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thực hiện từ những dữ liệu thu thập được để phục vụ cho quá trình nhận dạng Ví dụ, muốn nhận dạng một người A, ta thu Nhóm 9 Page 28 Báo cáo môn Lý Thuyết Nhận Dạng thập các ảnh khuôn mặt của người A với nhiều tư thế, góc chụp và điều kiện chụp khác nhau, sau đấy cho bộ nhận dạng học theo thuật... training Tuy nhiên việc nhận dạng khuôn mặt là một công việc khó và tốn nhiều thời gian, do đó, tôi không thực hiện nó trong khóa luận của mình Xử lý đầu ra Khuôn mặt sau khi được phát hiện sẽ được tách ra khỏi bức ảnh và lưu dưới dạng ảnh bitmap với phần mở rộng là *.jpg Đối với đầu vào là các file ảnh, dữ liệu đầu ra cũng là file ảnh đấy nhưng có lưu vị trí khuôn mặt đã được phát hiện... các vùng khả quan (các ứng viên) có thể là khuôn mặt, cuối cùng các ứng viên này sẽ được đưa vào một bộ phân loại để tiến hành xác định ứng viên nào là mặt người 3 Phân tích và thiết kế hệ thống phát hiện mặt người a Nhiệm vụ Nhiệm vụ chính của chương trình là dò tìm khuôn mặt từ một bức ảnh, sau đó lưu khuôn mặt vào CSDL Nhóm 9 Page 26 Báo cáo môn Lý Thuyết Nhận Dạng Hình: Biểu đồ ngữ... Schneiderman-Kanade Lý do mà cấu trúc cascade đạt tốc độ nhận dạng nhanh chính là nhờ nó sớm loại bỏ được các mẫu background đơn giản (thường có số lượng lớn hơn nhiều so với các mẫu chứa object – các mẫu chưa khuôn mặt cần tiến hành nhận dạng) Bên cạnh đó, hệ thống của Viola và Jones cũng đạt được độ chính xác khá cao nhờ vào thuật toán cascade training, các bộ nhận dạng được huấn luyện... tin đối tượng, cùng với cách Integral Image tính nhanh các đặc trưng, không làm giảm tốc độ nhận dạng của hệ thống Như vậy, mô hình Cascade of Boosted Classifiers thật sự là một cách tiếp cận tốt cả về tốc độ lẫn khả năng nhận dạng, rất phù hợp với bài nhận dạng mặt người Nhóm 9 Page 23 Báo cáo môn Lý Thuyết Nhận Dạng Chương III: Xây dựng chương trình Tổng quan Trong lĩnh vực nào cũng... môn Lý Thuyết Nhận Dạng Để có thể kết hợp các bộ phân loại yếu, Adaboost sử dụng một trọng số (weight) để đánh dấu các mẫu khó nhận dạng Trong quá trình huấn luyện, cứ mỗi weak classifier được xây dựng, thuật toán sẽ tiến hành cập nhật lại trọng số để chuẩn bị cho việc xây dựng weak classifier tiếp theo: tăng trọng số của các mẫu bị nhận dạng sai và giảm trọng số của các mẫu được nhận. .. vào, không phải mẫu nào cũng thuộc loại khó nhận dạng, có những mẫu background rất dễ nhận ra (ta gọi đây là những mẫu background đơn giản) Đối với những mẫu này, ta chỉ cần xét một hay vài đặc trưng đơn giản là có thể nhận diện được chứ không cần xét tất cả các đặc trưng Nhưng đối với các bộ phân loại thông thường thì cho dù mẫu cần nhận dạng là dễ hay khó thì nó vẫn sẽ xét tất... dụng haar-like I Y Y N N N NON-CLASS Hình 14: Cascade of boosting classifiers Nhóm 9 Page 22 N C L Y A S S Báo cáo môn Lý Thuyết Nhận Dạng Viola và Jones đã sử dụng rất thành công cascade of boosting classifiers cho bài toán nhận dạng mặt người Với tập huấn luyện gồm 4196 hình mặt người được đưa về ảnh grayscale kích thước 24x24 và 9500 hình background, hai ôngđã xây dựng cấu trúc cascade... thuật toán học máy, bao gồm các bộ phân cụm, phân loại thống kê CvCam: Làm việc với Camera Vì lý do phạm vi của luận văn này chỉ làm việc với ảnh nên chúng tôi không trình bày CvCam ở đây 2 Hệ thống phát hiện mặt người Nhóm 9 Page 25 Báo cáo môn Lý Thuyết Nhận Dạng Hình: Tổng quan về hệ thống phát hiện mặt người Về cơ bản, từ ảnh gốc ban đầu, hệ thống sẽ chia ảnh thành vô số vùng nhỏ để tính .   Bo co môn L Thuyt Nhn Dng    . +.<A.B  !"## Nhm 9 Page 1 Bo co môn L Thuyt Nhn Dng $CD# EFG )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) )))))))))))  "HI"8#?(4J66 FG *)+,-./ Nhm. 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