Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
IC M
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
N
Em xin chân thành c m n các th y, các cô khoa Công ngh Thông tin
Tr
ng
i h c Dân l p H i Phòng ã t n tình d y d , truy n
t cho chúng em
nhi u ki n th c quý báu.
Em xin t lòng bi t n sâu s c n th y Th.s Ngô Tr ng Giang, ng i ã
n tình giúp
và truy n t nhi u kinh nghi m
tài có th
c th c hi n
và hoàn thành.
Xin chân thành c m n các b n trong khoa Công Ngh Thông Tin,
Dân L p H i Phòng ã giúp
,
iH c
ng viên tôi r t nhi u trong quá trình th c hi n
tài.
Em xin trân tr ng c m n!
i Phòng, tháng 07 n m 2007.
Sinh viên
Lê H ng Chuyên
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 1
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
CL C
I C M N .................................................................................................... 1
U ........................................................................................................... 4
CH
NG 1:
NG QUAN V PHÁT HI N KHUÔN M T .................... 5
1.1. Gi i thi u.............................................................................................. 5
1.2.
t s l nh v c ng d ng phát hi n khuôn m t. ................................... 5
1.3.
t s ph ng pháp xác nh khuôn m t ng i. .................................. 7
1.3.1.
ng ti p c n d a trên tri th c. .................................................... 7
1.3.2.
ng ti p c n d a trên c tr ng không thay i. ...................... 10
1.3.3.
ng ti p c n d a trên so kh p m u. ......................................... 13
1.3.4.
ng ti p c n d a trên di n m o................................................ 16
1.3.5.
ng ti p c n t ng h p .............................................................. 25
1.4. Khó kh n và thách th c trong bài toán xác nh khuôn m t. ............... 26
CH
NG 2:
PHÁT HI N KHUÔN M T S D NG ADABOOST......... 28
2.1. Gi i thi u............................................................................................ 28
2.1.1. Các h ng ti p c n dò tìm khuôn m t nhanh................................ 28
2.1.2.
ng ti p c n theo AdaBoost..................................................... 28
2.2. Trích ch n c tr ng cho AdaBoost.................................................... 29
2.3. Thu t toán ADABOOST..................................................................... 31
2.4.
dò tìm phân t ng Adaboost............................................................ 35
2.5. Hu n luy n dò tìm khuôn m t ............................................................. 38
2.6. Dò tìm khuôn m t ............................................................................... 38
2.7. Nh n xét ............................................................................................. 39
2.7.1.
u m ....................................................................................... 39
2.7.2. Khuy t m................................................................................. 39
CH
NG 3:
PHÁT HI N KHUÔN M T S D NG M NG N RON. . 40
3.1.
ng quan v m ng n ron nhân t o .................................................... 40
3.1.1.
ng n ron sinh h c.................................................................... 40
3.1.2.
ron nhân t o:............................................................................ 41
3.1.3. Các thành ph n c a n ron nhân t o:............................................. 42
3.1.4. Mô hình c b n c a m ng n ron .................................................. 43
3.1.5. Xây d ng m ng n ron.................................................................. 44
3.1.6. Hu n luy n m ng n ron. .............................................................. 45
3.2. Chu n b d li u.................................................................................. 52
3.2.1. Gi i thi u ..................................................................................... 52
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 2
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
3.2.2. Gán nhãn và canh biên các c tr ng khuôn m t.......................... 52
3.2.3. Ti n x lý v
sáng và
t ng ph n trên t p m u h c ............ 54
3.3. Hu n luy n dò tìm khuôn m t ............................................................. 56
3.3.1. Gi i thi u ..................................................................................... 56
3.3.2. Hu n luy n dò tìm khuôn m t ...................................................... 56
3.4. Quá trình dò tìm khuôn m t ................................................................ 60
CH
NG 4:
CÀI
T NG D NG......................................................... 62
4.1. Môi tr ng TEST ............................................................................... 62
4.2.
t s giao di n chính........................................................................ 62
4.3.
t qu ............................................................................................... 65
4.4. Nh n xét ............................................................................................. 66
T LU N...................................................................................................... 67
TÀI LI U THAM KH O ................................................................................ 68
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 3
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
U
Trong nh ng n m g n ây, các ng d ng v trí tu nhân t o ngày càng phát
tri n và
c ánh giá cao. M t l nh v c ang
c quan tâm c a trí tu nhân
o nh m t o ra các ng d ng thông minh, có tính ng
i ó là nh n d ng.
i
ng cho vi c nghiên c u nh n d ng c ng r t phong phú và a d ng. Trong
tài này tôi ch n
it
ng là khuôn m t, và b
c
u tiên c a vi c nh n d ng ó
là phát hi n khuôn m t.
Khuôn m t óng vai trò quan tr ng trong quá trình giao ti p gi a ng
iv i
ng i, và c ng mang m t l ng thông tin giàu có, ch ng h n có th xác nh
gi i tính, tu i tác, tr ng thái c m xúc c a ng i ó, ... h n n a khi kh o sát các
ng nét trên khuôn m t có th bi t
hi n là b
c ti n
c ng
i ó mu n nói gì. Do ó, phát
quan tr ng ph c v công vi c nh n d ng khuôn m t sau
này. Có r t nhi u ph ng pháp phát hi n khuôn m t, AdaBoost và m ng N -ron
là m t trong nh ng ph ng pháp ó.
ph
án
c chia ra 4 ch ng: Ch ng 1 s trình bày t ng quan v m t s
ng pháp phát hi n khuôn m t. Ph ng pháp Adaboost và m ng N -ron
dùng
ph n cài
phát hi n khuôn m t
c trình bày trong ch
ng 2 và 3. Ch
ng 4 là
t ng d ng, m t s th nghi m dò tìm khuôn m t trong nh, và cu i
cùng là k t lu n.
