CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT VÀ ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA NÓ SO VỚI RFID

LOGO
CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT VÀ ƯU NHƯỢC
ĐIỂM CỦA NÓ SO VỚI RFID
GVHD: THS. Nguyễn Văn Hiệp
Đề Tài:
I. Nội Dung Về Công Nghệ Nhận Dạng Khuôn
Mặt
Giới Thiệu Và Định NghĩaI.1
Ứng Dụng Của NóI.2
Các Phương Pháp Xác ĐịnhI.3
II. So Sánh Ưu Nhược Điểm Và Tầm Phát Triển Trong
Tương Lai
Ưu-Nhược Điểm Của CN Nhận Diện Khuôn Mặt
II.1
Ưu-Nhược Điểm Của Bảo Mật RFIDII.2
Ngày nay, cùng với sự phát triển của xã hội, vấn đề an ninh bảo mật được
yêu cầu khác khe tại mọi quốc gia trên thế giới.
I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
Theo thời gian, công nghệ bảo
mật đã phát triển theo hướng
sinh trắc học, đó là bảo mật
bằng phương pháp nhận dạng
khuôn mặt.
Loại bảo mật này có gì đặc
biệt ?
I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
Nhận dạng khuôn mặt là một khái niệm còn khá mới mẻ, nó mới
chỉ được phát triển vào những năm 60 của thế kỷ trước.
Khi đó, người ta phải dùng tới những phương pháp tính toán thủ
công để xác định vị trí, khoảng cách và các bộ phận trên khuôn
mặt.

I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
Về sau, vào cuối thập niên 80, kỹ thuật
nhận diện khuôn mặt dần được cải thiện
khi M. Kirby và L. Sirovich phát triển
phương pháp tìm mặt riêng (eigenface) sử
dụng phương pháp phân tích thành phần
chính (PCA), một cột mốc mới trong ngành
công nghệ nhận diện khuôn mặt.
I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
Ngày nay, có thể dễ dàng nhận ra ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn
mặt trong việc điều tra tội phạm, kiểm tra hành khách ở sân bay và xác
thực truy cập vào hệ thống.
I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
=> Rút ra định nghĩa: xác định khuôn mặt (face Detection) là một kỹ
thuật, thuật toán ứng dụng trên máy tính để xác định các vị trí và các kích
thước của các khuôn mặt trong các ảnh kỹ thuật số, video…Kỹ thuật này
nhận biết các đặc trưng của khuôn mặt và bỏ qua nhửng thứ khác, như:
tòa nhà, cây cối, cảnh vật, cơ thể,…
I.1 Giới Thiệu Và Định Nghĩa:
Có rất nhiều ứng dụng đã được và đang thiết kế,
nhóm chúng tối xin trình bày một số ứng dụng tiểu
biểu sau:
I.2 Ứng Dụng

Hệ thống tương tác giữa người và máy tính: giúp người tàn tật, khiếm khuyết có
thể trao đổi. Những người dùng ngôn ngữ tay có thể giao tiếp được với những
người bình thường…sử dụng các điệu bộ về ánh mắt, nháy mắt, điệu bộ của bàn
tay, điệu bộ của khuôn mặt…biểu lộ những gì họ muốn.
I.2 Ứng Dụng


Nhận dạng người A có phải là tội
phạm truy nã hay không? Giúp cơ
quan an ninh quản lý tốt con người.
Công việc nhận dạng có thể ở môi
trường bình thường cũng như bóng
tối ( sử dụng camera hồng ngoại).
I.2 Ứng Dụng

Hệ thống quan sát, theo dõi và bảo vệ. Các hệ thống camera nhận diện tự động
xem có phải là nhận viên ra vào hay không hay nhận diện xem họ có vi phạm gì
hay ko?
I.2 Ứng Dụng

Thẻ căn cước, chứng minh nhân dân (Face Identification)
I.2 Ứng Dụng

An ninh sân bay, bến xe, trong xuất nhập cảnh.

Điều khiển vào ra: công ty, văn phòng, trụ sở, máy tính…

Tích hợp với nhiều tính năng bảo mật khác như mồng mắt, vân tay,
giọng nói,… áp dụng trong những nơi đòi hỏi việc bảo mật cực cao
I.2 Ứng Dụng
Phương pháp nhận dạng hiện nay có 2 loại:

Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt ( Feature
based face recognition).
I.3 Các Phương Pháp Xác Định
Nhận dạng dựa trên các đặc trưng của các phần tử trên khuôn mặt:
Đây là phương pháp nhận dạng khuôn mặt dựa trên việc xác định các đặc trưng hình

học của các chi tiết trên khuôn mặt ( như vị trí, diện tích, hình dạng mắt, mũi, miệng
I.3 Các Phương Pháp Xác Định

Nhận dạng dựa trên xét tổng thể
khuôn mặt (appearance based
face recognition).
I.3 Các Phương Pháp Xác Định

Nhận dạng dựa trên xét tổng thể khuôn mặt (appearance based face
recognition): nội dung chính của hướng tiếp cận này là xem mỗi ảnh
có kích thước RxC là một vector trong không gian RxC chiều. Ta sẽ
xây dựng một không gian mới có chiều nhỏ hơn sao cho khi biểu diễn
trong không gian đó các đặc diểm chính của một khuôn mặt không bị
mất di. Trong không gian đó, các ảnh hưởng của cùng một người sẽ
được tập trung lại thành một nhóm gần nhau và các xa các nhóm
khác.
I.3 Các Phương Pháp Xác Định

Nhận dạng dựa trên xét tổng thể khuôn mặt (appearance based face
recognition): nội dung chính của hướng tiếp cận này là xem mỗi ảnh
có kích thước RxC là một vector trong không gian RxC chiều. Ta sẽ
xây dựng một không gian mới có chiều nhỏ hơn sao cho khi biểu diễn
trong không gian đó các đặc diểm chính của một khuôn mặt không bị
mất di. Trong không gian đó, các ảnh hưởng của cùng một người sẽ
được tập trung lại thành một nhóm gần nhau và các xa các nhóm
khác.
I.3 Các Phương Pháp Xác Định
Hai phương pháp thường được sử dụng là PCA ( principle Compenent
Analysis) và LDA (linear Discriminant Analysis)
I.3 Các Phương Pháp Xác Định

Ngoài ra còn có:

Nhận dạng 2D: Elastic
bunch graph, active
appearance model.

Nhận dạng 3D: 3D
morphable model.
I.3 Các Phương Pháp Xác Định

PCA là một thuật toán được sử dụng để tạo ra một ảnh mới từ ảnh ban đầu. Ảnh
mới này có kích thước nhỏ hơn rất nhiều so với ảnh đầu vào và vẫn mang những
đặc trưng cơ bản nhất của ảnh cần nhận dạng.

PCA không cần quan tâm đến việc tìm ra các đặc điểm cụ thể của thực thể cần nhận
dạng và mối quan hệ giữa các đặc điểm đó.

Tất cả các chi tiết đó đều được thể hiển ở ảnh mới được tạo ra từ PCA
Thuật Toán PCA

Về bản chất, PCA tìm ra một không gian mới theo hướng biến thiên mạnh nhất của
một tập hợp các vector trong không gian cho trước. Trong không gian mới, người ta
hy vọng rằng việc phân loại sẽ mang kết quả tốt hơn so với không gian ban đầu.
Thuật Toán PCA
Thuật Toán PCA