- 1. dạng mặt người trên Matlab
- 2. THIỆU
- 3. người trên Matlab Trang iii LỜI CẢM ƠN Trước hết em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Lê Minh Thành, người đã giúp đỡ em rất nhiều về định hướng nghiên cứu, hướng dẫn cho em trong suốt thời gian thực hiện đề tài này. Cuốn đồ án này được hoàn thành theo đúng thời gian quy định của nhà trường cũng như của khoa không chỉ là sự nỗ lực của em mà còn sự giúp đỡ, chỉ bảo của thầy hướng dẫn, của quý thầy cô và các bạn sinh viên. Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy cô đã giảng dạy chúng em, đặc biệt là các thầy cô giáo trong khoa Điện-Điện tử. Xin cảm ơn các bạn sinh viên trong khoa đã giúp đỡ tôi rất nhiều mặt: như phương tiện, sách vở, ý kiến … Mặc dù đã rất cố gắng hoàn thành đồ án này song cung không tránh khỏi những sai sót, mong thầy cô và các bạn đóng góp những ý kiến quí báu để đồ án được thành công hơn. Sinh viên thực hiện Võ Hồng Hoan LỜI MỞ ĐẦU Hơn một thập kỷ qua có rất nhiều công trình nghiên cứu về bài toán nhận dạng khuôn mặt người từ ảnh đen trắng, xám đến ảnh màu như ngày hôm nay. Các nghiên cứu đi từ bài toán đơn giản, mỗi ảnh chỉ có một khuôn mặt người nhìn thẳng vào thiết bị thu hình và đầu ở tư thế thẳng đứng trong ảnh đen trắng. Cho đến ngày hôm nay bài toán mở rộng cho ảnh màu, có nhiều khuôn mặt trong cùng một ảnh, có nhiều tư thế thay đổi trong ảnh. Không những vậy mà còn mở rộng cả phạm vi từ môi trường xung
- 4. người trên Matlab Trang iv quanh khá đơn giản cho đến môi trường xung quanh rất phức tạp nhằm đáp ứng nhu cầu của con người. Mục tiêu của đề tài “ Nhận dạng mặt người trên matlab” là thực hiện chương trình tìm kiếm một bức ảnh có khuôn mặt một người trong tập ảnh cơ sở giống với khuôn mặt của người trong bức ảnh cần kiểm tra bằng ngôn ngữ matlab. Để tiện theo dõi tôi xin trình bày đề tài theo ba phần như sau: - Phần đầu là giới thiệu về thuật toán PCA là ứng toán được sử dụng rất nhiều trong viễn thông. Và đề tài này sử dụng thuật toán PCA. - Phần tiếp theo là giới thiệu các lệnh được sử dụng trong chương trình. - Phần cuối cùng là giới thiệu giao diện chương trình và code nguồn. Do tài liệu tham khảo hạn chế, trình độ có hạn và kinh nghiệm trong thực tiễn còn non kém, nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót. Rất mong được nhận những ý kiến đóng góp, giúp đỡ chân tình, quý báu của quý thầy cô cùng các bạn sinh viên. Tp. Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2010 Người thực hiện đề tài
- 5. người trên Matlab Trang v MỤC LỤC PHẦN A:GIỚI THIỆU LỜI CẢM ƠN.....................................................................................................................ii LỜI MỞ ĐẦU................................................................................................................... iii MỤC LỤC........................................................................................................................iv LIỆT KÊ HÌNH.................................................................................................................vi LIÊT KÊ BẢNG............................................................................................................... vii PHÂN B: NỘI DUNG CHƯƠNG 1: DẪN NHẬP 1.1 Đặt vấn đề........................................................................................................3 1.2 Lý do chọn đề tài..............................................................................................3 1.3 Mục đích nghiên cứu.........................................................................................3 1.4 Giới hạn nghiên cứu của đề tài...........................................................................3 CHƯƠNG 2:CÁC THUẬT TOÁN NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT 2.1 Định nghĩa bài toán xác định khuôn mặt người..................................................42 2.2 Ứng dụng của phương pháp xác định khuôn mặt người.....................................42 2.3 Phương pháp xác định khuôn mặt người...........................................................43 2.4 Nhận dạng khuôn mặt dùng thuật toán PCA......... Error! Bookmark not defined. 