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 4
Khóa lu n t t nghi p
CH
Tìm hi u m t s ph
NG 1:
NG QUAN V
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
PHÁT HI N KHUÔN M T
1.1. Gi i thi u.
H n m t th p k qua có r t nhi u công trình nghiên c u v bài toán
xác
nh khuôn m t ng
i t
nh
en tr ng, xám
hôm nay. Các nghiên c u i t bài toán
ng
ngày
n gi n, m i nh ch có m t khuôn m t
i nhìn th ng vào thi t b thu hình và
en tr ng. Cho
n nh màu nh
u
t th th ng
ng trong nh
n ngày hôm nay bài toán m r ng cho nh màu, có nhi u
khuôn m t trong cùng m t nh, có nhi u t th thay
y mà còn m r ng c ph m vi t môi tr
phòng thí nghi m) cho
n môi tr
i trong nh. Không nh ng
ng xung quanh khá
n gi n (trong
ng xung quanh r t ph c t p (nh trong t
nhiên) nh m áp ng nhu c u c a th c t .
xác
Xác nh khuôn m t ng i (Face Detection) là m t k thu t máy tính
nh các v trí và các kích th c c a các khuôn m t ng i trong các nh b t
( nh k thu t s ). K thu t này nh n bi t các
c tr ng c a khuôn m t và b
qua nh ng th khác, nh : tòa nhà, cây c i, c th , …
1.2.
t s l nh v c ng d ng phát hi n khuôn m t.
Phát hi n khuôn m t ã
-
th ng t
c ng d ng trong r t nhi u l nh v c:
ng tác gi a ng
khi m khuy t có th trao
i và máy: giúp nh ng ng
i. Nh ng ng
i b t t ho c
i dùng ngôn ng tay có th giao
ti p v i nh ng ng i bình th ng. Nh ng ng i b b i li t thông qua m t
ký hi u nháy m t có th bi u l nh ng gì h mu n, …. ó là các bài
toán
u b c a bàn tay (hand gesture),
- Nh n d ng ng
i A có ph i là t i ph m truy nã hay không? Giúp c quan
an ninh qu n lý t t con ng
tr
-
ng bình th
u b khuôn m t, …
i. Công vi c nh n d ng có th
trong môi
ng c ng nh trong bóng t i (s d ng camera h ng ngo i).
th ng quan sát, theo dõi và b o v . Các h th ng camera s xác
âu là con ng
i và theo dõi con ng
xâm ph m khu v c không
Lê H ng Chuyên _ CT701
nh
i ó xem h có vi ph m gì không, ví
c vào, ….
Trang: 5
Khóa lu n t t nghi p
-
Tìm hi u m t s ph
u tr (rút ti n ATM,
tình tr ng nh ng ng
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
bi t ai rút ti n vào th i
i b ng
m ó), hi n nay có
i khác l y m t th ATM hay m t mã s PIN
và nh ng ng i n c p này i rút ti n, ho c nh ng ng i ch th i rút ti n
nh ng l i báo cho ngân hàng là m t th và m t ti n. Các ngân hàng có nhu
u khi có giao d ch ti n s ki m tra hay l u tr khuôn m t ng
sau ó
- Th c n c
-
i rút ti n
i ch ng và x lý.
c, ch ng minh nhân dân (Face dentification).
u khi n vào ra: v n phòng, công ty, tr s , máy tính,…. K t h p thêm
vân tay và h c m t. Cho phép nhân viên
ng
is
c ra vào n i c n thi t, hay m i
ng nh p máy tính cá nhân c a mình mà không c n nh tên
ng nh p c ng nh m t kh u mà ch c n xác
nh thông qua khuôn m t.
- An ninh sân bay, xu t nh p c nh (hi n nay c quan xu t nh p c nh M
áp d ng). Dùng
xác th c ng
ã
i xu t nh p c nh và ki m tra có ph i là
nhân v t kh ng b không.
-
ng lai s phát tri n các lo i th thông minh có tích h p s n
a ng
i dùng trên ó, khi b t c ng
lý t i các h th ng s
so v i th
c yêu c u ki m tra các
truy c p hay
c tr ng khuôn m t
bi t nay có ph i là ch th hay không.
- Tìm ki m và t ch c d li u liên quan
ng
i dùng khác dùng
c tr ng
n con ng
i thông qua khuôn m t
i trên nhi u h c s d li u l u tr th t l n, nh internet, các hãng
truy n hình, …. Ví d : tìm các
n video có t ng th ng Bush phát bi u,
tìm các phim có di n viên Thành Long óng, tìm các tr n á banh có
Ronaldinho á.
- Phân lo i trong l u tr hình nh trong
n tho i di
ng. Thông qua bài
toán xác nh khuôn m t ng i và trích c tr ng, r i d a vào c tr ng
này s p x p, l u tr , giúp ng i s d ng d dàng truy tìm khi c n thi t.
- Ki m tra tr ng thái ng i lái xe có ng g t, m t t p trung hay không, và h
tr thông báo khi c n thi t.
- Phân tích c m xúc trên khuôn m t.
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 6
Khóa lu n t t nghi p
-
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
t s hãng s n xu t máy ch p nh ã ng d ng bài toán xác
t ng
1.3.
i vào máy ch p nh th h m i
t s ph
ng pháp xác
Có nhi u nghiên c u tìm ph
nh khuôn
cho k t qu hình nh
nh khuôn m t ng
ng pháp xác
p h n.
i.
nh khuôn m t ng
i, t
nh
xám n ngày nay là nh màu. D a vào tính ch t c a các ph ng pháp xác nh
khuôn m t ng i trên nh, chúng ta có th phân chia các ph ng pháp này thành
nh
ng ti p c n chính:
-
ng ti p c n d a trên tri th c: Mã hóa các hi u bi t c a con ng
các lo i khuôn m t ng
quan h c a các
-
i thành các lu t. Thông th
c tr ng không thay
i: M c tiêu các thu t
c tr ng mô t c u trúc khuôn m t ng
này s không thay i khi t th khuôn m t, v trí
u ki n ánh sáng thay i.
