Nghiên cứu phương pháp nhận dạng mặt người dựa trên PCA LDA và mạng neural

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐỖ ĐÌNH LỰC

NGHIÊN CƢ́U PHƢƠNG PHÁP
NHẬN DẠNG MẶT NGƢỜI DỰA TRÊN
PCA-LDA VÀ MẠNG NEURAL

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI - 2015


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐỖ ĐÌNH LỰC

NGHIÊN CƢ́U PHƢƠNG PHÁP
NHẬN DẠNG MẶT NGƢỜI DỰA TRÊN
PCA-LDA VÀ MẠNG NEURAL

Ngành: Công nghê ̣ thông tin
Chuyên ngành: Truyề n dƣ̃ liê ̣u và ma ̣ng máy tính
Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀ NH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS – TS NGÔ QUỐC TẠO

Hà Nội - 2015


1
LỜI CẢM ƠN
Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Khoa Công nghệ thông tin, trƣờng
Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội và thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo đã
tạo điều kiện cho em đƣợc học tập và nghiên cứu để hoàn thành luận văn này.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô, đồng nghiệp trong cơ quan nơi em
đang công tác đã tạo điều kiện cho em đƣợc học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận
văn này.

Hà Nội, ngày 15 tháng 3 năm 2014
Học viên

Đỗ Đình Lực


2
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn ““Nghiên cứu phương pháp nhận dạng mặt người
dựa trên PCA-LDA và mạng neural” này là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các
số liệu sử dụng trong luận văn là trung thực. Các kết quả nghiên cứu đƣợc trình bày
trong luận văn chƣa từng đƣợc công bố tại bất kỳ công trình nào khác.


3
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................. 1

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ 2
MỤC LỤC ................................................................................................................... 3
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. 5
DANH MỤC CÁC BẢNG .......................................................................................... 6
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ....................................................................... 7
MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 9
CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG MẶT NGƢỜIError! Bookmark not
defined.
1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh ........................................ Error! Bookmark not defined.
1.1.1 Khái niệm xử lý ảnh số ................................. Error! Bookmark not defined.
1.1.2 Các ứng dụng của xử lý ảnh số ..................... Error! Bookmark not defined.
1.1.3 Các bƣớc cơ bản trong xử lý ảnh số .............. Error! Bookmark not defined.
1.2 Giới thiệu chung về phân tích ảnh ...................... Error! Bookmark not defined.
1.2.1 Khái niệm ...................................................... Error! Bookmark not defined.
1.2.2 Các ứng dụng của phân tích ảnh ................... Error! Bookmark not defined.
1.3 Nhận dạng mặt ngƣời .......................................... Error! Bookmark not defined.
1.3.1 Khái niệm nhận dạng mặt ngƣời qua ảnh ..... Error! Bookmark not defined.
1.3.2 Các ứng dụng của nhận dạng mặt ngƣời. ...... Error! Bookmark not defined.
1.4 Các hƣớng tiếp cận trong nhận dạng mặt ngƣời . Error! Bookmark not defined.
1.4.1 Trích chọn đặc trƣng sử dụng Eigenface ...... Error! Bookmark not defined.
1.4.2 Trích chọn đặc trƣng sử dụng mô hình Markov ẩnError!

Bookmark

not

defined.
1.4.3 Mẫu nhị phân cục bộ (LBP) .......................... Error! Bookmark not defined.
1.4.4 Phƣơng pháp phân tích thành phần chính ..... Error! Bookmark not defined.
CHƢƠNG 2 NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT DỰA TRÊN PCA-LDA VÀ MẠNG

NƠRON ..................................................................... Error! Bookmark not defined.
2.1 Phƣơng pháp phân tích thành phần chính (PCA) Error! Bookmark not defined.
2.1.1 Cơ sở toán học ............................................... Error! Bookmark not defined.
2.1.2 Kỹ thuật trích chọn đặc trƣng PCA ............... Error! Bookmark not defined.


4
2.2 Phƣơng pháp LDA .............................................. Error! Bookmark not defined.
2.3 Phƣơng pháp mạng neural................................... Error! Bookmark not defined.
2.3.1 Giới thiệu mạng nơron .................................. Error! Bookmark not defined.
2.3.2. Hàm kích hoạt và các quy tắc xác định tín hiệu raError! Bookmark not
defined.
2.3.3 Thuật toán học lan truyền ngƣợc .................. Error! Bookmark not defined.
CHƢƠNG 3 THỰC NGHIỆM ................................... Error! Bookmark not defined.
3.1 Thiết kế hệ thống ................................................. Error! Bookmark not defined.
3.1.1 Cơ sở dữ liệu ảnh .......................................... Error! Bookmark not defined.
3.1.2 Sơ đồ hệ thống............................................... Error! Bookmark not defined.
3.1.3 Môi trƣờng cài đặt ......................................... Error! Bookmark not defined.
3.1.4 Giao diện chƣơng trình ................................. Error! Bookmark not defined.
3.2 Kiểm thử và đánh giá .......................................... Error! Bookmark not defined.
KẾT LUẬN ................................................................ Error! Bookmark not defined.
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 11
PHỤ LỤC ................................................................... Error! Bookmark not defined.


