Tìm hiểu một số phương pháp phát hiện khuôn mặt trong ảnh

  • Số trang: 68 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 13 |
  • Lượt tải: 0
nganguyen

Đã đăng 34173 tài liệu

Mô tả:

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 -