-
ng các lu t mô t
c tr ng.
ng ti p c n d a trên
toán i tìm các
iv
i mà các
c tr ng
t thi t b thu hình ho c
ng ti p c n d a trên so kh p m u: Dùng các m u chu n c a khuôn
t ng i (các m u này
c ch n l a và l u tr ) mô t cho khuôn m t
ng
i hay các
c tr ng khuôn m t (các m u này ph i ch n làm sao cho
tách bi t nhau theo tiêu chu n mà các tác gi
-
nh ra
ng ti p c n d a trên di n m o: Trái ng
các mô hình h c
ây
ó h th ng s xác
ti p c n này là h
1.3.1.
so sánh).
c h n v i so kh p m u,
c h c t m t t p nh hu n luy n cho tr
nh khuôn m t ng
ng ti p c n theo ph
c. Sau
i. M t s tác gi còn g i h
ng
ng pháp h c.
ng ti p c n d a trên tri th c.
Trong h
ng ti p c n này, các lu t s ph thu c r t l n vào tri th c c a
nh ng tác gi nghiên c u v bài toán xác
nh khuôn m t ng
ti p c n d ng top-down. D dàng xây d ng các lu t c b n
i.
ây là h
ng
mô t các
c
tr ng c a khuôn m t và các quan h t ng ng. Ví d , m t khuôn m t th ng
có hai m t i x ng nhau qua tr c th ng ng gi a khuôn m t và có m t m i,
t mi ng. Các quan h c a các
kho ng cách và v trí. Thông th
Lê H ng Chuyên _ CT701
c tr ng có th
c mô t nh quan h v
ng các tác gi s trích
c tr ng c a khuôn
Trang: 7
Khóa lu n t t nghi p
t tr
c tiên
Tìm hi u m t s ph
có
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
c các ng viên, sau ó các ng viên này s
nh thông qua các lu t
c xác
bi t ng viên nào là khuôn m t và ng viên nào
không ph i khuôn m t.
tv n
khá ph c t p khi dùng h
ng ti p c n này là làm sao chuy n t
tri th c con ng i sang các lu t m t cách hi u qu . N u các lu t này quá chi ti t
(ch t ch ) thì khi xác nh có th xác nh thi u các khuôn m t có trong nh, vì
nh ng khuôn m t này không th th a mãn t t c các lu t
ng quát quá thì có th chúng ta s xác
a ra. Nh ng các lu t
nh l m m t vùng nào ó không ph i là
khuôn m t mà l i xác
nh là khuôn m t. Và c ng khó kh n khi c n m r ng
yêu c u c a bài toán
xác
Hình 1-1: (a) nh ban
nh các khuôn m t có nhi u t th khác nhau.
u có
phân gi i n = 1; (b), (c), và (d) nh có
phân gi i n = 4, 8, 16.
Yang và Huang dùng m t ph
ng ti p c n này
xác
nh các khuôn m t. H th ng c a hai tác gi này bao g m ba m c lu t.
cao nh t, dùng m t khung c a s quét trên nh và thông qua m t t p lu t
m c
tìm
các ng viên có th là khuôn m t.
ng th c theo h
m c k ti p, hai ông dùng m t t p lu t
mô t t ng quát hình dáng khuôn m t. Còn
lu t khác
xem xét
phân gi i có th t
m c chi ti t các
c dùng xác
m c cu i cùng l i dùng m t t p
c tr ng khuôn m t. M t h th ng a
nh, hình 1-1. Các lu t m c cao nh t
tìm ng viên nh : “vùng trung tâm khuôn m t (ph n t i h n trong hình 1-2)
có b n ph n v i m t m c
u c b n”, “ph n xung quanh bên trên c a m t
khuôn m t (ph n sáng h n trong hình 1-2) có m t m c
u c b n”, và “m c
khác nhau gi a các giá tr xám trung bình c a ph n trung tâm và ph n bao
bên trên là áng k ”. m c hai, xem xét bi u
c a các ng viên
lo i b t
ng viên nào không ph i là khuôn m t,
ng viên.
ng th i dò ra c nh bao xung quanh
m c cu i cùng, nh ng ng viên nào còn l i s
c xem xét các
tr ng c a khuôn m t v m t và mi ng. Hai ông ã dùng m t chi n l
Lê H ng Chuyên _ CT701
c
c “t thô
Trang: 8
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
n m n” hay “làm rõ d n”
gi m s l
ng tính toán trong x lý. M c dù t l
chính xác ch a cao, nh ng ây là ti n
Hình 1-2:
cho nhi u nghiên c u sau này.
t lo i tri tr c c a ng
Kotropoulos và Pitas
i nghiên c u phân tích trên khuôn m t.
a m t ph
Hai ông dùng ph ng pháp chi u
xác
ã thành công v i ph ng pháp chi u
I(x,y) là giá tr xám c a m t
(x,y), các hàm
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
ng pháp dùng trên
nh các c tr ng khuôn m t. Kanade
xác nh biên c a khuôn m t. V i
m trong nh có kích th
chi u nh theo ph
phân gi i th p.
ng ngang và th ng
cmxn
t i v trí
ng
nh ngh a
c
nh sau:
HI ( x) = ∑ ny −1 I ( x, y ) và VI ( y ) =
Hình 1-3: Ph
∑
m
x −1
I ( x, y )
(1.1)
ng pháp chi u:
(a) nh ch có m t khuôn m t và hình n n n gi n;
(b) nh ch có m t khuôn m t và hình n n ph c t p;
(c) nh có nhi u khuôn m t
a trên bi u
quá trình thay
u. T
mi ng,
i
hình chi u ngang, có hai c c ti u c c b khi hai ông xét
c c a HI, ó chính là c nh bên trái và ph i c a hai bên
ng t v i hình chi u d c VI, các c c ti u c c b c ng cho ta bi t v trí
nh m i, và hai m t. Các
Lê H ng Chuyên _ CT701
c tr ng này
xác
nh khuôn m t.
