TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN 3 ĐỀ TÀI PHẦN MỀM NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ĐỂ ĐIỂM DANH Giảng viên hướng dẫn Nguyễn Ngọc Văn Sinh viên thực hiện Trần Văn Đạt 20172[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN ĐỀ TÀI: PHẦN MỀM NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ĐỂ ĐIỂM DANH Giảng viên hướng dẫn : Nguyễn Ngọc Văn Sinh viên thực : Trần Văn Đạt Lớp : ĐT VT 03 K62 Hà Nội, 2/2022 20172453 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN ĐỀ TÀI: PHẦN MỀM NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ĐỂ ĐIỂM DANH Giảng viên hướng dẫn : Nguyễn Ngọc Văn Sinh viên thực : Trần Văn Đạt Lớp : ĐT VT 03 K62 Hà Nội, 2/ 2022 20172453 LỜI CẢM ƠN Trong suốt trình học tập trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, em tiếp thu nhiều kiến thức thiết thực bổ ích Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ quý thầy cô bạn bè Để hoàn thành báo cáo này, nỗ lực thân, em trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến: Xin cảm ơn thầy Nguyễn Ngọc Văn,người tận tình hướng dẫn ,giúp em xác định rõ mục tiêu phương hướng để hoàn thành ứng dụng Bước đầu vào thực tế, tìm hiểu nghiên cứu, kiến thức em cịn hạn chế Do vậy, không tránh khỏi thiếu sót điều chắn, em mong nhận ý kiến đóng góp q báu cơ,để kiến thức chúng em lĩnh vực hoàn thiện Một lần chúng em xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh số ứng dụng 1.2 Tổng quan kỹ thuật xử lý ảnh số 1.2.1 Thu nhận ảnh 1.2.2 Tiền xử lý 1.2.3 Phân đoạn ảnh (Phân vùng ảnh) 1.2.4 Biểu diễn mô tả 1.2.5 Nhận dạng nội suy 1.2.6 Cơ sở tri thức 1.3 Những khái niệm hệ thống xử lý ảnh 1.3.1 Điểm ảnh .4 1.3.2 Độ phân giải ảnh 1.3.3 Mức xám ảnh 1.3.4 Định nghĩa ảnh số CHƯƠNG 2: NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT BẰNG EIGENFACE .6 2.1 Tìm hiểu PCA (Principal Component Analysis) 2.2 Tìm hiểu EigenFace 2.3 Face Detection 2.4 Tìm hiểu AdaBoost .10 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 12 3.1 Sơ đồ phân cấp chức hệ thống 12 3.2 Sơ đồ chức hệ thống .12 3.3 Bảng mô tả chức hệ thống .13 3.3 Sơ đồ mức ngữ cảnh 16 3.4 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh 16 3.5 Sơ đồ quan hệ thực thể liên kết 17 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG .18 CHƯƠNG 5: MINH HỌA MỘT VÀI TÍNH NĂNG CHÍNH CỦA HỆ THỐNG 22 5.1 Khi người dùng sinh viên đăng nhập 22 5.2 Khi đối tượng đăng nhập giảng viên 26 5.3 Khi đối tượng đăng nhập admin 30 DANH MỤC HÌNH ẢN Hình 1 Các bước xử lý ảnh số Hình Quá trình xử lý ảnh .5 Hình Các đặc trưng mở rộng đặc trưng Haar-like sở Hình 2 Cách tính Integral Image ảnh 10 Hình Ví dụ cách tính nhanh giá trị mức xám vùng D ảnh 11 Hình Mơ hình phân tần kết hợp phân loại yếu để xác định khơn mặt 12 Hình Kết hợp phân loại yếu thành phân loại mạnh .12 Hình Sơ đồ phân cấp chức hệ thống 13 Hình Sơ đồ chức hệ thống 13 Hình 3 Sơ đồ mức ngữ cảnh 17 Hình Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh .18 Hình Sơ đồ quan hệ thực thể liên kết 18 Hình 4.1 Thu thập data thử nghiệm 19 Hình 4.2 Nhận diện khuôn mặt sinh viên sau đăng nhập 20 Hình 4.4 Yale Face database .21 Hình 4.5 Đánh giá kết thử nghiệm 22 Hình Form sinh viên đăng nhập 23 Hình Form Face Recognition .26 Hình Form Face Recognition thực chức điểm danh 27 Hình Form giảng viên đăng nhập 29 Hình 5 Form Class 31 Hình Form admin đăng nhập 33 Hình Form Admin Main Page 35 Hình Add test image to database .39 Hình Kết training data from Student Data Set 40 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng mô tả chức đăng nhập 13 Bảng mô tả chức nhận dạng khuôn mặt 14 Bảng mô tả chức điểm danh 14 Bảng mô tả chức cập nhật thông tin sinh viên 15 Bảng mô tả chức thêm data sinh viên .15 Bảng mô tả chức test data 16 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh số ứng dụng Xử lý ảnh ứng dụng rộng cần nhiều kiến thức sở khác Đầu tiên phải kể đến lĩnh vực xử lý tín hiệu số, kiến thức tảng cho xử lý tín hiệu chung, khái niệm tích chập, biến đổi Fourier, biến đổi Laplace, lọc hữu hạn, Thứ hai cơng cụ tốn học Đại số