Đồ án khoa cơ điện, điện tử, đại học lạc hồng (26)

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Đề tài: Phần mềm điểm danh tự động Sinh viên thực : VÕ QUANG TRƯỜNG NGƠ CHÍ LỘC Giảng viên hướng dẫn: TS PHAN NHƯ QUÂN Lớp: 18DC111 Nghiên cứu tổng quan thuật Giới thiệu toán nhận dạng 01 02 04 03 Chương trình Nội dung Kết luận phát triển Giới thiệu 1:Giới thiệu tổng quan • Phổ biến đời sống người làm cho lượng thông tin thu hình ảnh ngày tăng Theo đó, lĩnh vực xử lý ảnh trọng phát triển, ứng dụng rộng rãi đời sống xã hội đại • • Một tốn nhiều người quan tâm lĩnh vực xử lý ảnh nhận dạng khn mặt (Face Recognition) Có hai phương pháp nhận dạng phổ biến nhận dạng dựa đặc trưng phần tử khuôn mặt biến đổi Gabor Wavelet mạng Neural, SVM,…và nhận dạng dựa xét tổng thể tồn khn mặt phương pháp PCA, LDA, LFA Giới thiệu  Phương pháp: • • • Nghiên cứu phương pháp, thuật toán phục vụ cho việc phát nhận dạng khuôn mặt người ảnh Nghiên cứu thư viện Python Tự tạo thư viện ảnh cách thu thập thông qua chụp camera lấy liệu khn mặt hình ảnh cung cấp Tìm hiểu nhận dạng khn mặt (Face Recognition)  • • 2:Phương pháp kết Kết quả: Khi camera bắt hình khn mặt hiển thị tên độ xác so sánh với ảnh lưu thư viện trước Lưu liệu điểm danh như: tên, ngày tháng, thời gian tình trạng (có mặt trễ) vào excel để dễ dàng quản lí     Nghiên cứu tổng quan 3:Bài toán nhận dạng mặt người Hệ thống nhận dạng mặt người hệ thống nhận vào ảnh, đoạn video (một dịng hình ảnh liên tục) webcam Qua xử lý, tính tốn hệ thống xác định vị trí mặt người (nếu có) ảnh xác định người số người mà hệ thống biết (qua trình học) người lạ Nghiên cứu tổng quan 4:Kiến trúc hệ thống nhận dạng mặt người Nghiên cứu tổng quan 5:Hạn chế phương pháp • • • • • • Tư chụp, góc chụp Sự xuất thiếu số thành phần khuôn mặt Sự biểu cảm khuôn mặt Sự che khuất Hướng ảnh (pose variations) Điều kiện ảnh Thuật toán nhận dạng Thuật toán HOG Thuật toán nhận dạng Tạo 68 điểm khuôn mặt Chương trình SƠ ĐỒ LẮP ĐẶT Thuật tốn nhận dạng Chương trình phụ: cài đặt thư viện ảnh Thuật tốn nhận dạng Chương trình chính: Nhận diện điểm danh Thuật toán nhận dạng Lưu định dạng liệu Kết luận phát triển 1.Kết luận • Báo cáo đồ án trình bày kiến thức để giải tốn nhận dạng khn mặt người Riêng phương pháp nhận dạng mặt người thư viện OpenCV trình bày chương Từ kết cho thấy, độ xác chương trình đạt 70% nhận dạng Tuy nhiên, thời gian hạn chế nên chương trình cịn nhiều khuyết điểm nhiều ý tưởng chưa thực • Để chương trình sử dụng thực tế cần nhiều thời gian nghiên cứu giải vấn đề gặp phải, thực ý tưởng để nâng cao tốc độ, hiệu suất độ xác chương trình Kết luận phát triển 2.Hướng phát triển • Trong tương lai, phần mềm nhận dạng khuôn mặt điểm danh phát triển vượt bậc, dùng thuật tốn xử lí ảnh tốt để nhận dạng khn mặt cách xác Có thể giám sát chủ động theo thời gian thực tất đối tượng phạm vi • Áp dụng giải toán kẹt xe cách giám sát, kiểm sốt lưu lượng lưu thơng mật độ xe từ đưa cảnh báo hướng dẫn Các hệ thống nhận dạng khuôn mặt nghiên cứu triển khai cho phận an ninh sân bay Dữ liệu từ hệ thống nhận dạng khn mặt thu thập lưu trữ mà đối tượng không hay biết Thông tin sau bị tin tặc kẻ truy cập với mục đích xấu ... khuất Hướng ảnh (pose variations) Điều kiện ảnh Thuật toán nhận dạng Thuật toán HOG Thuật toán nhận dạng Tạo 68 điểm khn mặt Chương trình SƠ ĐỒ LẮP ĐẶT Thuật tốn nhận dạng Chương trình phụ: cài... trình chính: Nhận diện điểm danh Thuật toán nhận dạng Lưu định dạng liệu Kết luận phát triển 1.Kết luận • Báo cáo đồ án trình bày kiến thức để giải toán nhận dạng khuôn mặt người Riêng phương... độ xác so sánh với ảnh lưu thư viện trước Lưu liệu điểm danh như: tên, ngày tháng, thời gian tình trạng (có mặt trễ) vào excel để dễ dàng quản lí     Nghiên cứu tổng quan 3:Bài toán nhận dạng