Trang: 9
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
Hình 1-3.a là m t ví d v cách xác
xác
nh chính xác là 86.5% cho tr
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
nh nh trên. Cách xác
nh này có t l
ng h p ch có m t khuôn m t th ng trong
nh và hình n n không ph c t p. N u hình n n ph c t p thì r t khó tìm, nh là
hình 1-3.b. N u nh có nhi u khuôn m t thì s không xác nh
c, hình 1-3.c.
Hình 1-4: Chi u t ng ph n ng viên
Mateos và Chicote dùng k t c u
ó phân tích hình dáng, kích th
t. Khi tìm
xác
xác
nh khuôn m t.
nh ng viên trong nh màu. Sau
c, thành ph n khuôn m t
xác
nh khuôn
c ng viên khuôn m t, hai ông trích các ng viên c a t ng
thành ph n khuôn m t, sau ó chi u t ng ph n này
xác th c ó có ph i là
thành ph n khuôn m t hay không, hình 1-4. T l chính xác là h n 87%.
Berbar k t h p mô hình màu da ng
khuôn m t ng
i. Sau ó k t h p các
viên khuôn m t xu ng h tr c t a
t ng
1.3.2.
i và xác
nh c nh
c tr ng và ph
xác
tìm ng viên
ng pháp chi u các ng
nh ng viên nào th t s là khuôn
i.
ng ti p c n d a trên
c tr ng không thay
i.
ây là h ng ti p c n theo ki u bottom-up. Các tác gi c g ng tìm các c
tr ng không thay i c a khuôn m t ng i
xác nh khuôn m t ng i. D a
trên nh n xét th c t : con ng
th khác nhau và
i d dàng nh n bi t các khuôn m t trong các t
u ki n ánh sáng khác nhau; do ó khuôn m t ph i có các
thu c tính hay c tr ng không thay i. Theo nhi u nhi u nghiên thì ban u
ph i xác nh các c tr ng khuôn m t r i ch ra có khuôn m t trong nh hay
không. Các
c tr ng nh : lông mày, m t, m i, mi ng, và
Lê H ng Chuyên _ CT701
ng vi n c a tóc
Trang: 10
Khóa lu n t t nghi p
c trích b ng ph
Tìm hi u m t s ph
ng pháp xác
ng m t mô hình th ng kê
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
nh c nh. Trên c s các
mô t quan h c a các
c tr ng này, xây
c tr ng này và xác
nh
t n t i c a khuôn m t trong nh. M t v n
c a các thu t toán theo h ng
ti p c n c tr ng c n ph i u ch nh cho phù h p u ki n ánh sáng, nhi u, và
che khu t. ôi khi bóng c a khuôn m t s t o thêm c nh m i, mà c nh này l i
rõ h n c nh th t s c a khuôn m t, vì th n u dùng c nh
xác
nh s g p khó
kh n.
1.3.2.1. Các
Sirohey
ph c t p.
c tr ng khuôn m t
a m t ph
ây là ph
và heuristics
ng pháp xác
nh khuôn m t t m t nh có hình n n
ng pháp d a trên
lo i b các c nh
khuôn m t. M t hình ellipse dùng
ng biên, dùng ph
còn l i duy nh t m t
ng pháp Candy
ng bao xung quanh
bao khuôn m t, tách bi t vùng
u và hình
n. T l chính xác c a thu t toán là 80%.
C ng dùng ph
ng pháp c nh nh Sirohey, Chetverikov và Lerch dùng
t ph ong pháp d a trên blob và streak (hình d ng gi t n c và s c xen k ),
xác nh theo h ng các c nh. Hai ông dùng hai blob t i và ba blob sáng
mô t hai m t, hai bên gò má, và m i. Mô hình này dùng các treak
dáng ngoài c a khuôn m t, lông mày, và môi. Dùng nh có
theo bi n
Graf
i laplace
xác
a ra m t ph
mô t hình
phân gi i th p
nh khuôn m t thông qua blob.
ng pháp xác
nh
c tr ng r i xác
nh khuôn m t
trong nh xám. Dùng b l c
làm n i các biên, các phép toán hình thái h c
c dùng
làm n i b t các vùng có c ng
cao và hình dáng ch c ch n
(nh m t). Thông qua bi u
tìm các
nh n i b t r i xác
nh các ng
chuy n nh xám thành hai nh nh phân. Các thành ph n dính nhau
hi n trong hai nh nh phân thì
ng
u xu t
c xem là vùng c a ng viên khuôn m t r i
phân lo i xem có ph i là khuôn m t không. Ph ng pháp
c ki m tra trên các
nh ch có u và vai c a ng i. Tuy nhiên còn có m t v n
ây là làm sao
s d ng các phép toán hình thái và làm sao xác
nh khuôn m t trên các vùng
ng viên.
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 11
Khóa lu n t t nghi p
1.3.2.2.