2.5 Nhận dạng ảnh dựa trên PCA.............................. Error! Bookmark not defined. CHƯƠNG 3: ẢNH MÀU TRÊNMATLAB VÀ CÁC LỆNH XỬ LÝẢNH 3.1 Giới thiệu ảnh số............................................... Error! Bookmark not defined. 3.1.1 Biểu diễn ảnh số.......................................... Error! Bookmark not defined. 3.1.2 Ảnh màu..................................................... Error! Bookmark not defined. 3.1.3 Các định dạng ảnh cơ bản trong xử lý ảnh..... Error! Bookmark not defined. 3.2 Các kiểu hình ảnh trong Matlab........................... Error! Bookmark not defined. 3.3 Chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu........................ Error! Bookmark not defined. 3.4 Các phép toán số học cơ bản đối với dữ liệu ảnh .Error! Bookmark not defined. 3.5 Các hàm hiển thị ảnh trong Matlab ..................... Error! Bookmark not defined. 3.6 Các hàm khác được sử dụng trong đề tài............. Error! Bookmark not defined. CHƯƠNG 4:GIỚI THIỆUCHƯƠNG TRÌNH 4.1 Giới thiệu chương trình ...................................... Error! Bookmark not defined. CHƯƠNG 5: SƠ ĐỒ KHỐI VÀ CODECHƯƠNG TRÌNH 5.1 Sơ đồ khối......................................................... Error! Bookmark not defined. 5.2 Code chương trình.............................................. Error! Bookmark not defined. CHƯƠNG 6: PHẠM VI GIỚI HẠN VÀ HƯỚNG MỞ RỘNG ĐỀ TÀI 6.1 Phạm vi giới hạn của đề tài.................................Error! Bookmark not defined. 6.2 Hướng mở rộng của đề tài................................... Error! Bookmark not defined.
- 6. người trên Matlab Trang vi
- 7. người trên Matlab Trang vii LIỆT KÊ HÌNH Hình 3.1: Ảnh màu………………………………………………………………………..14 Hình 3.2: Các màu cơ sở………………………………………………………………….15 Hình 3.3: Mô hình màu RGB…………………………………………………………….. 16 Hình 3.4: Ảnh GIF……………………………………………………………………….. 18 Hình 3.5: Ảnh dạng JPEG……………………………………………………………… 20 Hình 4.1: Mở chương trình trên Matlab…………………………………………… 26 Hình 4.2: Giao diện chương trình………………………………………………….27 Hình 4.3: Giao diện chương trình chính…………………………………………… 27 Hình 4.4: Chọn ảnh cần kiểm tra…………………………………………………… 28 Hình 4.5: Ảnh cần kiểm tra………………………………………………………… 28 Hình 4.6: Ảnh trung bình…………………………………………………………… 29 Hình 4.7: Hình chiếu ảnh lên không gian ảnh……………………………………… 29 Hình 4.8: Ảnh cần tìm……………………………………………………………… 30 Hình 5.1: Sơ đồ khối tổng quát của chương trình………………………………….32 LIÊT KÊ BẢNG Bảng 3.1: Các thông tin khi gọi hàm imfinfo……………………………………… 21 Bảng 3.2 Các phép toán số học trên ảnh…………………………………………… 22 Bảng 3.3 Các hàm xử lý hình ảnh khác trong Matlab……………………………… 23
- 8. người trên Matlab Trang viii
- 9. DUNG CHƯƠNG 1 DẪN NHẬP
- 11. người trên Matlab Trang 3 Chương 1: Dẫn nhập 1.1 Đặt vấn đề Chúng ta đã biết, ngày nay phần lớn các thiết bị điện tử đều dần phát triển theo xu hướng tự động hóa, thông minh, càng hiểu ý con người, chúng giao tiếp với con người mà không cần một thiết bị trung gian nào, để làm được điều đó các thiết bị cảm biến, thuật toán nhận dạng ra đời ngày càng hiện đại hơn, chính xác hơn, an toàn và rất bảo mật, chúng có thể chúng nhận biết các hoạt động của con người, hình gián của con người và hoạt động theo ý muốn con người. Thì bài toán “Nhận dạng mặt người” là một trong số đó. 1.2 Lý do chọn đề tài Ngày nay các thiết bị sử dụng thuật toán xử lý ảnh được sử dụng ngày càng rộng rãi, với nhiều mục đích khác nhau. Dùng cho các hệ thống bảo mật như khóa bằng vân tay, giọng nói, giác mạc mắt đến các thiết bị an ninh, truy tìm tội phạm.. Xuất phát từ những yêu cầu thực tế trên người thực hiện tiến hành tìm hiểu và nghiên cứu đề tài : “NHẬN DẠNG MẶT NGƯỜI TRÊN MATLAB”. 