Ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong điểm danh tại học viện chính trị khu vực iii

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TRẦN HỮU THỌ ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN KHN MẶT TRONG ĐIỂM DANH TẠI HỌC VIỆN CHÍNH TRỊ KHU VỰC III LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HỆ THỐNG THÔNG TIN Đà Nẵng - Năm 2023 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TRẦN HỮU THỌ ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT TRONG ĐIỂM DANH TẠI HỌC VIỆN CHÍNH TRỊ KHU VỰC III Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẨN KHOA HỌC TS Nguyễn Trần Quốc Vinh Đà Nẵng - Năm 2023 iii LỜI CẢM ƠN Lời em xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu, q thầy giáo phịng Đào tạo Trường Đại học sư phạm Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Lãnh đạo Khoa Tin học, quý thầy cô giáo giảng dạy, cung cấp cho em kiến thức quý báu suốt thời gian học tập vừa qua Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo TS Nguyễn Trần Quốc Vinh tận tình hướng dẩn, giúp đở em hồn thành luận văn Sau em xin gửi lời cảm ơn đến anh chị em đồng nghiệp hổ trợ, giúp đở em hoàn thành luận văn Tác giả luận văn Trần Hữu Thọ iv LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tồn nội dung trình bày luận văn cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Các tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng, trích dẫn đầy đủ Tôi xin chịu trách nhiệm với lời cam đoan Tác giả luận văn Trần Hữu Thọ vii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN iii LỜI CAM ĐOAN iv DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xi DANH MỤC CÁC BẢNG xii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp lý thuyết 4.2 Phương pháp thực nghiệm Ý nghĩa khoa học thực tiển đề tài Kết cấu luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT 1.1 Lịch sử hình thành phát triển 1.2 Bài tốn nhận diện khn mặt 1.2.1 Phát vùng khuôn mặt 10 1.2.2 Trích rút đặc trưng 11 1.2.3 Nhận diện khuôn mặt 11 viii 1.3 Các phương pháp nhận diện khuôn mặt 14 1.3.1 Nhận diện khuôn mặt dựa đặc trưng 15 1.3.2 Nhận diện khuôn mặt dựa so khớp mẫu 15 1.3.3 Nhận diện khn mặt dựa mơ hình 16 1.4 Kết chương 17 CHƯƠNG 2: NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT SỬ DỤNG PCA VÀ SVM 19 2.1 PCA 19 2.1.1 Giới thiệu phương pháp PCA 19 2.1.2 Đặc trưng PCA 23 2.1.3 Phương pháp phân tích thành phần 24 2.1.3.1 Vector riêng 24 2.1.3.2 Kì vọng ma trận hiệp phương sai 24 2.1.4 Các bước thực trích chọn đặc trưng PCA 25 2.2 SVM 27 2.2.1 Cơ sở lý thuyết 27 2.2.2 Phân lớp nhị phân với SVM 29 2.3 Giải pháp kết hợp PCA SVM 30 2.3.1 Đề xuất mơ hình nhận dạng 30 2.3.2 Các bước nhận diện khuôn mặt 30 2.4 2.3.2.1 Nhận diện vùng khuôn mặt 30 2.3.2.2 Trích rút đặc trưng 31 2.3.2.3 Nhận dạng/Phân lớp 31 Kết chương 31 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DIỆN ix KHUÔN MẶT TẠI ĐƠN VỊ 32 3.1 Mơ hình nhận dạng 32 3.2 Dữ liệu hệ thống nhận dạng 32 3.3 Kết thử nghiệm 35 3.4 Kết chương 39 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 x DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT PCA Principal Component Analysis SVM Support Vector Machine ATM Automated Teller Machine CSDL Cơ sở liệu 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Vũ Hữu Tiệp (2018) “Machine learning bản” [2] Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phú Dỗn (2007), “Tổng quan phương pháp xác định khn mặt người” Tiếng Anh [3] Kang Ryoung Park, “Gaze Detection System by Wide and Auto Pan/Tilt Narrow View Camera”, DAGM 2003, LNCS 2781, pp 