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
c tr ng k t c u
Khuôn m t con ng i có nh ng k t c u riêng bi t mà có th dùng
phân lo i so v i các i t ng khác. Augusteijn và Skufca cho r ng hình d ng
a khuôn m t dùng làm k t c u phân lo i, g i là k t c u gi ng khuôn m t
(face-like texture). Có ba lo i
c tr ng
c xem xét: màu da, tóc, và nh ng
th khác. Hai ông dùng m ng n -ron v m i t ng quan cascade cho phân lo i
có giám sát các k t c u, và m t ánh x
c tr ng t t ch c Kohonen
gom
nhóm các l p k t c u khác nhau. Hai tác gi
khi không quy t
nh
ck tc u
xu t dùng ph
ng pháp b u c
a vào là k t c u c a da hay k t c u c a
tóc.
Dai và Nakano dùng mô hình SGLD
tin màu s c
xác
nh khuôn m t ng
i. Thông
c k t h p v i mô hình k t c u khuôn m t. Hai tác gi xây d ng
thu t gi i xác nh khuôn m t trong không gian màu, v i các ph n t a màu cam
xác nh các vùng có th là khuôn m t ng i. u m c a ph ng pháp này
là có th xác
nh khuôn m t không ch ch p th ng và có th có râu và có kính.
Mark và Andrew dùng phân b màu da và thu t toán DoG (Difference of
Gauss)
tìm các ng viên, r i xác th c b ng m t h th ng h c k t c u c a
khuôn m t. Manian và Ross dùng bi n
i wavelet
xây d ng t p d li u k t
u c a khuôn m t trong nh xám thông qua nhi u
phân gi i khác nhau, k t
p xác su t thông kê
xác
xác
nh khuôn m t ng
i. T l chính xác là 87%, t
nh sai là 18%.
1.3.2.3.
c tr ng s c màu c a da
Thông th
ng các nh màu không xác
nh tr c ti p trên toàn b d li u
nh mà th ng dùng tính ch t s c màu c a da ng i (khuôn m t ng i) ch n
ra
c các ng viên có th là khuôn m t ng i (lúc này d li u ã thu h p áng
)
xác
1.3.2.4.
nh khuôn m t ng
a
i.
c tr ng
n ây có nhi u nghiên c u s d ng các
ng
xác
i, kích th
c, và hình dáng
c tr ng toàn c c nh : màu da
tìm các ng viên khuôn m t, r i sau ó s
nh ng viên nào là khuôn m t thông qua các
Lê H ng Chuyên _ CT701
c tr ng c c b nh : m t,
Trang: 12
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
lông mày, m i, mi ng, và tóc. Tùy m i tác gi s s d ng t p
c tr ng khác
nhau.
Yachida
a ra m t ph
ng pháp xác
nh khuôn m t ng
màu b ng lý thuy t logic m . Ông dùng hai mô hình m
i trong nh
mô t phân b màu
da ng i và màu tóc trong không gian màu CIE XYZ. Có n m mô dùng
mô
hình dáng c a m t trong nh (m t th ng và b n xoay xung quanh). M i mô
hình là m t m u 2-chi u bao g m các ô vuông có kích th
ch a nhi u h n m t
m nh. Hai thu c tính
c m x n, m i ô có th
c gán cho m i ô là: t l màu
da và t l tóc, ch ra t l di n tích vùng da trong ô so v i di n tích c a ô. M i
m nh s
c phân lo i thành tóc, khuôn m t, tóc/khuôn m t, và tóc/n n trên
s phân b c a mô hình, theo cách ó s có
c các vùng gi ng khuôn m t
và gi ng tóc. Mô hình hình dáng c a
t và gi ng tóc. N u t
us
c so sánh v i vùng gi ng khuôn
ng t , vùng ang xét s tr thành ng viên khuôn m t,
sau ó dùng các c tr ng m t-lông mày và m i-mi ng
nào s là khuôn m t th t s .
Sobottka và Pitas dùng các
khuôn m t ng
xác
xác
nh ng viên
c tr ng v hình dáng và màu s c
i. Dùng m t ng
ng
phân
nh các vùng có th là màu da ng
nh b ng thu t toán t ng vùng
nào v a kh p hình d ng ellipse s
ó dùng các
xác
xác
nh
n trong không gian màu HSV
i. Các thành ph n dính nhau s
c
phân gi i thô. Xem xét ti n ng viên
c ch n làm ng viên c a khuôn m t. Sau
c tr ng bên trong nh : m t và mi ng,
c trích ra trên c s các
vùng m t và mi ng s t i h n các vùng khác c a khuôn m t, sau cùng phân lo i
a trên m ng n -ron
bi t vùng ng viên nào là khuôn m t ng
nào không ph i khuôn m t ng
1.3.3.
i và vùng
i. T l chính xác là 85%.
ng ti p c n d a trên so kh p m u.
Trong so kh p m u, các m u chu n c a khuôn m t (th ng là khuôn m t
c ch p th ng) s
c xác nh tr c ho c xác nh các tham s thông qua
t hàm. T m t nh
a vào, tính các giá tr t
ng quan so v i các m u chu n
ng vi n khuôn m t, m t, m i và mi ng. Thông qua các giá tr t
này mà các tác gi quy t
Lê H ng Chuyên _ CT701
ng quan
nh có hay không có t n t i khuôn m t trong nh.
Trang: 13
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
ng ti p c n này có l i th là r t d cài
thay
t, nh ng không hi u qu khi có s
i v t l , t th , và hình dáng.
