1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG MẶT TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG LPQ (LOCAL PHASE QUANTIZATION )

43 230 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 43
Dung lượng 2,94 MB

Nội dung

TR NG I H C HÀNG H I VI T NAM KHOA CÔNG NGH THÔNG TIN THUY T MINH TÀI NCKH C P TR NG TÀI XÂY D NG H TH NG NH N D NG M T T NG S D NG LPQ (LOCAL PHASE QUANTIZATION) Ch nhi m đ tài: TS NGUY N H U TUÂN Thành viên tham gia: ThS NGUY N V N TH Y H i Phòng, tháng 4/2016 M CL C M U 1 Tính c p thi t c a v n đ nghiên c u T ng quan v tình hình nghiên c u thu c l nh v c đ tài M c tiêu, đ i t Ph ng pháp nghiên c u, k t c u c a công trình nghiên c u K t qu đ t đ CH ng, ph m vi nghiên c u c c a đ tài NG 1: C S LÝ THUY T C A NH N D NG M T NG Bài toán nh n d ng m t ng I i – nh ng v n đ c b n 1.1 Gi i thi u 1.2 Thách th c nh n d ng m t ng i 1.3 Các cách ti p c n cho toán nh n d ng m t ng CH NG 2: CÁC THÀNH PH N C A M T H M TT i TH NG NH N D NG D NG 10 H th ng nh n d ng m t t đ ng 10 Phát hi n m t ng i s d ng đ c tr ng HOG 11 Chu n hóa ánh sáng v i b l c Retinal filter 15 Ph ng pháp trích ch n đ c tr ng LPQ (Local Phase Quantization) 17 B phân l p k-NN 20 CH NG 3: XÂY D NG H TH NG 23 Th vi n OpenCV dlib 23 1.1 Th vi n OpenCV 23 1.2 Th vi n dlib 26 D li u giao th c đánh giá hi u n ng c a h th ng 30 i K t qu nh n d ng 32 K T LU N 34 TÀI LI U THAM KH O 36 ii DANH SÁCH B NG BI U B ng 3.1: So sánh t l nh n d ng c a h th ng đ xu t v i k t qu công b khác 32 iii DANH SÁCH HÌNH NH Hình 1.1: Các thông tin có nh m t ng i Hình 1.2: Các b c m t h th ng nh n d ng m t Hình 2.1: Các b c h th ng nh n d ng m t t đ ng 10 Hình 2.2: nh input hai đ o hàm c a 12 Hình 2.3: nh input k t qu phát hi n c n ch nh nh m t v i HOG 14 Hình 2.4: Các b c b l c Retinal filter 15 Hình 2.5: K t qu c a vi c ti n x lý v i b l c Retina filter 17 Hình 2.6: M t s nh LPQ thu đ Hình 2.7: Các b c ph c t toán t LPQ 19 ng pháp trích ch n đ c tr ng LPQ 20 Hình 2.8: Minh h a b phân l p kNN 21 Hình 3.1: C u trúc c a th vi n OpenCV 23 Hình 3.2: C u trúc c a th vi n dlib 27 Hình 3.3: M t s nh m t ng i t c s d li u FERET 31 Hình 3.4: M t s k t qu v phát hi n m t ng i CSDL FERET 32 iv DANH SÁCH THU T NG , CH VI T T T Ch vi t t t HOG – Histogram of Oriented Gradient kNN – k-nearest neighbors LPQ – Local Phase Quantization FERET – FacE Recognition Technology PCA – Principal Components Analysis LDA – Linear Discriminant Analysis LBP – Local Binary Pattern SVM – Support Vector Machine Trang 2 7 v Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 M U Tính c p thi t c a v n đ nghiên c u Nh n d ng m t toán có nhi u ng d ng th c t nh n đ c s quan tâm l n t c ng đ ng nhà khoa h c nghiên c u v Th giác máy tính th i gian g n M t h th ng nh n d ng m t có nhi u b c m i b c l i m t l nh v c nghiên c u v i cách ti p c n khác Do vây, h u h t nghiên c u đ u th c hi n th c nghi m c s d li u chu n, có s n d li u c n thi t, mà không t p trung vào vi c xây d ng m t h th ng t đ ng nh n d ng t d li u thô ban đ u (các nh m t ch a qua x lý) T ng quan v tình hình nghiên c u thu c l nh v c đ tài Hi n nghiên c u v nh n d ng m t đ c chia thành h ng ti p c n khác cho t ng khâu c a m t h th ng hoàn ch nh v n g m có nhi u b c, m i b c có m t ch c n ng nh h ng khác t i hi u n ng chung c a h th ng Các th nghi m v t l nh n d ng c a cách ph xu t th ng đ c ti n hành t p d li u đ ch v ánh sáng, h th ng pháp đ c thu nh n u ki n h n ng, …, áp d ng vào th