NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN-CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI
TRƯỜNG ĐH GIAO THôNG VẬN TẢI TPHCM
KHOA ĐiỆN-ĐiỆN TỬ ViỄN THÔNG
LuẬN VĂN TỐT NGHIỆP
GVHD : ThS. PHAN THANH MINH
ĐỀ TÀI : NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT
VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN-
CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ
Bối cảnh thực tế

Lái xe mệt mỏi, ngủ gật là một nguyên nhân
chính trong một số lượng lớn các vụ tai nạn xe.

Thống kê gần đây ước tính rằng hàng năm 36.376
trường hợp, giết chết 9.838 người, bị thương
38.060 người có thể là do tai nạn liên quan đến
tài xế ngủ gật vì nhiều lý do. (Theo Baomoi.com-
dự toán của các vụ tai nạn xe tại Việt Nam trong
năm 2012).
Mục đích luận văn
Nội dung

Các lý thuyết ,
thuật toán để nhận
dạng và theo dõi
khuôn mặt , nhận
dạng mắt và nhận
dạng con ngươi.

Lưu đồ thuật
toán chương trình

chính và các
chương trình con.

Tiến hành mô
phỏng trên Visual
Studio 2008.
A B
1/ Đặc trưng Haar-like

Haar-like là các đặc trưng cơ
bản để xác định khuôn mặt người.
Mỗi đặc trưng Haar–like là sự kết
hợp của hai hay ba hình chữ nhật
"trắng" hay "đen" .

Giá trị của đặc trưng Haar-like
là sự chênh lệch giữa tổng của các
pixel của các vùng đen và các vùng
trắng.
f(x) =∑vùng đen(mức xám của pixel)-∑ vùng trắng(mức xám của
pixel)

Để phát hiện khuôn mặt, ảnh được quét bằng một cửa sổ con
chứa các đặc trưng Haar-like.

Ứng với một đặc trưng Haar-like ,nếu giá trị của đặc trưng
Haar-like tại cửa sổ con x vượt quá một ngưỡng nào đó thì đó là
khuôn mặt, ngược lại thì không phải là khuôn mặt.
2/ADABOOST


AdaBoost là một bộ phân loại mạnh phi tuyến phức hoạt động
trên nguyên tắc kết hợp tuyến tính các bộ phân loại yếu để hình thành
nên một bộ phân loại mạnh .
3/CAMSHIFT

Camshift là thuật toán cơ sở theo dõi khuôn mặt trong
OpenCV.

Khuôn mặt sẽ có các thuộc tính đặc trưng như góc ,
cạnh, khoảng cách các bộ phận, màu sắc Sau khi xác định
được khuôn mặt ta chia các pixel bức ảnh thành 2 phần :
phần thuộc khuôn mặt hoặc phần thuộc nền.

Khi đối tượng di chuyển sang vị trí mới các thuộc tính
của đối tượng sẽ được phân tích và so sánh với nền xung
quanh để xác định vị trí và tiếp tục theo dõi khuôn mặt trong
vị trí mới .
4/Không gian màu

Không gian màu là một mô hình toán học dùng để mô
tả các màu sắc trong thực tế được biểu diễn dưới dạng số
học.

Các không gian
màu :
1.RGB 2.HSV
5/Threshold ( ngưỡng/cạnh )
-Là bước chuyển đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân
Gồm 2 loại
Global

thresholding
Adaptive
thresholding
-Sử dụng 1 ngưỡng chung
cho toàn bộ hình ảnh
trong đó Z là một tập hợp
các giá trị cường độ
-Lựa chọn các ngưỡng khác
nhau cho mỗi điểm ảnh dựa
trên một loạt các giá trị độ
sáng trong khu vực lân cận
của nó:
T: Ngưỡng chung cho 1 khu
vực.
6/Canny Edge detection

Mục đích của việc phát hiện cạnh(biên) là làm giảm đáng
kể số lượng dữ liệu trong một hình ảnh, trong khi vẫn giữ
các tính chất cấu trúc được sử dụng để xử lý hình ảnh.

Gồm 5 bước:
+Làm mịn
+Theo dõi biên bởi trễ
+Loại bỏ thành phần không tối đa
+Ngưỡng kép
+Tìm độ dốc
*Bước 1: Làm mịn
-Hình ảnh được làm mịn bằng bộ lọc Gaussion để loại bỏ nhiễu.
*Bước 2: Tìm độ dốc
-Độ dốc tại mỗi điểm ảnh trong hình ảnh trơn được xác định bằng cách

áp dụng Sobel-operator
*Bước 3: Loại bỏ thành phần không tối đa
-Thực hiện bằng cách bảo tồn tất cả các cực đại trong hình ảnh, và xóa tất cả
mọi thứ khác
+Khoanh vùng gradient hướng θ gần 45o, tương ứng với việc sử dụng một
khu vực 8 kết nối.
+ So sánh sức mạnh cạnh của các điểm ảnh hiện tại với sức mạnh cạnh của
các điểm ảnh theo hướng dốc tích cực và tiêu cực
+Nếu sức mạnh cạnh của các điểm ảnh hiện hành là lớn nhất, bảo tồn giá trị
của sức mạnh cạnh
•
Bước 4:Ngưỡng kép
- Pixel cạnh mạnh hơn so với ngưỡng cao được đánh dấu là mạnh; pixel cạnh
yếu hơn so với ngưỡng thấp bị loại bỏ và pixel cạnh giữa hai ngưỡng được đánh
dấu là yếu
•
Bước 5: Theo dõi biên bởi trễ
-Cạnh mạnh được xác định , và ngay lập tức có thể được bao gồm trong hình
ảnh cạnh thức. Cạnh yếu được bao gồm nếu và chỉ nếu chúng được kết nối với
các cạnh mạnh mẽ
7/Hough Circle Transform

Được sử dụng để xác định các thông số của
một đường tròn (a, b, R) khi biết trước một số
điểm nằm trên đường tròn
Một đường tròn với bán kính R cho trước
8/LƯU ĐỒ GiẢI THUẬT CHƯƠNG
TRÌNH CHÍNH VÀ CÁC CHƯƠNG
TRÌNH CON
8.1/Thuật toán chương trình chính

8.2/Sơ đồ thuật toán đếm số Frame
8.3/ Sơ đồ thuật toán phát hiện con ngươi.
8.4/Sơ đồ cảnh báo
9/ ĐÁNH GIÁ KẾT QuẢ.

Ưu điểm : đã xây dựng và phát triển được
một chương trình mô phỏng hữu ích cho người
lái xe với tên gọi là “ Nhận diện trạng thái của
mắt và ứng dụng vào hệ thống phát hiện-cảnh
báo ngủ gật cho tài xế ”.

Nhược điểm : tỷ lệ chính xác còn hạn chế
đối với trường hợp thiếu ánh sáng, mang kính,
ánh sáng chênh lệch quá nhiều hoặc nền xung
quanh quá nhiều chi tiết.
XIN CHÂN THÀNH CÁM ƠN THẦY
CÔ VÀ CÁC bạn đã chú ý theo dõi
bài Thuyết trình !
Xin mời thầy cô đặt câu hỏi về các vấn
đề trong đề tài.