tuyến tính xác suất thống kê Ngoài ra, kiến thức cần thiết khác Trí tuệ nhân tạo, Mạng Nơron nhân tạo, lý thuyết mờ, thường áp dụng q trình phân tích ảnh nhận dạng ảnh 1.2 Tổng quan kỹ thuật xử lý ảnh số Hình 1 Các bước xử lý ảnh số 1.2.1 Thu nhận ảnh Ảnh thu nhận qua camera màu đen trắng Camera thường dùng loại qt dịng, ảnh tạo có dạng chiều Chất lượng ảnh thu phụ thuộc vào thiết bị thu, môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 1.2.2 Tiền xử lý Sau thu nhận, ảnh nhiễu, độ tương phản thấp nên cần đưa vào tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng cao độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét 1.2.3 Phân đoạn ảnh (Phân vùng ảnh) Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh Ví dụ: để nhận dạng chữ (mã vạch) phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia câu, chữ địa tên người thành từ, chữ, số vạch riêng biệt để nhận dạng Đây phần phức tạp khó khăn xử lý ảnh dễ gây lỗi, làm độ xác ảnh Kết nhận dạng ảnh phụ thuộc nhiều vào công đoạn 1.2.4 Biểu diễn mô tả Đầu ảnh sau phân vùng chứa điểm ảnh vùng ảnh (ảnh phân đoạn) cộng với mã liên kết với vùng lân cận Việc biến đổi số liệu thành dạng thích hợp cần thiết cho xử lý máy tính 1.2.5 Nhận dạng nội suy Nhận dạng ảnh trình xác định ảnh Quá trình thường thu cách so sánh với mẫu chuẩn học (được lưu) từ trước, phương pháp khác invariant, phương pháp nghiên cứu nhận dạng Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng 1.2.6 Cơ sở tri thức Ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, tương phản, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý phân tích ảnh ngồi việc đơn giản hóa phương pháp tốn học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy trình tiếp nhận xử lý ảnh theo cách người Trong bước xử lý đó, nhiều khâu xử lý theo phương pháp trí tuệ người Hình Q trình xử lý ảnh 1.3 Những khái niệm hệ thống xử lý ảnh 1.3.1 Điểm ảnh Ảnh gốc (ảnh tự nhiên) ảnh liên túc không gian độ sáng Để xử lý máy tính (số), ảnh cần phải số hóa Số hóa ảnh biến đổi gần ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật vị trí (khơng gian) độ sáng (mức xám) Khoảng cách điểm ảnh thiết lập cho mắt người không phân biệt ranh giới chúng Mỗi điểm gọi điểm ảnh, hay gọi tắt pixcel Trong ảnh chiếu, pixel ứng với cặp tọa độ (x, y) - Định nghĩa: Điểm ảnh (pixel) phần tử ảnh số tọa độ (x,y) với độ xám màu định Kích thước khoảng cách điểm ảnh chọn thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám (hoặc màu) ảnh số gần ảnh thật Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh 1.3.2 Độ phân giải ảnh - Định nghĩa: Độ phân giải ảnh mật độ điểm ảnh ấn định ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bố, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian chiều 1.3.3 Mức xám ảnh - Mỗi điểm ảnh (pixel) có đặc trưng vị trí độ xám - Định nghĩa: Mức xám điểm ảnh cường độ ánh sáng gán giá trị số điểm Các giá trị mức xám thông thường: 16, 32 64 128, 256 (Mức 256 mức phổ dụng kỹ thuật máy tính dùng byte (8bit) để biểu diễn mức xám: 2^8 = 256 mức, từ đến 255) Ảnh đen trắng ảnh có màu đen, trắng với mức xám điểm ảnh khác Ảnh nhị phân: ảnh có mức đen trắng, phân biệt tức dung bit mô tả 2^1 mức xám Nói cách khác điểm ảnh ảnh nhị phân Ảnh màu: khuôn khổ lý thuyết màu (RGB) để tạo nên giới màu Người ta dùng byte mô tả mức màu, giá trị màu: 2^8*3 = 2^24 xấp xit 16 triệu màu 1.3.4 Định nghĩa ảnh số Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật 10 ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO ĐỒ ÁN ĐỀ TÀI: PHẦN MỀM NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT ĐỂ ĐIỂM DANH Giảng viên hướng dẫn : Nguyễn Ngọc Văn Sinh viên thực : Trần Văn... vector để chiếu data sang không gian lấy feature để training 12 2.3 Face Detection Để nhận dạng danh tính khn mặt, ta cần phát vị trí khuôn mặt đâu ảnh hay camera Để làm điều ta sử dụng thuật toán... pháp nghiên cứu nhận dạng Nội suy phán đoán theo ý nghĩa sở nhận dạng 1.2.6 Cơ sở tri thức Ảnh đối tượng phức tạp đường nét, độ sáng tối, tương phản, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong