Báo cáo chủ đề nhận diện khuôn mặt (face recognition)

Nhập Mơn Trí Tuệ Nhân Tạo Báo Cáo Chủ Đề Nhận Diện Khuôn Mặt (Face Recognition) Các thành viên nhóm: 1.Lê Hồng Dũng 2.Trần Quốc Đạt 3.Nguyễn Minh Thuận 4.Ngô Tấn Đạt Ứng Dụng Giới Thiệu Nội Dung Ưu Điểm Demo Nhược Điểm Giới Thiệu Hệ thống nhận diện khn mặt:là ứng dụng máy tính tự động xác định nhận dạng người thơng qua hình ảnh video từ nguồn Điều kiện:So sánh đặc điểm khn mặt chọn trước từ hình ảnh cở sở liệu khơn mặt » Truyền Thống:Trích xuất ranh giới hoặc,đặc điểm từ khuôn mặt đối tượng » Nhận dạng chiều(3-D):Dùng cảm biến 3D nắm bắt thông tin ảnh Kỹ Thuật xác định đặc điểm đặc khn mặt như:mắt,mũi cằm,miệng…kể góc nghiệng »Phân tích kết cấu da:Đưa đường đặc trưng,hình dạng,và điểm da vào khơng gian tốn học,bổ sung phân tích cấu trúc da-> tăng 2025% Study of Face Recognition Techniques A Surevey Rafaqat Hussain Arain, Abdullah Maitlo, Sadaquat Ali Ruk, Hidayatullah Shaikh Department of Computer Science, Shah Abdul University, Khairpur, Sindh, Pakistan Madan Lal, Kamlesh Kumar Department of Computer Science Sindh Madressatul Islam University, Karachi, Sindh, Pakistan Cách FaceID Apple hoạt động sao? Face Detection: Đây trình phát khuôn mặt ảnh Các máy ảnh camera phone điều có chức • Có nhiều cách để phát hiện: +Thơng qua màu sắc, cử động qua góc cạnh ảnh +Phổ biến thuật toán Viola-Jones(Thư viện Opencv) _ _ $:Hệ thống phải train với nhiều ảnh để tìm mặt người 10 Face Recognition: Đây trình phát khuôn mặt train sở liệu trước.Các khuôn mặt so sánh với liệu train Ứng dụng        “ Địa điểm công cộng Các quan chúng phủ Ngân hàng,ATM Sân bay Các công ty ,doanh nghiệp Mở thiết bị di động Quảng cáo thông minh 12 Ưu Điểm ⋆ Góp phần vào việc kích hoạt hệ thống vận hành thơng nhiều lĩnh vực khác ⋆ Cụ thể công nghệ nhận dạng khuôn mặt ứng dụng bán lẻ ⋆ Ít tác động đến người dùng công nghệ sinh trắc học nhanh chóng ⋆ Tồn q trình phát , nhận dạng, đối chiếu tiến hành hoàn toàn tự động 13 Nhược Điểm ⋆ Biểu cảm,lão hóa ⋆ Dữ liệu không thống ⋆ Dữ liệu lớn dẫn đến tốc độ chậm ⋆ Góc khuất,thiếu sáng,vật dụng,độ phân giải 14 Demo Phân tích code & Demo Gồm bước: 1.Các bược tiến hành nhận diện đối tượng 2.Dữ liệu train so khớp trình chạy 3.Tỉ lệ so khớp 16 1.Các bước tiến hành nhận diện đối tượng >> Dùng MTCNN để phát cắt khn mặt (đưa vào Processed) >> Dùng Facenet để trích suất đặc trưng (Model) >> Dùng SVM để classifier nhận diện (code so sánh độ so khớp với liệu train) 17 2.Dữ liệu train so khớp trình chạy Raw: liệu đầu vào dùng để train trước nhận dạng Processed: liệu sau xử lí Model: liệu phân nhóm (Train) 3.Tỉ lệ so khớp 0.5(50%):tỉ lệ khuôn mặt giống liệu đối tượng train 18 Thanks For Watching ! 19 ... thống nhận diện khuôn mặt: là ứng dụng máy tính tự động xác định nhận dạng người thơng qua hình ảnh video từ nguồn Điều kiện:So sánh đặc điểm khn mặt chọn trước từ hình ảnh cở sở liệu khôn mặt »... bước: 1.Các bược tiến hành nhận diện đối tượng 2.Dữ liệu train so khớp trình chạy 3.Tỉ lệ so khớp 16 1.Các bước tiến hành nhận diện đối tượng >> Dùng MTCNN để phát cắt khuôn mặt (đưa vào Processed)... Opencv) _ _ $:Hệ thống phải train với nhiều ảnh để tìm mặt người 10 Face Recognition: Đây q trình phát khn mặt train sở liệu trước.Các khuôn mặt so sánh với liệu train Ứng dụng        “ Địa