5
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
LDA (Linear Discriminant Analysis): Phân tích phân lớp tuyến tính
ORL (Olivetti Research Laboratory, Surrey University): Cơ sở dữ liệu ảnh dùng
trong luận văn

HMM (Hidden Markov Model): Mô hình Markov ẩn
PCA (Principal Components Analysis): Phân tích thành phần chính


6
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.3 Các ứng dụng tiêu biểu của nhận dạng mặt ngƣời.Error! Bookmark not
defined.
Bảng 2.1 Ví dụ về tính độ lệch chuẩn ........................ Error! Bookmark not defined.
Bảng 2.2 Tập dữ liệu hai chiều và tính toán hiệp phƣơng saiError! Bookmark not
defined.
Bảng 4.1 Các module chính của chƣơng trình ............ Error! Bookmark not defined.


7
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1 Tổ ng quan các giai đoa ̣n cơ bản trong xƣ̉ lý ảnhError!

Bookmark

not

defined.
Hình 1.2: Các kỹ thuật phân tích ảnh ............................ Error! Bookmark not defined.
Hình 1.4. Mô hình hệ thống nhận dạng mặt ngƣời........ Error! Bookmark not defined.
Hình 1.5 Cơ sở dữ liệu ảnh mặt ngƣời AT&T (ORL) ... Error! Bookmark not defined.
Hình1.6 Một số hình ảnh cơ sở dữ liệu ảnh mặt ngƣời Yale AError! Bookmark not
defined.
Hình 1.7 Mô hình Markov cho định vị khuôn mặt: ....... Error! Bookmark not defined.
(a) Các vector quan sát; (b) Các trạng thái ẩn ............... Error! Bookmark not defined.

Hình 1.8 Ví dụ sự tính toán LBP ................................... Error! Bookmark not defined.
Hình1.9 Minh họa toán tử LBP mở rộng vớị P và R khác nhau.Error! Bookmark not
defined.
Hình 1.10 Ví dụ LBP8,1 ................................................ Error! Bookmark not defined.
Hình 1.11 LBP giống nhau với các độ sáng khác nhau. Error! Bookmark not defined.
Hình 1.12 Ví dụ mẫu đồng nhất và mẫu không đồng nhấtError!

Bookmark

not

defined.
Hình 1.13 58 Mẫu đồng nhất của 𝑳𝑩𝑷(𝟖, 𝟏)𝒖𝟐 ........... Error! Bookmark not defined.
Hình 1.14 Trích rút đặc trƣng khuôn mặt bằng LBP ..... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.1. Ví dụ minh họa PCA ..................................... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.2: Một số không gian riêng của cơ sở dữ liệu ảnh ORLError! Bookmark not
defined.
Hình 2.3 Minh hoạ hƣớng của véctơ riêng .................... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.4 Dữ liệu và đồ thị biểu diễn dữ liệu ................. Error! Bookmark not defined.
Hình 2.5. Đồ thị biểu diễn dữ liệu đã chuẩn hóa với các vector riêngError! Bookmark
not defined.


8
Hình 2.6. Ảnh gốc trong cơ sở dữ liệu ORL ................. Error! Bookmark not defined.
Hình 2.7 Ảnh sau khi biến đổi theo PCA ...................... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.8 Ví dụ minh họa LDA ...................................... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.9 Ảnh sau khi biến đổi theo LDA ...................... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.10 Các thành phần cơ bản của mạng nơron nhân tạoError!

Bookmark

not

defined.
Hình 2.11 Một số dạng hàm kích hoạt của nơron ......... Error! Bookmark not defined.
Hình 2.12 Mạng nơron l lớp .......................................... Error! Bookmark not defined.
Hình 3.1 Ảnh gốc trong bộ ảnh ORL ............................ Error! Bookmark not defined.
Hình 3.2 Sơ đồ khối của quá trình huấn luyện .............. Error! Bookmark not defined.
Hình 3.3 Ảnh gốc đƣợc bổ sung ảnh gƣơng .................. Error! Bookmark not defined.
Hình 3.4 Sơ đồ khối của quá trình nhận dạng ............... Error! Bookmark not defined.
Hình 3.5. Giao diện chính của chƣơng trình ................. Error! Bookmark not defined.
Hình 3.6. Giao diện huấn luyện mạng nơron ................ Error! Bookmark not defined.
Hình 3.7 Giao diện nhận dạng ....................................... Error! Bookmark not defined.
Hình 3.8 Kết quả nhận dạng khi thay đổi hình thái khuôn mặtError! Bookmark not
defined.
Hình 3.9 Kết quả nhận dạng khi có nhiễu ..................... Error! Bookmark not defined.


