NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN-CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ
BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐH GIAO THôNG VẬN TẢI TPHCM KHOA ĐiỆN-ĐiỆN TỬ ViỄN THÔNG LuẬN VĂN TỐT NGHIỆP GVHD : ThS. PHAN THANH MINH ĐỀ TÀI : NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN- CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ Bối cảnh thực tế Lái xe mệt mỏi, ngủ gật là một nguyên nhân chính trong một số lượng lớn các vụ tai nạn xe. Thống kê gần đây ước tính rằng hàng năm 36.376 trường hợp, giết chết 9.838 người, bị thương 38.060 người có thể là do tai nạn liên quan đến tài xế ngủ gật vì nhiều lý do. (Theo Baomoi.com- dự toán của các vụ tai nạn xe tại Việt Nam trong năm 2012). Mục đích luận văn Nội dung Các lý thuyết , thuật toán để nhận dạng và theo dõi khuôn mặt , nhận dạng mắt và nhận dạng con ngươi. Lưu đồ thuật toán chương trình chính và các chương trình con. Tiến hành mô phỏng trên Visual Studio 2008. A B 1/ Đặc trưng Haar-like Haar-like là các đặc trưng cơ bản để xác định khuôn mặt người. Mỗi đặc trưng Haar–like là sự kết hợp của hai hay ba hình chữ nhật "trắng" hay "đen" . Giá trị của đặc trưng Haar-like là sự chênh lệch giữa tổng của các pixel của các vùng đen và các vùng trắng. f(x) =∑vùng đen(mức xám của pixel)-∑ vùng trắng(mức xám của pixel) Để phát hiện khuôn mặt, ảnh được quét bằng một cửa sổ con chứa các đặc trưng Haar-like. Ứng với một đặc trưng Haar-like ,nếu giá trị của đặc trưng Haar-like tại cửa sổ con x vượt quá một ngưỡng nào đó thì đó là khuôn mặt, ngược lại thì không phải là khuôn mặt. 2/ADABOOST AdaBoost là một bộ phân loại mạnh phi tuyến phức hoạt động trên nguyên tắc kết hợp tuyến tính các bộ phân loại yếu để hình thành nên một bộ phân loại mạnh . 3/CAMSHIFT Camshift là thuật toán cơ sở theo dõi khuôn mặt trong OpenCV. Khuôn mặt sẽ có các thuộc tính đặc trưng như góc , cạnh, khoảng cách các bộ phận, màu sắc Sau khi xác định được khuôn mặt ta chia các pixel bức ảnh thành 2 phần : phần thuộc khuôn mặt hoặc phần thuộc nền. Khi đối tượng di chuyển sang vị trí mới các thuộc tính của đối tượng sẽ được phân tích và so sánh với nền xung quanh để xác định vị trí và tiếp tục theo dõi khuôn mặt trong vị trí mới . 4/Không gian màu Không gian màu là một mô hình toán học dùng để mô tả các màu sắc trong thực tế được biểu diễn dưới dạng số học. Các không gian màu : 1.RGB 2.HSV 5/Threshold ( ngưỡng/cạnh ) -Là bước chuyển đổi ảnh xám thành ảnh nhị phân Gồm 2 loại Global thresholding Adaptive thresholding -Sử dụng 1 ngưỡng chung cho toàn bộ hình ảnh trong đó Z là một tập hợp các giá trị cường độ -Lựa chọn các ngưỡng khác nhau cho mỗi điểm ảnh dựa trên một loạt các giá trị độ sáng trong khu vực lân cận của nó: T: Ngưỡng chung cho 1 khu vực. 6/Canny Edge detection Mục đích của việc phát hiện cạnh(biên) là làm giảm đáng kể số lượng dữ liệu trong một hình ảnh, trong khi vẫn giữ các tính chất cấu trúc được sử dụng để xử lý hình ảnh. Gồm 5 bước: +Làm mịn +Theo dõi biên bởi trễ +Loại bỏ thành phần không tối đa +Ngưỡng kép +Tìm độ dốc *Bước 1: Làm mịn -Hình ảnh được làm mịn bằng bộ lọc Gaussion để loại bỏ nhiễu. *Bước 2: Tìm độ dốc -Độ dốc tại mỗi điểm ảnh trong hình ảnh trơn được xác định bằng cách áp dụng Sobel-operator *Bước 3: Loại bỏ thành phần không tối đa -Thực hiện bằng cách bảo tồn tất cả các cực đại trong hình ảnh, và xóa tất cả mọi thứ khác +Khoanh vùng gradient hướng θ gần 45o, tương ứng với việc sử dụng một khu vực 8 kết nối. + So sánh sức mạnh cạnh của các điểm ảnh hiện tại với sức mạnh cạnh của các điểm ảnh theo hướng dốc tích cực và tiêu cực +Nếu sức mạnh cạnh của các điểm ảnh hiện hành là lớn nhất, bảo tồn giá trị của sức mạnh cạnh • Bước 4:Ngưỡng kép - Pixel cạnh mạnh hơn so với ngưỡng cao được đánh dấu là mạnh; pixel cạnh yếu hơn so với ngưỡng thấp bị loại bỏ và pixel cạnh giữa hai ngưỡng được đánh dấu là yếu • Bước 5: Theo dõi biên bởi trễ -Cạnh mạnh được xác định , và ngay lập tức có thể được bao gồm trong hình ảnh cạnh thức. Cạnh yếu được bao gồm nếu và chỉ nếu chúng được kết nối với các cạnh mạnh mẽ [...]... triển được một chương trình mô phỏng hữu ích cho người lái xe với tên gọi là “ Nhận diện trạng thái của mắt và ứng dụng vào hệ thống phát hiện-cảnh báo ngủ gật cho tài xế ” Nhược điểm : tỷ lệ chính xác còn hạn chế đối với trường hợp thiếu ánh sáng, mang kính, ánh sáng chênh lệch quá nhiều hoặc nền xung quanh quá nhiều chi tiết XIN CHÂN THÀNH CÁM ƠN THẦY CÔ VÀ CÁC bạn đã chú ý theo dõi bài Thuyết trình... Được sử dụng để xác định các thông số của Một đường tròn b, bán kính R trước một một đường tròn (a,với R) khi biết cho trước số điểm nằm trên đường tròn 8/LƯU ĐỒ GiẢI THUẬT CHƯƠNG TRÌNH CHÍNH VÀ CÁC CHƯƠNG TRÌNH CON 8.1/Thuật toán chương trình chính 8.2/Sơ đồ thuật toán đếm số Frame 8.3/ Sơ đồ thuật toán phát hiện con ngươi 8.4/Sơ đồ cảnh báo 9/ ĐÁNH GIÁ KẾT QuẢ Ưu điểm : đã xây dựng và phát triển... kính, ánh sáng chênh lệch quá nhiều hoặc nền xung quanh quá nhiều chi tiết XIN CHÂN THÀNH CÁM ƠN THẦY CÔ VÀ CÁC bạn đã chú ý theo dõi bài Thuyết trình ! Xin mời thầy cô đặt câu hỏi về các vấn đề trong đề tài . : ThS. PHAN THANH MINH ĐỀ TÀI : NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN- CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ Bối cảnh thực tế Lái xe mệt mỏi, ngủ gật là một nguyên nhân chính. ích cho người lái xe với tên gọi là “ Nhận diện trạng thái của mắt và ứng dụng vào hệ thống phát hiện-cảnh báo ngủ gật cho tài xế ”. Nhược điểm : tỷ lệ chính xác còn hạn chế đối với trường. phát hiện con ngươi. 8.4/Sơ đồ cảnh báo 9/ ĐÁNH GIÁ KẾT QuẢ. Ưu điểm : đã xây dựng và phát triển được một chương trình mô phỏng hữu ích cho người lái xe với tên gọi là “ Nhận diện trạng thái