (Fully Connected).

- Tổng số tham số là khoảng hơn 20 triệu.

- Mơ hình có độ phức tạp ở mức vừa phải, phù hợp với các hệ thống xử lý ở mức trung bình.

- Tiềm năng khả thi trong ứng dụng thực tiễn.

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

Kết luận và hướng phát triển

<b>HƯỚNG PHÁT TRIỂN</b>

- Hiện nay do điều kiện tính tốn nên chỉ áp dụng số lần huấn luyện còn thấp, nếu được huấn luyện ở mức độ sâu hơn thì kỳ vọng sẽ đem lại kết quả cao hơn nữa.- Điểm dạnh sinh viên có mặt ở lớp học.

- Hệ thống giám sát nhân viện vào/ra cổng cơ quan

- Hệ thống theo dõi và định danh liên tục quá trình học tập của người học trực tuyến

</div>