Báo cáo xử lý ảnh khuôn mặt

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN II MÔN HỌC: XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI : MƠ HÌNH CHIẾU SÁNG NHẬN DẠNG KHN MẶT Giảng viên hướng dẫn : PGS TS Lê Hoàng Thái Thực báo cáo : Trần Minh Thông - N18DCCN218 Lớp: D18CQCN02-N I:MỞ ĐẦU Những thay đổi ánh sáng tạo thay đổi lớn hình dáng khn mặt, mơ tả Hình 7.1 Đặc điểm thay đổi để hiểu cách giải thích tác động ánh sáng nhận dạng khuôn mặt Trong chương này, thảo luận giải pháp cho vấn đề: Đưa mô tả ba chiều khn mặt, tư đặc tính phản xạ khn mặt hình ảnh truy vấn 2D, làm cách xác định hiệu liệu điều kiện ánh sáng tồn gây mơ hình để tạo hình ảnh truy vấn? Chúng mô tả phương pháp giải vấn đề cách tạo biểu diễn tuyến tính, đơn giản tập hợp tất hình ảnh mà khn mặt tạo điều kiện ánh sáng Các kết sử dụng trực tiếp hệ thống nhận dạng khn mặt chụp mơ hình 3D tất cá nhân cần nhận dạng Chúng có tiềm sử dụng hệ thống nhận dạng so sánh hình ảnh 2D xác làm cách sử dụng kiến thức chung hình dạng khn mặt 3D Một cách để đo khó khăn ánh sáng gây ra, thay đổi nào, số bậc tự cần thiết để mơ tả Ví dụ: tư khn mặt so với máy ảnh có sáu bậc tự — ba phép quay ba phép tịnh tiến Biểu khn mặt có vài chục bậc tự người ta xem xét số lượng co lại để thay đổi biểu cảm Để mô tả ánh sáng chiếu vào khuôn mặt, phải mô tả cường độ ánh sáng chiếu vào điểm khuôn mặt từ hướng Tức ánh sáng hàm vị trí hướng, nghĩa ánh sáng có vơ số bậc tự Tuy nhiên, chương này, hệ thống hiệu tính đến ảnh hưởng việc chiếu sáng sử dụng 10 bậc tự Điều có tác động đáng kể đến tốc độ độ xác hệ thống nhận dạng II: NỀN TẢNG VỀ PHẢN XẠ VÀ ÁNH SÁNG Cụ thể, theo định luật Lambert, tia sáng có cường độ l đến từ hướng ul đến điểm bề mặt có albedo ρ hướng pháp tuyến vr, cường độ i phản xạ điểm ánh sáng Nếu sửa ánh sáng bỏ qua ρ bây giờ, ánh sáng phản xạ hàm bề mặt bình thường Chúng ta viết hàm r (θ r, φr), r (vr) Nếu ánh sáng đến điểm từ nhiều hướng, ánh sáng phản xạ điểm tổng thể so với đóng góp cho hướng Nếu ký hiệu k (u · v) = max (u · v, 0), viết: biểu thị tích hợp bề mặt hình cầu III:TÁI TẠO VỚI HÌNH DẠNG TRƯỚC Các phương pháp trước sử dụng sưu tập hình ảnh để tái tạo 3D, điều quan tâm khám phá phương pháp khơi phục hình dạng khn mặt từ hình ảnh Gần đây, Kemelmacher – Shlizerman Basri đề xuất cách tiếp cận khai thác kiến thức trước hình dạng thô khuôn mặt để giải vấn đề tái tạo góc nhìn đơn lẻ đặt Thuật tốn thu đầu vào hình ảnh khuôn mặt tái tạo lại theo mơ hình 3D (hình dạng góc cạnh) số khn mặt khác Một mơ mơ tả cá nhân có sẵn hình dạng 3D mơ hình “trung bình” sưu tập Sau đó, thuật tốn cố gắng tái tạo lại hình dạng khn mặt hình ảnh đầu vào cách giải hình dạng từ tốn đổ bóng (SFS) Tuy nhiên, khiSFS sai giải pháp yêu cầu kiến thức điều kiện ánh sáng, thuộc tính điện trở (albedo) đối tượng tái tạo độ lệch ranh giới (tức giá trị độ sâu điểm cực trị), thuật tốn ước tính giá trị chúngbằng cách khai thác tương tự mơ hình đầu vào với hình dạng mong muốn Cụ thể, Kemelmacher – Shlizerman Basri tìm kiếm giải pháp cho vấn đề tối ưu hóa sau: IV: KẾT LUẬN Ánh sáng phức tạp tùy ý, nhiều trường hợp, tác dụng khơng Khi đối tượng Lambertian, khơng gian tuyến tính 9D đơn giản chụp tập hợp hình ảnh mà chúng tạo Điều giải thích kết thực nghiệm trước Nó cung cấp cho chúng tơi cách hiệu để hiểu tác động phản xạ Lambertian mộtbộ lọc thông thấp ánh sáng Hơn nữa, khơng gian 9D tính tốn trực tiếp từ mơ hình, dạng hàm đa thức bậc thấp chuẩn bề mặt chia tỷ lệ Mơ tả nàycho phép chúng tơi tạo thuật toán nhận dạng hiệu mà biết sử dụng giá trị gần xác hình ảnh mơ hình Ngồi ra, sử dụng cơng thức điều hịa để phát triển thuật tốn tái tạo nhằm khơi phục hình dạng 3D góc vật thể Chúng đánh giá hiệu thuật tốn nhận dạng cách sử dụng sở liệu gồm mơ hình hình ảnh khn mặt thật V: TÀI LIỆU THAM KHẢO Handbook of Face Recognition ... trước hình dạng thô khuôn mặt để giải vấn đề tái tạo góc nhìn đơn lẻ đặt Thuật tốn thu đầu vào hình ảnh khuôn mặt tái tạo lại theo mơ hình 3D (hình dạng góc cạnh) số khn mặt khác Một mơ mơ tả... vào khuôn mặt, phải mô tả cường độ ánh sáng chiếu vào điểm khuôn mặt từ hướng Tức ánh sáng hàm vị trí hướng, nghĩa ánh sáng có vơ số bậc tự Tuy nhiên, chương này, hệ thống hiệu tính đến ảnh hưởng... dạng khn mặt 3D Một cách để đo khó khăn ánh sáng gây ra, thay đổi nào, số bậc tự cần thiết để mơ tả Ví dụ: tư khn mặt so với máy ảnh có sáu bậc tự — ba phép quay ba phép tịnh tiến Biểu khn mặt có