Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 1. BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH SỐ

CHƯƠNG 1. BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH SỐ

Tải bản đầy đủ

Xác định mặt người trong ảnh số dựa trên kỹ thuật nhận biết màu da

-

Mặt người bị che khuất bởi các đối tượng khác có trong ảnh.

-

Sự biểu cảm của khuôn mặt: sự biểu cảm có thể làm thay đổi đáng kể các
đặc trưng và thông số của khuôn mặt, ví dụ như khuôn mặt của cùng một
người sẽ rất khác khi người đấy cười, tức giận hay sợ hãi …

1.3 Các ứng dụng của xác định mặt người

Xác định mặt người thường là một phần của một hệ thống (facial recognition system)
[2]. Nó thường được dùng trong giám sát video, giao tiếp người máy và quản lý cơ sở dữ
liệu ảnh…
Các ứng cơ bản của xác định mặt người có thể kể đến là:
-

Xác minh tội phạm: Dựa vào ảnh của một người, nhận dạng xem người đấy có
phải là tội phạm hay không bằng cách so sách với các ảnh tội phạm đang được
lưu trữ. Hoặc có thể sử dụng camera để phát hiện tội phạm trong đám đông.
Ứng dụng này giúp cơ quan an ninh quản lý con người tốt hơn.

-

Camera chống trộm: Các hệ thống camera sẽ xác định đâu là con người và theo
dõi xem con người đó có làm gì phạm pháp không, ví dụ như lấy trộm đồ, xâm
nhập bất hợp pháp vào một khu vực nào đó.

-

Bảo mật: Các ứng dụng về bảo mật rất đa dạng, một trong số đó là công nghệ
nhận dạng mặt người của laptop, công nghệ này cho phép chủ nhân của máy
tính chỉ cần ngồi trước máy là có thể đăng nhập được. Để sử dụng công nghệ
này, người dùng phải sử dụng một webcam để chụp ảnh khuôn mặt của mình và
cho máy “học” thuộc các đặc điểm của khuôn mặt giúp cho quá trình đăng nhập
sau này.

-

Lưu trữ khuôn mặt: Xác định mặt người có thể được ứng dụng trong các trạm
rút tiền tự động (ATM) để lưu trữ khuôn mặt của người rút tiền. Hiện nay có
những người bị người khác lấy trộm thẻ ATM và mã PIN, và bị rút tiền trộm,
hoặc có những chủ tài khoản đi rút tiền nhưng lại báo với ngân hàng là bị mất
thẻ và bị rút tiền trộm. Nếu lưu trữ được khuôn mặt của người rút tiền, ngân
hàng có thể đối chứng và xử lý dễ dàng hơn.

Các ứng dụng khác:
Học viên: Lê Thị Phương Anh
8

Xác định mặt người trong ảnh số dựa trên kỹ thuật nhận biết màu da

-

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.

-

An ninh sân bay, xuất nhập cảnh (hiện nay cơ quan xuất nhập cảnh Mỹ đã áp
dụng ). Dùng camera quan sát để xác thực người nhập cảnh và kiểm tra xem
người đấy có phải là tội phạm hay phần tử khủng bố 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 Obama phát biểu, tìm các phim
có diễn viên Thành Long đóng…

-

Kiểm tra trạng thái người lái xe có ngủ gật, mất tập trung hay không, và hỗ trợ
thông báo khi cần thiết.

-

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.

-

Hãng máy chụp hình Canon đã ứng dụng bài 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.

1.4 Xác định phạm vi đề tài

Trong đề tài này, tôi tập trung vào việc xác định khuôn mặt trong ảnh dựa trên nhận
biết màu da. Từ đấy lưu khuôn mặt tìm được vào cơ sử dữ liệu để phục vụ cho các mục
đích khác (chẳng hạn như nhận dạng mặt người hoặc ghép khuôn mặt vào bức ảnh
khác…). Do các điều kiện khó khăn đã nêu ở trên tôi xin đưa ra những giả định và ràng
buộc sau để giảm độ phức tạp của bài toán:
-

Các khuôn mặt được chụp thẳng hoặc góc nghiêng không đáng kể (nhỏ hơn
hoặc bằng 10o)

-

Phông nền của ảnh không quá phức tạp.

-

Ảnh được chụp trong điều kiện ánh sáng bình thường.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
9

Xác định mặt người trong ảnh số dựa trên kỹ thuật nhận biết màu da

CHƯƠNG 2. CÁC KỸ THUẬT XÁC ĐỊNH MẶT NGƯỜI TRONG ẢNH SỐ
Dựa vào tính chất của các phương pháp xác định mặt người trên ảnh, các phương
pháp này được chia thành bốn loại chính, tương ứng với bốn hướng tiếp cận khác nhau.
Ngoài ra cũng có rất nhiều nghiên cứu mà phương pháp xác định mặt người không chỉ dựa
vào một hướng mà có liên quan đến nhiều hướng.
-

Hướng tiếp cận dựa trên tri thức: Dựa vào các thuật toán, mã hóa các đặc trưng
và quan hệ giữa các đặc trưng của khuôn mặt thành các luật. Đây là hướng tiếp
cận theo kiểu top-down.