1.3 Mục đích nghiên cứu Người thực hiện đề tài này nhằm mục đích: Tìm hiểu các thuật toán nhận dạng và xử lý ảnh màu, cấu trúc ảnh màu. Nâng cao kỹ năng thiết kế và lập trình bằng ngôn ngữ matlab. Rèn luyện kỹ năng nghiên cứu, tìm hiểu tài liệu. 1.4 Giới hạn nghiên cứu của đề tài Với thời gian có hạn nên người nghiên cứu chỉ thực hiện nghiên cứu những vấn đề cơ bản sau: Nghiên cứu và tiềm hiểu các thuật toán nhận dạng, mà cụ thể là thuật toán PCA. Nghiên cứu cấu trúc ảnh màu, các lệnh xử lý ảnh màu trên matlab 7.0. Nghiên cứu giải thuật và thực hiện phần mền nhận dạng trên matlab 7.0.
- 12. người trên Matlab Trang 4 Chương 1: Dẫn nhập
- 13. TOÁN NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT
- 14. bài toán xác định khuôn mặt người Xác định khuôn mặt người (Face Detection) là một kỹ thuật máy tính để xác định các vị trí và các kích thước của các khuôn mặt người trong các ảnh bất kỳ (ảnh kỹ thuật số). Kỹ thuật này nhận biết các đặc trưng của khuôn mặt và bỏ qua những thứ khác, như: tòa nhà, cây cối, cơ thể.. 2.2 Ứng dụng của phương pháp xác định khuôn mặt người Có nhiều ứng dụng đã được và đang thiết kế, tôi chỉ xin đưa ra một số loại ứng dụng sau: Hệ thống tương tác giữa người và máy: giúp những người bị tật hoặc khiếm khuyết có thể trao đổi. Những người dùng ngôn ngữ tay có thể giao tiếp với những người bình thường. Những người bị bại liệt thông qua một số ký hiệu nháy mắt có thể biểu lộ những gì họ muốn, .. Đó là các bài toán điệu bộ của bàn tay (hand gesture), điệu bộ khuôn mặt. 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 trong môi trường bình thường cũng như trong bóng tối (sử dụng camera hồng ngoại). Hệ thống quan sát, theo dõi và bảo vệ. Các hệ thống camera sẽ xác định đâu là con người và theo dõi con người đó xem họ có vi phạm gì không, ví dụ xâm phạm khu vực không được vào, .. Lưu trữ (rút tiền ATM, để biết ai rút tiềnvào thời điểm đó), hiện nay có tình trạng những người bị người khác lấy mất thẻ ATM hay mất mã số PIN và những người ăn cắp này đi rút tiền, hoặc những người chủ thẻ đi rút tiền nhưng lại báo cho ngân hàng là mất thẻ và mất tiền. Các ngân hàng có nhu cầu khi có giao dịch tiền sẽ kiểm tra hay lưu trữ khuôn mặt người rút tiền để sau đó đối chứng và xử lý. Thẻ căn cước, chứng minh nhân dân (Face Identification) Điều khiển vào ra: văn phòng, công ty, trụ sở, máy tính, Palm, .. Kết hợp thêm vân tay và mống mắt. Cho phép nhân viên được ra vào nơi cần thiết, hay mỗi người sẽ đăng nhập máy tính cá nhân của mình mà không cần nhớ tên đăng nhập cũng như mật khẩu mà chỉ cần xác định thông qua khuôn mặt. An ninh sân bay, xuất nhập cảnh (hiện nay cơ quan xuất nhập cảnh Mỹ đã áp dụng). Dùng để xác thực người xuất nhập cảnh và kiểm tra có phải là nhân vật khủng bố không. Tương lai sẽ phát triển các loại thẻ thông minh có tích hợp sẵn đặc trưng của người dùng trên đó, khi bất cứ người dùng khác dùng để truy cập hay xử lý tại các hệ thống sẽ được yêu cầu kiểm tra các đặc trưng khuôn mặt so với thẻ để biết nay có phải là chủ thẻ hay không. Tìm kiếm và tổ chức dữ liệu liên quan đến con người thông qua khuôn mặt người trên nhiều hệ cơ sở dữ liệu lưu trữ thật lớn, như internet, các hãng truyền hình, Ví dụ: tìm các đoạn video có tổng thống Bush phát biểu, tìm các phim có diễn viên Lý Liên Kiệt đóng, tìm các trận đá banh có Ronaldo đá, ..
