Phát hiện đặc trưng và mô tả hình dạng của đối tượng trong ảnh bằng thuật toán histogram of oriented gradients (hog)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CƠ SỞ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN II _ BÁO CÁO GIỮA KỲ MÔN HỌC: XỬ LÝ ẢNH Đề tài: PHÁT HIỆN ĐẶC TRƯNG VÀ MƠ TẢ HÌNH DẠNG CỦA ĐỐI TƯỢNG TRONG ẢNH BẰNG THUẬT TOÁN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS (HOG) Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Lê Hoàng Thái MỤC LỤC Tóm tắt: I GIỚI THIỆU CHUNG 1 Lịch sử phát triển Một số ứng dụng II TỔNG QUAN VỀ HOG III PHƯƠNG PHÁP TIẾN HÀNH Tiền xử lý 2 Tính tốn Gradient Các bước tính HOG IV KẾT LUẬN V ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ KẾT QUẢ VI NGUỒN VÀ TRÍCH DẪN 10 Phát đặc trưng mơ tả hình dạng đối tượng ảnh thuật toán Histogram of Oriented Gradients (HOG) Nguyễn Thanh Tú Tóm tắt: báo cáo mô tả khái quát lịch sử phát triển, cách thức quy trình xử lý thuật toán Histogram of Oriented Gradients (HOG) việc phát đặc trưng đánh dấu điểm mốc hình ảnh Bài viết tóm tắt dựa vào nguồn thơng tin internet bao gồm diễn đàn, trang web, báo khoa học nước I GIỚI THIỆU CHUNG: Lịch sử phát triển: Histogram of Oriented Gradients sử dụng cho mục đích phát đối tượng Khái niệm lần định nghĩa Robert K McConnell phổ biến rộng rãi Navneet Dalal Bill Triggs trình bày Hội nghị Thị giác Máy tính Nhận dạng Mẫu (CVPR) năm 2005 Một số ứng dụng: Nhận dạng người hay Human Dectection ứng dụng phổ biến HOG lĩnh vục thị giác máy tính (Computer Vision) Đây ứng dụng Navneet Dalal & Bill Triggs (cha đẻ thuật toán HOG) chọn để thực nghiên cứu Histogram of Oriented Gradients Trong báo hai nhà khoa học công bố năm 2005, HOG dùng để phân tích 1800 ảnh người với loạt tư chủ thể bối cảnh khác kết cho thấy HOG thật thuật toán hiệu Ngay thời đại ngày ngay, mà mơ hình dựa Deep Learning bùng nổ mạnh mẽ, mơ hình thuộc họ CNN (Inception Net, mobile Net, Resnet, Dense Net, Alexnet, Unet,…) chiếm ưu HOG thuật toán điển đáng tham khảo cho người bước chân vào lĩnh vực nghiên cứu Thị giác Máy tính (Computer Vision) Ngồi ra, HOG sử dụng việc nhận diện gương mặt (Face Detection), nhận diện vật thể khác hay tạo feature cho toán phân loại ảnh,… II TỔNG QUAN VỀ HOG: Điểm mấu chốt nguyên lý hoạt động HOG dựa hình dạng vật thể cục mô tả thông qua ma trận độ lớn Gradient (Gradient Magnitude) ma trận phương Gradient (Gradient Direction) Hình ảnh chia thành lướt ô vuông, lưới xác định nhiều vùng cục liền kề chồng lên nhau, vùng cục gọi Khối (Block) bao gồm nhiều ô cục (4 có kích thước 8x8 pixels) Sau biểu đồ histogram vùng cục chuẩn hóa theo Norm chuẩn bậc Norm chuẩn bậc Phép chuẩn hóa nhằm tạo biến đổi tốt thay đổi ánh sánh đổ bóng III PHƯƠNG PHÁP TIẾN HÀNH: Tiền xử lý: Nhằm thuận tiện cho việc chia hình ảnh thành khối (block) ô (cell) cho bước tính tốn sau hình ảnh từ tập liệu đầu vào nên resize kích thước chung Hình 1: Resize hình ảnh tập liệu kích