Tải bản đầy đủ
3 Kết quả thực nghiệm và đánh giá

3 Kết quả thực nghiệm và đánh giá

Tải bản đầy đủ

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

-

Thay đổi đáng kể trong độ sáng và hình ảnh nền;

-

Kích thước khuôn mặt khác nhau (thay đổi gấp 4 lần);

-

Thay đổi các kiểu tóc và khuôn mặt của người, cũng như hướng quay của đầu;

-

Thay đổi tuổi tác và thay đổi quần áo;

-

Sự hiện diện của kính;.

Sử dụng CSDL này trong các thí nghiệm sẽ kiểm chứng được độ chính xác của hệ
thống ví CSDL gần nhất với điều kiện thực tế.
FERET COLOR

Hình 3.12. Kết quả phát hiện mặt người trong cơ sở dữ liệu FERET COLOR
Trong số 797 hình ảnh của 50 hình ảnh chính xác phát hiện khuôn mặt với cơ sở dữ
liệu FERET COLOR có tỷ lệ lỗi xấp xỉ 6,2%.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
43

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

Hình 3.13. Kết quả phát hiện mặt người trong cơ sở dữ liệu CAMERA

Học viên: Lê Thị Phương Anh
44

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

KẾT LUẬN
Những vấn đề đã được giải quyết trong luận văn
1- Luận văn đã nêu được tầm quan trọng của việc xác định vị trí khuôn mặt đối với
hệ thống nhận dạng mặt người nói riêng cũng như trong các hệ thống sinh trắc
học nói chung
2- Luận văn đánh giá các thuật toán phương pháp xác định vị trí mặt người đã và
đang được sử dụng, cũng như đã đưa ra được các đánh giá ưu điểm nhược điểm
của các phương pháp
3- Trong chương 3 đã đưa ra và xây dựng thuật toán xác định vị trí mặt người của
mình, cũng như đưa ra được 1 bài toán có ý nghĩa thực tiễn về việc xác định và
chuẩn hóa khuôn mặt theo chuẩn biometric.
4- Trong phần thực nghiệm đã thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu FERET COLOR – là
cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi đối với các hệ thống nhận dạng mặt người.
Công việc nghiên cứu trong tương lai
Trong tương lai chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu tối ưu thuật toán và xây dựng hệ
thống chuẩn hóa ảnh để có thể đưa vào sử dụng trong các hệ thống xây dựng cơ sở dữ liệu
phục vụ cho việc nhận dạng mặt người.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
45

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

PHỤ LỤC
CODE chương trình
--------MODULE FACE DETECTION-----% R-G, R-G-H, I2, components
function [OB_FACE,topy,botty,minxl,maxxr]=DETECT_FACE(obraz)
obraz_org=obraz;
%%% Get skin color by component R-G-B
[RGB]=FACE_RGB1(obraz_org);
obraz=double(obraz)/256;
[mm,nn,g]=size(obraz);
maska=hamming(mm)*hamming(nn)';
obraz3=(rgb2hsv(obraz));
%%% component H
H=norma(obraz3(:,:,1))/256;
H_ORG=1-im2bw(H);
H1=H<=.1; H2=H>=.9;
H=H1+H2;
HM = medfilt2(H,[1,1]);
%% component I
OF1=obraz(:,:,1); % компонента R
OF2=obraz(:,:,2); % компонента G
OF3=obraz(:,:,3); % компонента B
I2=(OF1-OF2)+(OF1-OF3); % modify I2;
dd=find(I2>-.05); % or dd=find(I2>0);
maska1=zeros(mm,nn); maska1(dd)=I2(dd); % select only face area!
maska1=norma(double(maska1));
I2abs=abs(I2<0);
I2new=maska;%I2>0;
I2new=double(I2new);
I2new = medfilt2(I2new,[1,1]);
%%% COMBINE component H,R-G-B and I
obraz_new=zeros(mm,nn);
for i=1:mm
for j=1:nn
if((fix(HM(i,j))>0) && (H_ORG(i,j)>0))
if(((I2new(i,j)>0)) && (RGB(i,j)>0))
obraz_new(i,j)=1;
end;
end;
end;
end;
obraz_new = medfilt2(obraz_new,[10,10]);
HMM=obraz_new.*maska;
zz=fncz2(obraz_new,2);
maxZ=max(max(zz));
[yy,xx]=find(zz==maxZ);
ob=im2bw(obraz_new);
%%% get top line
topyy=yy;
for j=xx-5:xx+5
i=1;
Học viên: Lê Thị Phương Anh
46