9
MỞ ĐẦU
Nhận dạng ảnh đang ngày càng chứng tỏ đƣợc vai trò quan trọng của mình và
đang đƣợc ứng dụng ngày càng rộng rãi trong cuộc sống hiện đại. Bên cạnh đó, một
lĩnh vực của nhận dạng ảnh là nhận dạng mặt ngƣời cũng đang ngày càng đƣợc ứng
dụng nhiều, đặc biệt là trong các lĩnh vực an ninh. Nhƣ chúng ta đã biết, khuôn mặt
mỗi ngƣời có những nét đặc trƣng riêng. Nhận ra đƣợc những nét đặc trƣng đó, có
nghĩa là nhận ra đƣợc ngƣời đó. Mặc dù đặc trƣng của khuôn mặt không đảm bảo
đƣợc tính duy nhất nhƣ vân tay hay võng mạc mắt, tuy nhiên việc xây dựng một hệ
thống nhận dạng mặt đơn giản hơn so với một hệ thống nhận dạng vân tay hay nhận
dạng mắt. Do đó, trong những trƣờng hợp không thực sự đòi hỏi quá an toàn và chính

xác, thì việc xây dựng một hệ thống nhận dạng mặt thay thế cho một hệ thống nhận
dạng vân tay hay hệ thống nhận dạng võng mạc mắt là một giải pháp hợp lý. Bên cạnh
đó, nhận dạng vân tay và nhận dạng võng mạc đòi hỏi việc thu nhận tín hiệu phải trực
tiếp và đòi hỏi độ chính xác cao, mà điều này là không thể trong nhiều trƣờng hợp, đặc
biệt là trong khoa học hình sự. Vì thế, trong những trƣờng hợp này thì không tồn tại
một giải pháp thay thế nào khác cho nhận dạng mặt ngƣời.
Có hai phƣơng pháp nhận dạng phổ biến hiện nay là nhận dạng dựa trên đặc
trƣng hình học của các phần tử trên khuôn mặt nhƣ biển đổi Sóng Wavelet (Gabor
Wavelet) và Mạng Nơron (Neural Network), … và nhận dạng dựa trên xét tổng thể
toàn khuôn mặt nhƣ phƣơng pháp Phân tích thành phần chính (Principal Component
Analysis – PCA) phƣơng pháp Phân tích phân lớp tuyến tính (Linear Discriminant
Analysis – LDA),... Kết hợp phƣơng pháp PCA, LDA và mạng Nơron mang lại hiệu
quả nhận dạng cao bởi nó hoạt động ổn định và có tính thích nghi cao với sự thay đổi
về ánh sáng, góc độ của ảnh mặt ngƣời.
Trên cơ sở đó, em đã chọn hƣớng đề tài “Nghiên cứu phương pháp nhận dạng
mặt người dựa trên PCA-LDA và mạng neural” làm luận văn tốt nghiệp của mình.
Bố cục của luận văn bao gồm 3 phần:
Chƣơng 1:Tổng quan về nhận dạng mặt ngƣời: Giới thiệu tổng quan về ứng
dụng của xử lý ảnh trong lĩnh vực nhận dạng mặt ngƣời
Chƣơng 2: Nhận dạng mặt ngƣời dựa trên PCA-LDA và mạng nơron:
Trình bày các phƣơng pháp phân tích thành phần chính(PCA), phân tích phân lớp


10
tuyến tính(LDA) và mạng nơron. Xây dựng phƣơng pháp nhận dạng với bƣớc trích
chọn đặc trƣng bằng PCA-LDA và nhận dạng bằng mạng nơron
Chƣơng 3: Thực nghiệm: Trình bày sơ đồ hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa
trên PCA-LDA và mạng nơron, kiểm thử đánh giá hiệu suất của hệ thống và đƣa ra
hƣớng phát triển của đề tài

11
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

PhạmViệt

Bình,

Đỗ

Năng

Toàn,

Xử

lý

ảnh.Nhà

xuất

bản

Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2008.
2.

Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ, Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất bản
Khoa học và Kỹ thuật, 2002

3.

Ben Kröse, Patrick van der Smagt (1996), An introduction to Neural Networks,
The University ofAmsterdam.

4.

Kresimir Delac, Mislav Grgic (2007),“PCA and LDA based Neural Networks
for Human Face Recognition”, Face Recognition, ISBN 978-3-902613-03-5, ITech, Vienna, Austria.

5.

Ethan Png (2004), Morphological Shared-Weight Neural Network for Face
Recognition, University of Manchester Institute of Science and Technology.

6.

Lindsay I.Smith (2002), A Tutorial on Principal Components Analysis, Cornell
University, USA.

7.

William K.Pratt (2007), Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc.,
Publication.

8.

W.Zhao, R.Chellappa, P.J.Phillips, A.Rosenfeld (2003),“Face Recognition - A
Literature Survey”, ACM Computing Surveys, Vol. 35 (No. 4).

9.

V.M.C.F.S.a.L. Chiara Turati (2006), "Newborns face recognition: Role of
inner and outer facial features. Child Development".