NHẬN DIỆN TRẠNG THÁI CỦA MẮT VÀ ỨNG DỤNG VÀO HỆ THỐNG PHÁT HIỆN-CẢNH BÁO NGỦ GẬT CHO TÀI XẾ

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

thuật toán để nhận

dạng và theo dõi

khuôn mặt , nhận

dạng mắt và nhận

dạng con ngươi.

toán chương trình

chính và các chương trình con.

phỏng trên Visual

Studio 2008.

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.

 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 45 o , 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

7/HOUGH CIRCLE TRANSFORM

 Được sử dụng để xác định các thông số của một đường tròn (a, b, R) khi biết trước một số điểm nằm trên đường tròn

Một đường tròn với bán kính R cho trước

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.

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 ”.

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 !

XIN MỜI THẦY CÔ ĐẶT CÂU HỎI

VỀ CÁC VẤN ĐỀ TRONG ĐỀ TÀI.