c t k t qu thu đ ng xa so v i môi tr c ng th nghi m Chính v y, đ tài này, t p trung vào vi c xây d ng m t h th ng t đ ng nh n d ng th nghi m v i u ki n nh thu nh n đ M c tiêu, đ i t c u ki n th c t ng, ph m vi nghiên c u M c tiêu c a đ tài xây d ng m t h th ng nh n d ng m t hoàn toàn t đ ng v i d li u đ u vào nh m t ng i s d ng LPQ, m t ph ng pháp trích ch n đ c tr ng nh m t có kh n ng làm vi c t t v i nh b m hay b nh h ng b i ánh sáng H th ng s g m module th c hi n: phát hi n vùng nh m t, ti n x lý, trích ch n đ c tr ng, h c nh n d ng Trang Thuy t minh đ tài NCKH c p tr Ph ng 2016 ng pháp nghiên c u, k t c u c a công trình nghiên c u Nh m xây d ng m t ch ng trình nh n d ng m t t đ ng, đ tài th c hi n nghiên c u v n đ sau: + Nghiên c u k thu t phát hi n nh m t d a đ c tr ng HOG (Histogram of Oriented Gradients) + Nghiên c u k thu t ti n x lý đ chu n hóa nh m t + Nghiên c u áp d ng LPQ (Local Phase Quantization) cho toán nh n d ng m t + Nghiên c u th vi n mã ngu n m OpenCV + Xây d ng ch K t qu đ t đ ng trình c c a đ tài ã nghiên c u kh o sát b c c a m t h th ng nh n d ng m t t đ ng k thu t khác có th áp d ng cho t ng b c thành công m t h th ng nh n d ng m t t đ ng v i b xu t xây d ng c c th nh sau: + T đ ng phát hi n c n ch nh khuôn m t b ng ph ng pháp HOG (Histograms of Oriented Gradients) + Chu n hóa u ki n ánh sáng c a nh m t ng i sau b c phát hi n c n ch nh b ng k thu t retina filter + Trích ch n đ c tr ng c a nh m t nh m bi u di n b c nh thành vector đ c tr ng s d ng ph ng pháp trích ch n đ c tr ng LPQ, m t ph ng pháp cho k t qu nh n d ng t t nhi u u ki n khó kh n, ch ng h n nh thay đ i c a ánh sáng nh b m + S d ng ph ng pháp phân l p kNN (k-nearest neighbors) cho b c nh n d ng đ đ a danh tính c a b c nh c n nh n d ng H th ng đ c cài đ t b ng ngôn ng C++ s d ng b công c Visual Studio 2015 update hai th vi n mã ngu n m OpenCV dlib Hi u n ng nh n d ng c a h th ng đ c th nghi m đánh giá b ng protocol chu n c Trang Thuy t minh đ tài NCKH c p tr s d li u nh m t ng ng 2016 i công c ng FERET (FacE Recognition Technology) so sánh v i k t qu công b c a ph ng pháp có liên quan K t qu so sánh cho th y r ng h th ng đ xu t có hi u n ng t t đ i v i nh m t có góc nhìn th ng đ c thu nh n u ki n nhà có ki m soát M c dù v y so sánh v i h th ng bán t đ ng k t qu nh n d ng c a h th ng v n ch a cao b ng i u h p lý vi c c n ch nh nh h th ng bán t đ ng d a t a đ c a m t ng iđ c xác đ nh b ng tay v n cho k t qu xác cao h n so v i vi c phát hi n c n ch nh t đ ng Trang Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 CH C S NG 1: LÝ THUY T C A NH N D NG M T NG Bài toán nh n d ng m t ng I i – nh ng v n đ c b n 1.1 Gi i thi u Nh n d ng m t ng i (Face recognition) m t ch đ nghiên c u thu c l nh v c th giác máy tính (Computer Vision) đ n m 90 c a th k tr m nh n đ c phát tri n t đ u nh ng c [1] Cho t i hi n nay, v n m t ch đ nghiên c u c s quan tâm c a nhi u nhà nghiên c u t nhi u l nh v c nghiên c u khác nh nh n d ng m u (Pattern Recognition), h c máy (Machine Learning), th ng kê (Statistics), sinh tr c h c (Biometrics) i u có r t nhi u ng d ng th c t c n t i m t h th ng nh n d ng m t, t h th ng qu n lý đ ng nh p đ n gi n cho t i ng d ng giám sát t i đ a m công c ng (public areas surveillance) ho c qu n lý dân s (population management) pháp lý (forsensics) Bên c nh đó, so v i h th ng nh n d ng d a đ c m sinh tr c h c khác c a ng i, nh nh n d ng m ng m t vân tay (fingerprint and iris recoginitions), dáng (gait recognition), nh n d ng m t có nhi u u m: + M t h th ng nh n d ng m t không đòi h i có s t đ it ng đ ng tác tr c ti p gi a c nh n d ng h th ng + Vi c thu nh n d li u ( nh m t) cho trình nh n d ng m t ng i d th c hi n h n so v i thu nh n đ c đ c m sinh tr c h c khác (nh thu nh n d u vân tay m ng m t) + D li u v m t ng i ph bi n h n so v i đ c tr ng khác s bùng n m ng xã h i (facebook, twitter …), d ch v chia s d li u đa ph ng ti n (youtube, vimeo …) s phát tri n m nh m c a thi t b thu nh n hình nh +T nh khuôn m t c a m t ng i ta có th khai thác nhi u thông tin liên quan ch không ch danh tính, ch ng h n nh gi i tính (gender), màu da (skin Trang Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 CH NG 3: XÂY D NG H TH NG Th vi n OpenCV dlib cài đ t h th ng, đ tài l a ch n ngôn ng C++ v i b công c Visual Studio 2015 Update s d ng hai th vi n mã ngu n m OpenCV dlib 1.1 Th vi n OpenCV Hình 3.1: C u trúc c a th vi n OpenCV OpenCV (http://opencv.org) m t th vi n mã ngu n m cài đ t thu t toán x lý nh, th giác máy tính h c máy OpenCV đ c vi t b ng ngôn ng C/C++ có th ch y h u h t n n t ng ph n c ng (Intel, Mac, Raspberry Pi, Adruno ) ph n m m (Windows, Mac OS, Linux, iOS, Android) Các ngôn ng công c l p trình ph bi n nh Python, Java, Ruby, Matlab, Objective C, Trang 23 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 c ng có th d dàng s d ng OpenCV vi c vi t tri n khai ng d ng th c t Ban đ u th vi n OpenCV hãng Intel phát tri n b o tr (t nh ng n m cu i c a th k tr c – b n alpha đ c phát hành th c vào tháng n m 1999) Sau Intel quy t đ nh chuy n OpenCV thành m t th vi n mã ngu n m t b d án Ngày OpenCV đ c phát tri n h tr b i đông đ o nhà phát tri n, nhà nghiên c u toàn th gi i M i ngày l i có m t b n vá l i v i thu t toán m i đ c thêm vào Phiên b n m i nh t c a OpenCV 3.1 công ty hi n b o tr cho OpenCV m t công ty c a Nga có tên Itseez M c đích thi t k c a OpenCV nh m t i ng d ng th i gian th c đòi h i thao tác tính toán ph i h t s c hi u qu v t c đ th c hi n nên k thu t t i u hóa đ c s d ng t t c m c đ : t vi c t n d ng ki n trúc đa nhân cho t i vi c s d ng t p l nh c a CPU m i nh t nh SSE 2, AVX, AVX 512 … OpenCV c ng t n d ng th vi n l p trình song song m i nh t nh TBB (Thread Building Blocks) c a Intel, OpenMP n n t ng CUDA c a Nvidia đ có th tri t đ khai thác tài nguyên c a h th ng mà ch y M t m c tiêu quan tr ng c a OpenCV cung c p m t h t ng thu t toán th giác máy tính có giao di n đ n gi n d dàng s d ng đ có th tr giúp cho l p trình viên, nhà nghiên c u nhanh chóng xây d ng đ th c hóa đ c ý t c (hay hi n ng c a h ) ng d ng th c t Th vi n OpenCV hi n có t i h n 500 hàm khác tr i dài t hàm x lý nh c b n, giao di n, phân đo n nh, trích ch n đ c tr ng, h c máy cho t i hàm h tr an toàn b o m t robotics Trên th c t có nhi u th vi n th giác máy tính x lý nh (mã ngu n m ho c th ng m i) khác nh ng vi c l a ch n OpenCV đ tài nguyên nhân sau: + OpenCV có hi u n ng cao Do đ ct i u nhi u m c s d ng th vi n t t nh t (TBB IPP) c a hãng Intel nên ng d ng vi t b ng OpenCV Trang 24 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 cho t c đ th c hi n r t nhanh t n d ng đ c h t tài nguyên ph n c ng c a máy tính (ch y song song) + OpenCV có nhi u tài li u h tr m t c ng đ ng nhà phát tri n s n sàng h tr l i đông đ o (answers.opencv.org) So v i th vi n khác, hi n s l ng sách tài li u tham kh o vi t v OpenCV chi m u th v tr i v s l ng ch t l t ng + Cú pháp linh ho t đ n gi n, d s d ng phiên