- 15. có nhiều hướng tiếp cận để xác định một ảnh có phải là ảnh khỏa thân hay không? Khuôn mặt người được xem như một yếu tố để xác định cho một hướng tiếp cận mà được dùng gần đây. Ứng dụng trong video phone. Phân loại trong lưu trữ hình ảnh trong điện thoại di động. Thông qua bài toán xác định khuôn mặt người và trích đặc trưng, rồi dựa vào đặc trưng này để sắp xếp lưu trữ, giúp người sử dụng dễ dàng truy tìm khi cần thiết. Kiểm tra trạng thái người lái xe có ngủ gật, mất tập trung hay không, và hỗ trợ thông báo khi cần thiết. Phân tích cảm xúc trên khuôn mặt. Trong lãnh vực thiết kế điều khiển robot. Hãng máy chụp hình Canon đã ứng dụngbài toán xác định khuôn mặt người vào máy chụp hình thế hệ mới để cho kết quả hình ảnh đẹp hơn, nhất là khuôn mặt người. 2.3 Phương pháp xác định khuôn mặt người Có nhiều nghiên cứu tìm phương pháp xác định khuôn mặt người, từ ảnh xám đến ngày nay là ảnh màu. Tôi sẽ trình bày một cách tổng quát nhất những hướng giải quyết chính cho bài toán, từ những hướng chính này nhiều tác giả thay đổi một số ý nhỏ bên trong để có kết quả mới. Dựa vào tính chất của các phương pháp xác định khuôn mặt người trên ảnh. Các phương pháp này được chia làm bốn hướng tiếp cận chính. Ngoài bốn hướng này, nhiều nghiên cứu có khi liên quan đến không những một hướng tiếp cận mà có liên quan nhiều hơn một hướng chính: Hướng tiếp cận dựa trên tri thức: Mã hóa các hiểu biết của con người về các loại khuôn mặt người thành các luật. Thông thường các luật mô tả quan hệ của các đặc trưng. Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi: Mục tiêu các thuật toán đi tìm các đặc trưng mô tả cấu trúc khuôn mặt người mà các đặc trưng này sẽ không thay đổi khi tư thế khuôn mặt, vị trí đặt thiết bị thu hình hoặc điều kiện ánh sáng thay đổi. Hướng tiếp cận dựa trên so khớp mẫu: Dùng các mẫu chuẩn của khuôn mặt người (các mẫu này được chọn lựa và lưu trữ) để mô tả cho khuôn mặt người hay các đặc trưng khuôn mặt (các mẫu này phải chọn làm sao cho tách biệt nhau theo tiêu chuẩn mà các tác giả định ra để so sánh). Các mối tương quan giữa dữ liệu ảnh đưa vào và các mẫu dùng để xác định khuôn mặt người. Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo: Trái ngược hẳn với so khớp mẫu, các mô hình (hay các mẫu) được học từ một tập ảnh huấn luyện trước đó. Sau đó hệ thống (mô hình) sẽ xác định khuôn mặt người. Hay một số tác giả còn gọi hướng tiếp cận này là hướng tiếp cận theo phương pháp học.
- 16. ĐẦY ĐỦ NỘI DUNG MÃ TÀI LIỆU: 51143 DOWNLOAD: + Link tải: Xem bình luận Hoặc : + ZALO: 0932091562
|