-

Hướng tiếp cận dựa trên đặc trưng không thay đổi: Xây dựng các thuật toán để
tìm các đặc trưng của khuôn mặt mà các đặc trưng này không thay đổi khi tư thế
khuôn mặt hay vị trí đặt camera thay đổi.

-

Hướng tiếp cận dựa trên so sánh khớp mẫu: Dùng các mẫu chuẩn của khuôn
mặt (các mẫu này đã được chọn và lưu trữ) để mô tả các khuôn mặt hay các đặc
trưng của khuôn mặt (các mẫu này được chọn tách biệt theo tiêu chuẩn đã được
các tác giả đề ra để so sánh). Phương pháp này có thể dùng để xác định vị trí
hay dò tìm khuôn mặt trên ảnh.

-

Hướng tiếp cận dựa trên diện mạo: Trái ngược với hướng tiếp cận dựa trên
khuôn mẫu, các mô hình (hay các mẫu) sẽ được học từ một tập ảnh huấn luyện
mà thể hiện tính chất tiêu biểu của sự xuất hiện của mặt người trong ảnh. Sau đó
hệ thống (mô hình) sẽ xác định mặt người. Phương pháp này còn được biết đến
với tên gọi tiếp cận theo các phương pháp học máy.

2.1 Hướng tiếp cận dựa trên tri thức
2.1.1 Tư tưởng của tiếp cận dựa trên tri thức

Trong hướng tiếp cận này, các phương pháp xác định mặt người được xây dựng dựa
vào các luật, các luật này phụ thuộc vào tri thức của các tác giả nghiên cứu về bài toán xác
định khuôn mặt. Dễ dàng xây dựng các luật cơ bản để mô tả các đặc trưng của khuôn mặt
và các quan hệ tương ứng. Ví dụ, một khuôn mặt thường có hai mắt đối xứng qua trục
Học viên: Lê Thị Phương Anh
10

Xác định mặt người trong ảnh số dựa trên kỹ thuật nhận biết màu da

thẳng đứng giữa khuôn mặt và có một mũi một miệng. Các quan hệ đặc trưng có thể là
quan hệ về vị trí và khoảng cách tương đối. Khó khăn của hướng tiếp cận này đó là làm
thế nào để chuyển các tri thức của con người về khuôn mặt sang các luật cho máy tính một
cách hiệu quả. Nếu các luật này quá chi tiết, chặt chẽ thì sẽ có thể xác định thiếu các
khuôn mặt có trong ảnh, nhưng nếu các luật quá tổng quát thì sẽ dẫn đến xác định sai khu
vực không phải là khuôn mặt thành khuôn mặt. Ngoài ra cũng khó để mở rộng phạm vi
của bải toán để xác định các khuôn mặt có nhiều tư thế khác nhau.
2.1.2 Các nghiên cứu liên quan

Có nhiều cách để xây dựng chương trình xác định mặt người theo hướng tiếp cận dựa
trên tri thức. Thông thường chương trình sẽ được xây dựng theo hướng dựa vào một
phương pháp nào đấy chọn ra các ứng viên trong bức ảnh trước, sau đó sẽ áp dụng các luật
để xác định ứng viên nào là khuôn mặt, ứng viên nào không phải là khuôn mặt. Quá trình
này có thể được áp dụng nhiều lần để giảm sai sót. Các luật được xây dựng dựa vào tri
thức của người nghiên cứu về các đặc trưng của khuôn mặt (ví dụ như cường độ phân
phôi và sự khác nhau ) của các vùng trên khuôn mặt.

Hình 2.1: Một phương pháp xác định khuôn mặt điển theo hướng tiếp cận Top-down.

Yang và Huang đã sử dụng hướng tiếp cận dựa trên tri thức để xác định khuôn mặt
[3-4]. Hệ thống của hai tác giả bao gồm ba mức luật. Đầu tiên các ông sử dụng một khung
cửa sổ để quét trên bức ảnh và thông qua một số tập luật để xác định các ứng viên có thể là
mặt người, ví dụ như tìm phần trung tâm của khuôn mặt (phần tối hơn trong hình 2.1).
Tiếp theo, dùng một tập luật để mô tả tổng quát hình dáng khuôn mặt, lọc các ứng viên ở
mức một thành một tập các ứng viên mới có xác xuất là khuôn mặt cao hơn. Cuối cùng,
các ông lại dùng một tập luật khác để xem xét ở mức chi tiết các đặc trưng khuôn mặt (có
thể là đặc trưng về mắt, mũi, miệng…), từ đó lọc ra các ứng viên chính xác nhất. Có thể

Học viên: Lê Thị Phương Anh
11