b n đ u tiên, mu n s d ng OpenCV, nhà phát tri n ph i vi t đo n mã C dài dòng khó nh Nh ng hi n t i, cú pháp c a OpenCV đ t p t Matlab) c c i ti n r t nhi u (do h c i u làm gi m đáng k công s c c a l p trình viên không c n ph i nh cú pháp ph c t p nh tr c V m t c u trúc, OpenCV m t t p h p th vi n (xem thêm hình 3.1), sau danh sách th vi n c t lõi: + core: th vi n ch a t t c ki u d li u c s hàm th c hi n thao tác c s + imgproc: th vi n x lý nh ch a thao tác x lý nh c b n, ch ng h n nh phép nhân ch p b l c không gian + highgui: th vi n ch a hàm h tr giao di n đ h a ch ng h n nh vi c hi n th nh ho c nh n d li u input đ n gi n + video: th vi n ch a hàm th c hi n vi c đ c d li u, ghi d li u đ i v i file video + features2d: thu t toán phát hi n, mô t đ i sánh m b t bi n (keypoints) + objdetect: th vi n ch a thu t toán đ phát hi n đ i t ch ng h n nh m t ng i ho c ng ng đ c thù i b Chúng ta c ng có th s d ng th vi n đ xây d ng b hu n luy n đ phát hi n đ i t ng khác ng d ng c th Trang 25 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 + ml: th vi n thu t toán h c máy đ c cài đ t đ có th làm vi c m t cách linh ho t hi u qu v i ki u d li u c a OpenCV + gpu: ch a cài đ t s d ng n n t ng CUDA c a Nvidia đ t n d ng s c m nh c a chip đ h a GPU nh m t ng t c đ th c hi n cho thu t toán đòi h i s thao tác x lý l n + nonfree: ch a cài đ t c a thu t toán đ c b o v b i b ng sáng ch ho c có u ki n h n ch tình hu ng s d ng c th (mi n phí cho ng d ng giáo d c nghiên c u nh ng ph i tr phí cho ng d ng mang tính th ng m i, ch ng h n nh thu t toán SIFT ho c SURF) + contrib: ch a cài đ t c a thu t toán m i nh t, đ a xem xét đ th c đ a vào OpenCV + ocl: m t th vi n m i ch a cài đ t c a thu t toán s d ng n n t ng OpenCL nh m khai thác ki n trúc không đ ng nh t c a h th ng ph n c ng thao tác tính toán đòi h i s phép tính r t l n Trong đ tài này, OpenCV đ c s d ng cho thao tác đ c, x lý nh c b n, ph n cài đ t thu t toán LPQ, Retina filter đ c th c hi n đ i t ng ma tr n m nh c a l p Mat (Matrix) 1.2 Th vi n dlib Trang 26 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 Hình 3.2: C u trúc c a th vi n dlib Ngoài th vi n OpenCV, s d ng dlib (http://dlib.net), m t th vi n mã ngu n m khác cho vi c cài đ t h th ng Khác v i m c đích c a OpenCV cung c p m t h t ng thu t toán cho ng d ng x lý nh th giác máy tính, dlib đ c thi t k cho ng d ng h c máy trí tu nhân t o v i th vi n sau: + classification: k thu t phân l p ch y u d a hai ph ng pháp c s kNN SVM + data transformation: thu t toán bi n đ i d li u nh m gi m s chi u, lo i b d li u d th a t ng c đ c m đ ng tính khác bi t (discriminant) c a c gi l i + clustering: k thu t phân c m + regression: k thu t h i qui + structured prediction: thu t toán d đoán có c u trúc + Markov Random Fields: thu t toán d a tr ng Markov ng u nhiên C th đ tài này, ph n phát hi n c n ch nh nh m t ng cách t đ ng s đ luy n đ im t c cài đ t b ng cách s d ng th vi n dlib v i d li u hu n c cung c p tr c o n mã phát hi n m t ng i c n ch nh c th nh sau: #include #include #include #include #include #include Trang 27 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 using namespace dlib; int main(int argc, char** argv) { try { if (argc == 1) { cout sp; image_window win, win_faces; // make an iteration for every input image for (int i = 2; i < argc; ++i) { Trang 28 Thuy t minh đ tài NCKH c p tr ng 2016 cout

Ngày đăng: 18/07/2016, 19:20

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w