thước chung Tính tốn Gradient: Áp dụng Mặt nạ Đạo hàm Rời rạc (Discrete Derivateive Mask) để tính Gradient hai chiều ngang dọc Sau sử dụng lọc Sobel để tách ma trận có cường độ ảnh khác Đối với ảnh màu, Gradient ba kênh (red, green, blue) đánh giá Độ lớn gradient điểm ảnh giá trị lớn cường độ gradient ba kênh, góc góc tương ứng với gradient tối đa Hình 2: Kết sau thực tính tốn gradient Các bước tính HOG: i Chia hình ảnh thành block có kích thước 16x16 pixels, block gồm cell có kích thước 8x8 pixel Hình 3: ảnh sau chia cell ii Tính tốn đặc trưng HOG cell sử dụng không gian hướng bin Tại cell xây dựng ma trận 8x8 cường độ gradient ma trận 8x8 hướng gradient, vote trọng số pixel vào biểu đồ Histogram of Gradients Hình 4: Thực đạo hàm thu hai ma trận Gradient Magnitude Gradient Direction Hình 5: Vote trọng số pixel vào Histogram of Gradients Hình 6: Thu biểu đồ Histogram of Gradient gồm bin tương ứng với ô vng lưới vng iii Chuẩn hóa vector histogram theo block 16x16 cách thực việc nối vector histogram 1x9 lại với thu vector histogram tổng hợp 1x36 chuẩn hóa norm bậc vector iv Nói vector 1x36 lại với thành vector lớn, vector HOG đại diện cho tồn hình ảnh Hình 7: Kết thu sau biểu diễn vector Histogram lưới ô vuông ảnh gốc IV KẾT LUẬN: Với ảnh có kích thước lớn cho vector HOG đủ lớn để nhận đặt trưng vật thể từ phát hình dạng vật thể phục vụ cho việc hậu xử lý sau V ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ KẾT QUẢ: Như trình bày trên, Histogram of Oriented Gradients (HOG) ứng dụng nhiều việc liên quan đến Thị giác Máy tính Trong viết này, tác giả lấy ứng dụng việc nhận diện người (Human detection) làm ví dụ, chi tiết ứng dụng cách thực trích nguồn từ viết “Thuật tốn HOG (Histogram of Oriented Gradients)” tác giả Phạm Đình Khánh (Khoa học liệu (phamdinhkhanh.github.io)) VI NGUỒN VÀ TRÍCH DẪN: 1) Thuật tốn HOG (Histrogram of oriented gradient) – Phạm Đình Khánh 2) Tìm hiểu phương pháp mô tả đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients) – Hải Hà 3) Image gradient - Wikipedia 4) Histogram of oriented gradients - Wikipedia 5) Sobel operator - Wikipedia 6) Landmark Points Detection in Case of Human Facial Tracking and Detection - Anita Jindal, Rashmi Priya - International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT) ISSN: 2249 – 8958, Volume-9 Issue-2, December, 2019 10 ... TẾ VÀ KẾT QUẢ VI NGUỒN VÀ TRÍCH DẪN 10 Phát đặc trưng mơ tả hình dạng đối tượng ảnh thuật toán Histogram of Oriented Gradients (HOG) Nguyễn Thanh Tú Tóm tắt: báo cáo mô tả khái... khái quát lịch sử phát triển, cách thức quy trình xử lý thuật tốn Histogram of Oriented Gradients (HOG) việc phát đặc trưng đánh dấu điểm mốc hình ảnh Bài viết tóm tắt dựa vào nguồn thơng tin... pixel vào biểu đồ Histogram of Gradients Hình 4: Thực đạo hàm thu hai ma trận Gradient Magnitude Gradient Direction Hình 5: Vote trọng số pixel vào Histogram of Gradients Hình 6: Thu biểu đồ Histogram