1.3.3.1. Xác
nh m u tr
c
Sakai ã c g ng th xác
nh khuôn m t ng
Ông dùng vài m u con v m t, m i, mi ng, và
hình hóa m t khuôn m t. M i m u con
n th ng. Các
c
ng th ng trong nh
i ch p th ng trong nh.
ng vi n khuôn m t
mô
nh ngh a trong gi i h n c a các
c trích b ng ph
ng pháp xem xét
thay i gradient nhi u nh t và so kh p các m u con. u tiên tìm các ng viên
thông qua m i t ng quan gi a các nh con và các m u v
ng vi n. Sau ó,
so kh p v i các m u con khác. Hay nói m t cách khác, giai
là giai
n s ch
tìm ng viên, giai
n th hai là giai
xác
nh có t n t i hay không m t khuôn m t ng
cho
n các nghiên c u sau này.
Craw
a ra m t ph
ng pháp xác
n
i. Ý t
u xem nh
n tinh ch
ng này
nh khuôn m t ng
c duy trì
i d a vào các m u
hình dáng c a các nh
c ch p th ng (dùng v b ngoài c a hình dáng
khuôn m t).
u tiên dùng phép l c Sobel
tìm các c nh. Các c nh này s
c nhóm l i theo m t s ràng bu c. Sau ó, tìm
ng t
c l p i l p l i v i m i t l khác nhau
ng vi n c a
xác
khác nh : m t, lông mày, và môi. Sau ó Craw mô t m t ph
dùng m t t p có 40 m u
tìm các
c tr ng khuôn m t và
u, quá trình
nh các
c tr ng
ng th c xác
nh
u khi n chi n
c dò tìm.
Sinha dùng m t t p nh các b t bi n nh trong không gian nh
không gian các m u nh. T t
ng chính c a ông d a vào s thay
mô t
im c
sáng c a các vùng khác nhau c a khuôn m t (nh hai m t, hai má, và trán),
quan h v m c
sáng c a các vùng còn l i thay
i không áng k . Xác
nh
các c p t s c a m c
sáng c a m t s vùng (m t vùng t i h n hay sáng h n)
cho ta m t l ng b t bi n khá hi u qu . Các vùng có
sáng u
c xem nh
t m u t s mà là m u thô trong không gian nh c a m t khuôn m t v i
thích h p ít dùng
ch n nh các
c tr ng chính c a khuôn m t nh hai m t,
hai má, và trán. L u gi thay i
sáng c a các vùng trên khuôn m t trong
t t p thích h p v i các c p quan h sáng h n – t i h n gi a các vùng nh .
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 14
Khóa lu n t t nghi p
t khuôn m t
n. Ý t
Tìm hi u m t s ph
c xác
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
nh khi m t nh phù h p t t c các c p sáng h n – t i
ng này xu t phát t s khác bi t c a c
ng
, sau này
c m r ng trên c s bi n i wavelet
ng i i b , xác nh xe h i, xác nh khuôn m t. Ý t
gi a các vùng k c c
bi u di n cho xác
ng c a Sinha còn
nh
c
áp d ng cho h th ng th giác c a robot. Hình 1-5 cho th y m u n i b t trong 23
quan h
c
nh ngh a. Dùng các quan h này
phân lo i, có 11 quan h
thi t y u (các m i tên màu en) và 12 quan h xác th c (các m i tên xám). M i
i tên là m t quan h . M t quan h th a mãn m u khuôn m t khi t l gi a hai
vùng v
t qua m t ng
nh
ng và 23 quan h này v
t ng
ng thì xem nh xác
c m t khuôn m t.
Ph
ng pháp so kh p m u theo th t
Miao trình bày.
giai
n
u tiên, nh s
o
c là 5 và theo th t . Xây d ng nh a
xác
nh khuôn m t ng
c xoay t -20
o
i do
o
n 20 v i m i
phân gi i, hình 1-1, r i dùng phép
toán Laplace xác nh các c nh. M t m u khuôn m t g m các c nh mô t sáu
thành ph n: hai lông mày, hai m t, m t m i, và m t mi ng. Sau ó áp d ng
heuristic
xác
nh s t n t i c a khuôn m t trong nh, ph
phép xác nhi u khuôn m t, nh ng k t qu không t t b ng xác
ng pháp này cho
nh m t khuôn
t (ch p th ng ho c xoay) trong nh xám.
Hình 1-5:
u khuôn m t, có 16 vùng và 23 quan h (các m i tên).
Wei và Lai dùng b l c
phân
n k t h p thu t toán tìm láng gi ng g n
nh t xác nh ng viên khuôn m t, t ng viên này sau ó so kh p v i các m u
ã xác nh tr c
bi t ng viên có ph i là khuôn m t hay không. T l chính
xác là 80%.
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 15
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
Darrell dùng phân
khuôn m t ng
n
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
tìm ng viên, dùng ng viên này
i d a vào m u r i theo v t chuy n
Dowdall dùng ph c a màu da ng
các ng viên này
i
ng c a ng
xác
so sanh v i các m u có tr
xác
nh
i.
nh ng viên. Sau ó chi u
c
xác
nh ng viên nào là
khuôn m t ng i. Ph ng pháp này ch xác nh cho khuôn m t ch p th ng và
n th ng, góc quay kho ng t -10o n 10 o .
1.3.3.2. Các m u b bi n d ng
Yuille dùng các m u bi n d ng
mô hình hóa các
t, mô hình này có kh n ng linh ho t cho các
ng ti p c n này, các c tr ng khuôn m t
tham s hóa. M t hàm n ng l ng (giá tr )
c
nh, và thung l ng trong nh
t
c tr ng khuôn m t. Trong
c mô t b ng các m u
c
nh ngh a liên k t các c nh,
ng ng v i các tham s trong m u. Mô hình
này cho k t qu t t khi t i gi n hàm n ng l
ah
ng qua các tham s . M t h n ch
ng ti p c n này là các m u bi n d ng ph i
n các
it
ng
xác
ng pháp bi u di n khuôn m t ng
tin: hình dáng và c ng . Ban u, t p nh
vi n m u nh là
ng bao m t, m i, c m, má
i v i c hai thông
c hu n luy n v i các
ng
c gán nhãn. Dùng m t vector
ây tác gi dùng m t mô hình phân b
Distribution Model – PDM)
1.3.4.
c kh i t o trong ph m vi
nh.