76-83, SpringerVerlag Berlin Heidelberg, 2003 [4] T K Leung, M.C Burl, P Perona, “Finding Faces in Cluttered Scenes Using Random Labeled Graph Matching”, Proc 5th IEEE Conf Computer Vision (ICCV’95), pp 637-644, 1995 [5] Mark Everingham and Andrew Zisserman, “Automated Person Identification in Video”, CIVR 2004, LNCS 3115, pp 289-298, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2004 [6] Shou-Der Wei and Shang-Hong Lai, “An Efficient Algorithm for Detecting Faces from Color Images”, PCM 2002, LNCS 2532, pp 1177-1184, SpringerVerlag Berlin Heidelberg, 2002 [7] Kenji Iwata, Hitoshi Hongo, Kazuhiko Yamamoto, and Yoshinori Niwa, “Robust Facial Parts Detection by Using Four Directional Features and Relaxation atching”, KES 2003, LNAI 2774, pp 882-888, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2003 [8] Rogerio S Feris, Jim Gemmell, Kentaro Toyama, and Volker Kruger, “Hierarchical Wavelet Networks for Facial Feature Localization”, Proceedings of Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp 118-123, 2002 [9] Fuzhen Huang and Jianbo Su, “Multiple Face Contour Detection Using adaptive 43 Flows”, Sinobiometrics 2004, LNCS 3338, pp 137-143, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2004 Internet [10] https://vi.wikipedia.org/wiki/Hệ_thống_nhận_dạng_khn_mặt [11] https://vi.wikipedia.org/wiki/Phép_phân_tích_thành_phần_chính [12]https://tuanvanle.wordpress.com/2013/12/25/gioi-thieu-ve-phuong-phapprincipal-component-analysis-pca-va-mot-so-ung-dung-trong-tai-chinh-phan-i/ Phuong phap nghien ciru: ~ ~~.~ c::v.~ TQU.• < ClLL t••• c£ cs!sI ~.~ k1s ~ CQ~ & .~ I .fu;.' "~""! (l.~A' ~~ ,~ ~) ~.; ~~ \::~ w .~ bh.a.r ~ &4 v •• J J~ lxtl '(}tl.~ c CItv .~:J ~~.; ~ J,3.~, .~ s ~ eke ~~ ~~ ;;~;~~···:···Z········ lJ;.d.~.c.£G: A-.3,J.~,~, 9: ~.A:CJ~.v thc*.kon / K~t qua nghien cuu: r~ l-:la~ f ~ b.I S\J:~ c;a( clLo~ 2~.; M f.~ ; ~ d£u ~P':r ~eJ lr.dU ~~e(~ilc:t.~ CqW.~.Ric1» f···w.~··~··'6!·/),(·u~.J ~ ~l If-rkr \ ,;::,tv L ,o}, ur···~:J···~··qUCj·~··''3'.,-;p II '~.J"O ~ ~~ 00A.2 • ~ cJJ.;b ~ f, U &M~ ~~ dU ~!.&A AM(j clJ cR.a ~.~ o~ • .~ ~ ~ .c.cW.~ ~.~a.L.icL~ ~.~.t •• Danb gia cbung - ~.~n ~ ~~~b.vQn ~ ~ap~ rjn~, ···~···'l······c.b···~····~···)w&::·h-~·l···-··············· ~ -rl &.:J AI.thang :Lniim ~_3 NgtrOi nh~n xet. - ~ ~ - - DAr HOC vA NANG TRUONG D~I HQC SU PH~M CQNG HOA xA HQI CHU NGHiA VI~T NAM DQcl~p - T" - H~nh phuc NHAN XET LUAN VAN TOT NGHIEP (Danh cho nguoi phan bien) HQ va ten nguiri nh~n xet: Nguyen Quang Thanh HQe vi: TiSn sy Chuyen nganh: Bao dam Toan hoc cho May tinh va H~ thong thong tin CO'quan eong hie: Sa Thong tin va Truyen thong Da N~ng Ho va ten hoc vien eao hoc: Trin Hiru Tho Chuyen nganh: H~ thong thong tin Ten d~ tai lu~n van: Ung dung nhan dien khuon mat diem danh tai Hoc vien chinh tri khu V\ICIII y KIEN NH~N XET Nhdn xet chung: Luan van thirc hien nghien CUuphuong phap luan, co sa Iy thuyet lien quan Ung dung nhan dien khuon mat va mo phong irng dung Cl,1 the dS diem danh tai Hoc vien chinh tri khu V\ICIII v~If chon d~ tai: Giam sat tu dong la mot huang moi duoc nghien ciru va phat triSn linh V\ICnhan dang sir dung cong nghe xu Iy anh Vi~c phat hi~n cac d6j tugng qua camera nha cac ky thu~t xu Iy anh la huang nghien cuu co y nghla khoa hdfr li~u thu nghi~m, xay d\Ing mo hinh nh~n di~n khuon m~t nguai, hu~n luy~n danh gia kSt qua dC;ltduQ'C Lu~n van d§:dC;ltduQ'ccac kSt qua sau: a) Trinh bay duQ'Cm(>ts6 khai ni~m, ly thuySt lien quan nh~n dj~n khuon m~t, phdo cua Kernel REF V~ Y oghia khoa hQc, frog dl}og thl!c ti~o va huo-og mo- r