Xác định mặt người trong ảnh số dựa trên kỹ thuật nhận biết màu da
top=0;
while(i<=yy)
if((fix(ob(i,j))>0) && (top==0))
top=1;
yt=i;
i=yy+1;
end;
i=i+1;
end;
if(topyy>yt) topyy=yt; end;

end;
topy=fix(topyy-5);
if(topy<0) topy=0; end;

%%% get width
cl=0;
cr=0;
xl=0;
xr=0;
minxl=xx-30;
xl=minxl;
if(minxl<0) minxl=0; end;
maxxr=xx+30;
if(maxxr>nn) maxxr=nn; end;
xr=maxxr;
%%% Get Left line
for j=topyy:yy
i=1;
while(i<=xx)
if((fix(ob(j,i))>0) && (cl==0))
cl=1;
xl=i;
i=xx+1;
end;
i=i+1;
end;
if(xlcl=0;
end;
%%% Get right line
for j=topyy:yy
i=nn;
while(i>=xx)
if((ob(j,i)>0) && (cr==0))
cr=1;
xr=i;
i=xx;
end;
i=i-1;
end;
if(xr>maxxr) maxxr=xr; end;
cr=0;
end;
%%% get bottom line
botty=fix(topyy+3*(maxxr-minxl)/2);
if(botty>mm) botty=mm; end;
OB_FACE=obraz_org(topy:botty,minxl:maxxr,:)*1;
obraz_org(topy:botty,minxl:maxxr,:)=obraz_org(topy:botty,minxl:maxxr,:)*1;
Học viên: Lê Thị Phương Anh
47

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

-----------MAIN------------%%% VU DUY LINH, 2011
clear all;
clc;
Path='F:\HOC TAP\Face\DB\'; %% DUONG DAN TOI CSDL
N=20 ;
e=cputime;
L2='eye1.bmp';
ETA=imread(L2);
pause(0.1);
for kk=6:N
try
r=[Path num2str(kk) '.jpg'];
obraz_org=imread(r);
[H,W,g]=size(obraz_org);
obraz_org=imresize(obraz_org,0.5)*1.1;
figure(1);clf;
subplot(2,2,[1 3]);
imshow(obraz_org);
title(['Image input ', num2str(kk)]);
pause(0.1);
%%%% Call module face detection
try
[obraz,topy,botty,minxl,maxxr]=DETECT_FACE(obraz_org);
hold on; plot(minxl:maxxr,topy:topy,'r');
hold on; plot(minxl:maxxr,botty:botty,'r');
hold on; plot(minxl:minxl,topy:botty,'r');
hold on; plot(maxxr:maxxr,topy:botty,'r');
subplot(2,2,2); imshow(obraz); title('FACE AREA');
catch
end;
pause;%(0.1);
catch
end;
pause(0.5);
end;

Học viên: Lê Thị Phương Anh
48

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

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt
Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình xử lý ảnh, Nxb Đại học Thái Nguyên.
Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2007), Nhập môn xử lý ảnh số, Nxb Khoa học và Kỹ thuật.

Tiếng Anh
R.-J. Huang. Detection strategies for face recognition using learning and evolution - PhD thesis, George
Mason University, Fairfax, Virginia, 1998.
M.-H. Yang, D. Kriegman, N. Ahuja. Detecting faces in images: a survey , IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence (PAMI) 24 (1) (2002) 34–58.
J. Sobottka and I. Pitas, “Segmentation and Tracking of Faces in Color Images”, Proc. Second Int’l Conf.
Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 236-241, 1996.
T.K. Leung, M.C. Burl, and P. Perona, “Finding Faces in Cluttered Scenes Using Random Labeled Graph
Matching”, Proc. Fifth IEEE Int’l Conf. Computer Vision, pp. 637-644, 1995.
K.V. Mardia and I.L. Dryden, Shape Distributions for Landmark Data, Advanced Applied Probability, vol. 21,
pp. 742-755, 1989.
Kim, H., Kang, W., Shin, J., Park, S. Face detection using template matching and ellipse fitting, IEICE Trans.
Inform. Syst., 2000, E38-D(11):2008-2011
J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine
Intelligence, vol. 8, no. 6, pp. 679-698, June 1986.
H.P. Graf, T. Chen, E. Petajan, and E. Cosatto, “Locating Faces and Facial Parts”, Proc. First Int’l
Workshop Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 41-46, 1995.
E. Osuna, R. Freund, and F. Girosi, “Training Support Vector Machines: An Application to Face Detection”
Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 130-136, 1997
Sakai et al, Locating and extracting the eye in human face images, Pattern Recognition 1996 29(5), pp. 771–
779.
Craw et al. Robust face detection at video frame rate based on edge orientation features // in: Proceedings of
the Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition
(AFGR),Washington, DC, USA, 2002, pp. 342–347.
P. Sinha, Object Recognition via Image Invariants: A Case Study, Investigative Ophthalmology and Visual
Science, vol. 35, no. 4, pp. 1735-1740, 1994.
P. Sinha, Processing and Recognizing 3D Forms, PhD thesis, Massachusetts Inst. of Technology, 1995.
A. Yuille, P. Hallinan, and D. Cohen, “Feature Extraction from Faces Using eformable Templates”, Int’l J.
Computer Vision, vol. 8, no. 2, pp. 99-111, 1992.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
49

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

K. Lam and H. Yan, “Fast Algorithm for Locating Head Boundaries,” J.Electronic Imaging, vol. 3, no. 4, pp.
351-359, 1994.
Fuzhen Huang and Jianbo Su, “Multiple Face Contour Detection Using adaptive Flows”, Sinobiometrics
2004, LNCS 3338, pp. 137-143, Springer-Verlag Berlin eidelberg, 2004.
A. Lanitis, C.J. Taylor, and T.F. Cootes, “An Automatic Face Identification System Using lexible Appearance
Models”, Image and Vision Computing, vol. 13, no. 5, pp. 393-401, 1995.
M. Kirby and L. Sirovich, “Application of the Karhunen-LoeveProcedure for the Characterization of Human
Faces”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, no. 1, pp. 103-108, Jan. 1990
P. Viola and M. J. Jones, “Robust Real-Time Face Detection”, International Journal of Computer Vision
57(2), 137-154, Kluwer Academic Publishers, Netherlands, 2004.
H. Rowley, S. Baluja, T. Kanade. Neural network-based face detection // IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence (PAMI) 20 (1) (1998) 23–38.
Viola, P. Rapid. Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features // Proc. IEEE Conference on
CVPR, 2001, pp. 511-518.
H. Rowley, S. Baluja, T. Kanade. Neural network-based face detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence (PAMI) 20 (1) (1998) 23–38.
B. Fro¨ba, C. Ku¨blbeck. Robust face detection at video frame rate based on edge orientation features // in: Proceedings of
the Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (AFGR),Washington, DC,
USA, 2002, pp. 342–347.
O. Jesorsky, K. Kirchberg, R. Frischholz. Robust face detection using the hausdorff distance // in: Proceedings of the Third
International Conference on Audio- and Video-based Biometric Person Authentication (AVBPA), Halmstad,
Sweden, 2001, pp. 90–95.
V. Popovici, Y. Rodriguez, J.-P. Thiran, S. Marcel. On performance evaluation of face detection and localization
algorithms // in: Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Cambridge, UK, 2004,
pp. 313–317.
Cai, J., Goshtasby, A. Detecting human faces in color images, Image and Vision Computing, 1999, 18(1), pp. 63-75.
Viola, P. Rapid. Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features // Proc. IEEE Conference on CVPR, 2001,
pp. 511-518.
Sobotka K., Pitas I. Looking for Faces and Facial Features in Color Images // In 4th Open Russian-German Workshop:
Pattern Recognition and Image Analysis, Valday, The Russian Federation, March 3-9, 1996.
Z. Qian, D. Xu. Automatic eye detection using intensity filtering and K-means clustering // Pattern Recognition Letters 31
(2010) pp. 1633–1640.
Zhou, Z., Geng, X., Projection functions for eye detection // Pattern Recognition 2004 37 (5), pp. 1049–1056.
D’Orazio, T., Leo, M., Cicirelli, G., Distante, A., An algorithm for real time eye detection in face images // In: Proc. IEEE
Conf. on Pattern Recognition, 2004, pp. 278–281.
Liu, Hong; Wu, Yuwen; Zha, Hongbin Eye state detection from color facial image sequence // Proc. SPIE Vol. 4875, 31
July 2002, p. 693-698.
Xiaoxing Li; Mori, G.; Hao Zhang. Expression-Invariant Face Recognition with Expression Classification // Canadian
Conf. on Computer and Robot Vision, 07-09 June 2006, pp. 77–85.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
50

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

К.М. Нюнькин, Определение углов наклонов головы человека на изображениях // Украина «Искусственный
интеллект» 01-2004, стр. 243-250.

Học viên: Lê Thị Phương Anh
51