Lanitis mô t m t ph
mô t hình dáng,
c tr ng c a khuôn
mô t vector hình dáng qua toàn b các cá th .
ng ti p c n d a trên di n m o.
Trái ng
ngh a tr
c v i các ph
ng pháp so kh p m u v i các m u ã
c b i nh ng chuyên gia, các m u trong h
các nh m u. M t các t ng quát, các ph
ng các k thu t theo h
ng pháp theo h
nh
ch c
ng ti p c n này áp
ng xác su t th ng kê và máy h c
tìm nh ng
c
c tính ã
c
trong hình thái các mô hình phân b , hay các hàm bi t s có th dùng các
c tính này
th
c
ng ti p c n này
tính liên quan c a khuôn m t và không ph i là khuôn m t. Các
c
m (Point
ng
xác
nh khuôn m t ng
c quan tâm
t nh hay m t vector
ng th i, bài toán gi m s chi u
t ng hi u qu tính toán c ng nh hi u qu xác
c tr ng xu t phát t m t nh
ng u nhiên x, và bi n ng u nhiên có
Lê H ng Chuyên _ CT701
i.
nh.
c xem nh m t bi n
c tính là khuôn m t hay không ph i
Trang: 16
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
khuôn m t b i công th c tính theo các hàm m t
phân l p theo
u ki n
p(x | khuôn m t) và p(x | không ph i khuôn m t) . Có th dùng phân lo i Bayes
ho c kh n ng c c i
phân lo i m t ng viên là khuôn m t hay không ph i
là khuôn m t. Không th cài t tr c ti p phân lo i Bayes b i vì s chi u c a x
khá cao, b i vì p(x | khuôn m t) và p(x | không ph i khuôn m t) là a th c, và
ch a th hi u n u xây d ng các d ng tham s hóa m t cách t
nhiên cho
p(x | khuôn m t) và p(x | không ph i khuôn m t) . Có khá nhi u nghiên c u theo
ng ti p c n này quan tâm x p x có tham s hay không có tham s cho
p(x | khuôn m t) và p(x | không ph i khuôn m t) . Các ti p c n khác trong
ng ti p c n d a trên di n m o là tìm m t hàm bi t s (nh : m t ph ng quy t
nh, siêu ph ng
tách d li u, hàm ng
ng)
phân bi t hai l p d li u:
khuôn m t và không ph i khuôn m t. Bình th ng, các m u nh
c chi u vào
không gian có s chi u th p h n, r i sau ó dùng m t hàm bi t s (d a trên các
o kho ng cách)
ng n -ron
ph
phân lo i, ho c xây d ng m t quy t
nh phi tuy n b ng
a t ng. Ho c dùng SVM (Support Vector Machine) và các
ng th c kernel, chi u hoàn toàn các m u vào không gian có s chi u cao
n
d li u b r i r c hoàn toàn và ta có th dùng m t m t ph ng quy t
nh,
phân lo i các m u khuôn m t và không ph i khuôn m t.
1.3.4.1. Eigenface.
Kohonen ã
a ra ph
ng pháp dùng vector riêng
nh n d ng khuôn
t, ông dùng m t m ng n -ron n gi n
ch ng t kh n ng c a ph ng
pháp này trên các nh ã
c chu n hóa. M ng n -ron tính m t mô t c a
khuôn m t b ng cách x p x các vector riêng c a ma tr n t
Các vector riêng sau này
c bi t
ng quan c a nh.
n v i cái tên Eigenface. Kirby và Sirovich
ch ng t các nh có các khuôn m t có th
c mã hóa tuy n tính b ng m t s
ng v a ph i các nh c s . Tính ch t này d a trên bi n i Karhunen-Lòeve,
mà còn
c g i d i m t cái tên khác là PCA và bi n i Hotelling. Ý t ng
này
c xem là c a Pearson trình bày
u tiên vào n m 1901 và sau ó là
Hotelling vào n m 1933. Cho m t t p các nh hu n luy n có kích th
cnxm
c mô t b i các vector có kích th c m x m, các vector c s cho m t không
gian con t i u
c xác nh thông qua l i bình ph ng trung bình khi chi u
các nh hu n luy n vào không gian con này. Các tác gi g i t p các vector c s
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 17
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
i u này là nh riêng, sau ó g i cho
ph
ng sai,
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
n gi n là vector riêng c a ma tr n hi p
c tính t các nh khuôn m t ã vector hóa trong t p hu n luy n.
u cho 100 nh, mà m i khuôn m t có kích th c 91x50 thì có th ch dùng 50
nh riêng, trong khi v n duy trì
c m t kh n ng gi ng nhau h p.
Turk và Pentland áp d ng PCA
xác nh và nh n d ng khuôn m t.
ng t , dùng PCA trên t p hu n luy n nh các khuôn m t
sinh các nh
riêng (còn g i là eigenface)
tìm m t không gian con (không gian khuôn m t)
trong không gian nh. Các nh khuôn m t
và
c gom nhóm l i. T
c chi u vào không gian con này
ng t các nh không có khuôn m t dùng
hu n
luy n c ng
c chi u vào cùng không gian con và gom nhóm l i. Các nh khi
chi u vào không gian khuôn m t thì không b thay i tính ch t c b n, trong
khi chi u các nh không có khuôn m t thì xu t hi n nhi u s khác nhau. Xác
nh s có m t c a m t khuôn m t trong nh thông qua t t c kho ng cách gi a
các v trí trong nh và không gian nh. Kho ng cách này dùng xem xét có hay
không có khuôn m t ng i, k t qu khi tính toán các kho ng cách s cho ta m t
n
v khuôn m t. Có th xác
Có nhi u nghiên c u v xác
nh
c t c c ti u c c b c a b n
nh khuôn m t, nh n d ng, và trích
này.
c tr ng t ý
ng vector riêng, phân rã, và gom nhóm.
