Đề tài Nhận diện mặt người

Sinh viên : Vũ ThịMai Anh – 0511066 Đỗ Trọng Hợp – 0511120 Lê Thanh Long – 0511140 Chu Đông Thuyết – 0511208 Giới thiệu I- Giới thiệu bài toán II-Nhận diện mặt dựa trên PCA III-Nhận xét Giới thiệu Là bài toán mới chỉ xuất hiện khoảng vài thập kỷ . Có hai hướng chính. Giới thiệu Face recognition Ứng dụng : truy tìm tội phạm , các hệ thống bảo mật … Giới thiệu Face detection Ứng dụng : trong các máy chụp ảnh Một số phương pháp - Dựa vào cấu trúc khuôn mặt - Dựa vào các đặc trưng trên khuôn mặt PCA Con người nhận ra nhau nhờ diện mạo . Không phải vì đôi mắt , cái mũi hay mái tóc . Trên khuôn mặt tồn tại những nét tổng thể ? Principal Component Analysis - phân tích thành phần chính Đề xuất bởi Sirovich và Kirby (1987) , sau đó được áp dụng để diễn tả đặc trưng khuôn mặt (1990) . PCA Training set : gồm P bức ảnhMxN . Mỗi bức ảnh là một vector trong không gian M*N chiều . Tìm một cơ sở trực chuẩn của không gian khuôn mặt . Những vector thuộc cơ sở này mang những nét tổng thể đặc trưng của khuôn mặt . PCA Có P ảnh → P vector : PCA Tìm một cơ sở trực chuẩn : PCA Ta thu được tập eigenfaces là một cơ sở trực chuẩn của không gian khuôn mặt . PCA PCA H là bức ảnhMxN→ H là vector M*N chiều . K = H – m . PCA – nhận diện Tính hai đại lượng sau : PCA – xác định vị trí H(x,y) : ảnh con của H tại (x,y) có kích thướcMxN . Dựa vào face map để xác định vị trí . Nhận xét Ưu điểm : rõ ràng , dễ cài đặt , là cơ sở để phát triển những thuật toán khác . Nhược điểm : Phụ thuộc vào tập huấn luyện ( kích thước , độ sáng , tư thế của những khuôn mặt ) . Tài liệu tham khảo