Báo cáo xử lý ảnh nhận diện khuôn mặt1

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN II CHỦ ĐỀ: NHẬN DẠNG KHN MẶT Mơn: Xử lý ảnh Giảng viên hướng dẫn: Lê Hoàng Thái Sinh viên thực hiện: Võ Hoàng Long MSSV : N18DCCN115 Lớp : D18CQCN01-N TP Hồ Chí Minh - 2021 MỤC LỤC Trang Mở đầu 2: Lịch sử phát triển Hệ thống nhận diện khuôn mặt a) Phát khuôn mặt b) Nhận dạng khuôn mặt Ứng dụng 10 Kết luận 11 Tài liệu tham khảo 11 Mở đầu Với phát triển không ngừng khoa học công nghệ, đặc biệt với điện thoại thông minh (smartphone) ngày đại sử dụng 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 Không dừng lại việc chỉnh sửa, tăng chất lượng hình ảnh mà với cơng nghệ xử lý ảnh giải toán nhận dạng chữ viết, nhận dạng dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt… Một toán nhiều người quan tâm lĩnh vực xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition) Như biết, khuôn mặt đóng vai trị quan trọng q trình giao tiếp người với người, mang lượng thơng tin giàu có, chẳng hạn từ khn mặt xác định giới tính, tuổi tác, chủng tộc, trạng thái cảm xúc, đặc biệt xác định mối quan hệ với đối tượng (có quen biết hay khơng) Do đó, tốn nhận dạng khn mặt đóng vai trò quan trọng nhiều lĩnh vực đời sống ngày người hệ thống giám sát, quản lý vào ra, tìm kiếm thơng tin người tiếng,…đặc biệt an ninh, bảo mật Có nhiều phương pháp nhận dạng khuôn mặt để nâng cao hiệu suất nhiên dù hay nhiều phương pháp vấp phải thử thách độ sáng, hướng nghiêng, kích thước ảnh, hay ảnh hưởng tham số mơi trường Bài tốn Nhận diện khn mặt (Face Recognition) bao gồm nhiều toán khác như: phát mặt người (face detection), đánh dấu (facial landmarking), trích chọn (rút) đặc trưng (feature extration), gán nhãn, phân lớp (classification) Trong thực tế, nhận dạng khuôn mặt người (Face Recognition) hướng nghiên cứu nhiều nhà khoa học quan tâm, nghiên cứu để ứng dụng thực tiễn Ở trường đại học hàng đầu Công Nghệ Thông Tin Massachusetts Institute of Technology (MIT), Carnegie Mellon University (CMU), Standford, Berkeley công ty lớn Microsoft, Apple, Google, Facebook có trung tâm sinh trắc học (Biometrics Center) nghiên cứu nhận dạng khn mặt người trở thành lĩnh vực nghiên cứu Gần đây, công ty Hitachi Kokusai Electric Nhật cho đời camera giám sát, chụp ảnh tìm 36 triệu khn mặt khác có nét tương tự sở liệu vịng giây 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 Trong đó, PCA phương pháp trích rút đặc trưng nhằm giảm số chiều ảnh đơn giản mang lại hiệu tốt Hệ thống hoạt động ổn định có tính thích nghi cao liệu đầu vào thay đổi nhiều Lịch sử phát triển Thế kỷ 21 bắt đầu với loạt câu hỏi tính bảo mật khả thật công nghệ nhận diện khuôn mặt Bị tác động vô số báo cáo cho liệu nhận diện khuôn mặt bị sử dụng cho mục đích xấu, trào lưu cấm phủ sử dụng công nghệ nổ phát triển mạnh mẽ Tính đến nơi, có tới bảy thành phố Mỹ – San Francisco, Oakland Berkeley California, Brookline, Somerville, Northampton, Cambridge Massachusetts – cấm phủ sử dụng cơng nghệ nhận diện khn mặt Tồn bang California thơng qua lệnh cấm năm việc sử dụng hệ thống nhận diện khn mặt Camera rà sốt thể cảnh sát Một phần phản đối bắt nguồn từ ý kiến người dân khơng muốn cảnh sát có khả theo dõi, định vị vị trí tìm hiểu danh tính người tham gia biểu tình “Bình minh” cơng nghệ Nhận diện khn mặt – năm 1960 Những người tiên phong công nghệ nhận diện khuôn mặt Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf Charles Bisson Năm 1964 1965, Bledsoe với Wolf Bisson bắt đầu sử dụng máy tính để nhận diện khn mặt người Do kinh phí dự án bắt nguồn từ quan tình báo giấu tên, phần lớn cơng việc không công bố Tuy nhiên, sau người ta tiết lộ hầu hết công việc liên quan đến việc đánh dấu tay điểm khác khuôn mặt tâm mắt, miệng, v.v Khoảng cách điểm mốc tự động tính tốn so sánh hình ảnh khác để xác định danh tính Bắt đầu q trình nâng cao độ xác cơng nghệ – năm 1970 Tiếp tục từ công việc ban đầu Bledsoe, vào năm 1970, Goldstein, Harmon Lesk mở rộng phạm vi cơng việc cách phân tích đặc điểm cụ thể màu tóc, độ dày môi để phục vụ cho công việc nhận diện khuôn mặt Chương trình FERET – năm 1990/2000 Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DAPRA) Viện Tiêu chuẩn Công nghệ Quốc gia (NIST) triển khai chương trình Cơng nghệ Nhận diện Khn mặt (FERET) vào đầu năm 1990 để khuyến khích thị trường công nghệ Dự án liên quan đến việc tạo sở liệu hình ảnh khn mặt Trong thử nghiệm, có tới 2.413 ảnh tĩnh đại diện cho 856 người Chương trình bước ngoặt lớn cho công nghệ nhận diện khn mặt ngành nghề liên quan tới Truyền thông xã hội – 2010 – Hiện Trở lại năm 2010, Facebook bắt đầu triển khai chức nhận diện khuôn mặt giúp xác định người xuất ảnh đăng Facebook Tính gây tranh cãi với phương tiện truyền thông tin tức, làm dấy lên loại viết liên quan đến quyền riêng tư cá nhân Tuy nhiên, người dùng Facebook nói chung dường khơng bận tâm tới điều ngày, 350 triệu ảnh đăng tải gắn thẻ ngày Iphone X – 2017 Công nghệ nhận diện khuôn mặt sau ứng dụng nhiều vào thiết bị thông minh sống Cụ thể, công nghệ sử dụng thay cho khóa mở điện thoại FaceID trở thành từ khóa hot nhất, chìa khóa khiến Iphone X bán chạy hết Tương lai công nghệ nhận diện khuôn mặt Bước vào năm 2021, công nghệ nhận diện khuôn mặt phát triển tốc độ chóng mặt việc sử dụng cơng nghệ ngày trở nên phổ biến Một số ngành nghề sử dụng cơng nghệ bao gồm: • • • • • • • • Bán lẻ Khách sạn Khu nghỉ dưỡng Máy ATM Quảng cáo kỹ thuật số An tồn xe bt Các hãng hàng khơng Trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa Cửa hàng khơng cần nhân viên Sử dụng cơng nghệ cách xác tạo khác biệt to lớn cho sống Hệ thống nhận diện khuôn mặt a) Phát khuôn mặt - Đặc trưng Haar-like - Thuật toán tăng tốc Adaboost + Tiếp cận boosting + Adaboost b) Nhận dạng khuôn mặt i) Tiền xử lý Quá trình giúp nâng cao chất lượng hình ảnh, chuẩn hóa mặt liệu, kích thước hình ảnh Giúp cho việc trích rút đặc trưng xác ii) Rút trích đặc trưng Trích rút đặc trưng kỹ thuật sử dụng thuật tốn để lấy thơng tin mang đặc điểm riêng biệt người Principle Components Analysis - PCA thuật toán sử dụng để tạo hình ảnh từ hình ban đầu Ảnh có kích thước nhỏ nhiều so với ảnh ban đầu mang đặc trưng ảnh cần nhận dạng Về chất, PCA tìm khơng gian theo hướng biến thiên mạnh tập hợp vector không gian cho trước Trong không gian người ta hy vọng việc phân loại mang lại kết tốt so với không gian ban đầu (1) Thuật tốn PCA Khơng gian tạo tạo PCA cấu thành từ K vector đơn vị có chiều N Mỗi vector gọi Eigenfaces Phép biến đổi: Ứng dụng • • • • • • • • Ngăn chặn tội phạm cửa hàng bán lẻ Mở khóa điện thoại Quảng cáo thơng minh Tìm người tích Hỗ trợ người mù Bảo vệ thực thi pháp luật Hỗ trợ điều tra pháp y Nhận diện người mạng xã hội 10 • • • • • • • • • • • • • Chuẩn đoán bệnh Nhận diện nhân vật quan trọng kiện thể thao Bảo vệ trường học khỏi mối đe dọa Theo dõi diện học sinh Sòng bạc Ngăn chặn việc ăn cấp giấy vệ sinh Giúp giao dịch diễn an tồn thuận tiện Xác thực danh tính ATM Làm cho ngành du lịch hàng không thuận tiện dễ dàng Theo dõi diện nhà thờ Tìm vật ni bị Nhận diện tài xế Kiểm soát quyền vào khu vực nhạy cảm Kết luận Hệ thống nhận dạng khuôn mặt mạnh mẽ xử lý trạng thái biến thể xảy tình hoạt động thực tế Điều có nghĩa có khả xử lý tất biến thể khuôn mặt ánh sáng, tư thế, biểu khác yếu tố biến đổi khác thu nhận khn mặt có độ phân giải thấp từ xa Để cải thiện hiệu suất giải biến thể, nhiều thuật toán đề xuất nhằm mục đích tổng qt hóa cho người khơng nhìn thấy, phân tích nhiều nhân tố cấu trúc ẩn khuôn mặt Trong trường hợp khuôn mặt có độ phân giải thấp, phương pháp xử lý trước nâng cao độ phân giải ảnh khn mặt trình bày chi tiết Các biến thể tư nhỏ xử lý trainning phân loại khác Tuy nhiên, biến thể tư lớn mơ hình hóa phương pháp Tensorfaces Tài liệu tham khảo Handbook of Biometrics 11 ... với cơng nghệ xử lý ảnh giải toán nhận dạng chữ viết, nhận dạng dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt… Một toán nhiều người quan tâm lĩnh vực xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition) Như biết,... thu hình ảnh ngày tăng Theo đó, lĩnh vực xử lý ảnh trọng phát triển, ứng dụng rộng rãi đời sống xã hội đại Không dừng lại việc chỉnh sửa, tăng chất lượng hình ảnh mà với cơng nghệ xử lý ảnh giải... Thế kỷ 21 bắt đầu với loạt câu hỏi tính bảo mật khả thật cơng nghệ nhận diện khuôn mặt Bị tác động vô số báo cáo cho liệu nhận diện khn mặt bị sử dụng cho mục đích xấu, trào lưu cấm phủ sử dụng