1.3.4.2.
ng Neural.
ng n -ron
c áp d ng khá thành công trong các bài toán nh n d ng
u, nh : nh n ký t ,
ng
it
ng, robot t
ng v n hành. Xác
nh khuôn m t
i có th xem là bài toán nh n d ng hai lo i m u, có nhi u ki n trúc m ng
-ron ã
c trình bày. M t thu n l i khi dùng m ng n -ron
xác
nh
khuôn m t là tính kh thi c a h th ng h c khi có s ph c t p trong l p c a các
u khuôn m t. Tuy nhiên, m t
quát, khi áp d ng thì ph i xác
c, …, cho t ng tr
u tr ng i là các ki n trúc m ng
nh rõ ràng s l
ng t ng, s l
u t ng
ng node, t l
ng h p c th
Lê H ng Chuyên _ CT701
Trang: 18
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
Hình 1-6: Mô hình m ng N -ron theo Rowley
Agui trình bày m ng n -ron x lý có th t . Giai
n
u, dùng hai m ng
con song song mà d li u vào là các giá tr c ng
c a nh ban u và các giá
tr c ng
c a nh ã
c l c b ng thu t toán l c Sobel v i c a s l c 3x3.
u vào c a m ng
các giá tr
tr
giai
n hai bao g m d li u
c tr ng ã
c trích ra, nh :
m nh trong m u
u ra t hai m ng con và
c tr ng
a vào, m t t l c a s
l ch chu n c a các giá
m nh tr ng trên t ng s
m nh ( ã chuy n sang nh nh phân) trong m t c a s , và c tr ng thi t y u
hình h c. M t giá tr xu t t i giai
n hai cho bi t có t n t i hay không
khuôn m t ng
i trong vùng
các nh cùng m t kích th
a vào. Qua kinh nghi m, tác gi ch ra r ng n u
c thì m i dùng ph
ng pháp này
Propp và Samal phát tri n m ng n -ron
xác
nh khuôn m t ng
nh t. M ng n -ron c a hai ông g m b n t ng v i 1,024
trong t ng n th nh t, tám
pháp c a Soulie duy t m t nh
c c a s là 20x25
u vào, 256
u k ti p trong t ng n th hai, và hai
ng t nh m ng n -ron x lý theo th t
th
c.
m nh)
phân rã nh các ph n có kích th
c
is m
u k ti p
u ra.
a ra sau ó. Ph
ng
a vào v i m ng n -ron có th i gian tr (kích
xác
nh khuôn m t. Dùng bi n
c khác nhau
xác
i wavelet
nh khuôn m t.
Vaillant dùng m ng n -ron d ng xo n
xác nh khuôn m t ng i.
u
tiên t o các nh m u khuôn m t và không ph i khuôn m t có kích th c 20x20.
Dùng m t m ng n -ron, m ng này ã
i c a các khuôn m t
c hu n luy n,
các t l khác nhau. R i dùng m t m ng khác
nh v trí chính xác c a các khuôn m t. M ng
Lê H ng Chuyên _ CT701
tìm các v trí t
u tiên dùng
ng
xác
tìm các ng
Trang: 19
Khóa lu n t t nghi p
Tìm hi u m t s ph
viên khuôn m t, r i dùng m ng th hai
ng pháp phát hi n khuôn m t trong nh
xác
nh ng viên nào th t s là
khuôn m t.
Burel và Carel dùng m ng n -ron a t ng có ít m u h n v i thu t toán
Kohenen’s SOM
c phân lo i tr
nh ã
c bi n
trí và kích th
hóa s
h c các m u khuôn m t và hình n n, mà các m u này ã
c. Giai
n xác nh khuôn m t bao g m duy t trên m i
i t nh bàn u các
phân gi i khác nhau. t i m i v
c c a s duy t,
sáng. M i c a s
ã
c chu n
c phân lo i b ng MLP.
Theo ánh giá các ph
ng
u ch nh
ng pháp dùng m ng n -ron
i c a nhi u tác gi , thì nghiên c u c a Rowley
nh xám. M t m ng a t ng
c dùng
xác
nh khuôn m t
c xem là t t nh t
iv i
h c các m u khuôn m t và không
ph i khuôn t các nh t ng ng (d a trên quan h c ng , v m t không
gian c a các
m nh) trong khi Sung dùng m ng n -ron
xác nh m t hàm
bi t s cho m c ích phân lo i m u có ph i là khuôn m t hay không d a vào
o kho ng cách. Hai ông cùng s d ng nhi u m ng n -ron và m t s ph
th c quy t
nh
c i thi n k t qu , trong khi Burel và Carel dùng m t m ng
n, Vaillant dùng hai m ng
nhi u m ng n -ron (xác
nh (
a ra quy t
Hình 1-7:
ng
phân lo i. Có hai thành ph n chính
nh m u nào là khuôn m t) và m t mô un
nh cu i cùng t nhi u k t qu xác
i di n c a m i l p khuôn m t. M i
t nhóm.
Hình 1-7, thành ph n
u tiên c a ph
nh n m t vùng nh có kích th
Lê H ng Chuyên _ CT701
c 20x20
x lý:
quy t
nh).
i di n t
ng ng tâm c a
ng pháp này là m t m ng n -ron
m nh và xu t ra m t giá tr trong
Trang: 20
- Xem thêm -
.PDF 
68 
47498 
105 
