Đề tài Nhận diện mặt người

Sinh viên

:

Vũ Thị Mai Anh
Đỗ Trọng Hợp
Lê Thanh Long
Chu Đông Thuyết

– 0511066
– 0511120
– 0511140
– 0511208


Giới thiệu
I- Giới thiệu bài toán
II-Nhận diện mặt dựa trên PCA
III-Nhận xét


Giới thiệu
Là bài toán mới chỉ xuất hiện khoảng vài thập kỷ .
Có hai hướng chính.


Giới thiệu
Face recognition

Ứng dụng : truy tìm tội phạm , các hệ thống bảo mật …

Giới thiệu
Face detection

Ứng dụng : trong các máy chụp ảnh


Một số phương pháp
- Dựa vào cấu trúc khuôn mặt
- Dựa vào các đặc trưng trên khuôn mặt


PCA
Con người nhận ra nhau nhờ diện mạo . Không phải vì đôi
mắt , cái mũi hay mái tóc .
Trên khuôn mặt tồn tại những nét tổng thể ?

Principal Component Analysis - phân tích thành phần chính
Đề xuất bởi Sirovich và Kirby (1987) , sau đó được áp dụng
để diễn tả đặc trưng khuôn mặt (1990) .


PCA
Training set : gồm P bức ảnh MxN .
Mỗi bức ảnh là một vector trong không gian M*N chiều .
Tìm một cơ sở trực chuẩn của không gian khuôn mặt .
Những vector thuộc cơ sở này mang những nét tổng thể
đặc trưng của khuôn mặt .

PCA
Có P ảnh → P vector :


PCA
Tìm một cơ sở trực chuẩn :


PCA

Ta thu được tập eigenfaces là một cơ sở trực chuẩn của
không gian khuôn mặt .


PCA


PCA
H là bức ảnh MxN → H là vector M*N chiều .
K=H–m.


PCA – nhận diện
Tính hai đại lượng sau :


PCA – xác định vị trí
H(x,y) : ảnh con của H tại (x,y) có kích thước MxN .

Dựa vào face map để xác định vị trí .

Nhận xét
Ưu điểm : rõ ràng , dễ cài đặt , là cơ sở để phát triển những
thuật toán khác .
Nhược điểm : Phụ thuộc vào tập huấn luyện ( kích thước ,
độ sáng , tư thế của những khuôn mặt ) .


Tài liệu tham khảo