BÁO cáo bài tập lớn PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN mềm

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM MỤC LỤC Phép biến đổi Karhunen-Loève: Thuật toán PCA: 2.1 Giới thiệu chung thuật toán : 2.2 Nội dung thuật toán PCA: .9 Áp dụng PCA toán nhận dạng khuôn mặt : 11 3.1 Giới thiệu chung phương pháp nhận dạng mặt người: .11 3.2 Nhận dạng khuôn mặt dựa PCA: 12 3.3 Các hàm hiển thị ảnh Matlab 15 3.4 Các hàm khác sử dụng đề tài .17 Chương trình Demo: 18 Tài liệu tham khảo 24 Nhóm – KHMT3K6 – Đại học Công nghiệp Hà Nội BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM Bài Toán Nhận Dạng Mặt Người -oOo - 2.1 Giới thiệu Trong giới ngày với phát triển mạnh mẽ kỹ thuật số mạng toàn cầu, vấn đề đảm bảo an toàn thông tin vật chất trở nên ngày quan trọng khó khăn Thỉnh thoảng lại nghe nói đến vụ đánh cắp thẻ tín dụng, đột nhập trái phép vào hệ thống máy tính hay nhà quan nhà nước, phủ Hơn 100 triệu đô la số bị thất thoát Mỹ vào năm 1998 vụ gian lận xâm nhập nói (theo Reuters, 1999) [5] Trong đa số vụ phạm pháp này, bọn tội phạm lợi dụng khe hở trình truy cập vào hệ thống thông tin kiểm soát Phần lớn hệ thống không thực quyền truy cập người sử dụng dựa vào thông tin “chúng ta ai” mà dựa vào “chúng ta có gì” Nói cách khác, thông tin mà người sử dụng cung cấp cho hệ thống không đặc trưng cho thân họ, mà họ sở hữu số chứng minh nhân dân, chìa khoá, mật mã, số thẻ tín dụng họ tên Rõ ràng thông tin hay vật dụng không mang tính đặc trưng mà mang tính xác thực người sử dụng, chúng bị đánh cắp hay chép kẻ trộm hoàn toàn có quyền truy nhập, sử dụng liệu hay phương tiện lúc họ muốn Hiện nay, công nghệ đại cho phép việc xác thực dựa vào “bản chất” cá nhân Công nghệ dựa lĩnh vực gọi sinh trắc học Kiểm soát sinh trắc học phương pháp tự động cho phép xác thực hay nhận dạng cá nhân dựa vào đặc trưng sinh lý học người đặc điểm vân tay, gương mặt, gen,… dựa đặc điểm liên quan đến đặc trưng hành vi dạng chữ viết, cách gõ phím, giọng nói…Vì hệ thống nhận dạng sinh trắc học s dụng thông tin sinh học người nên kết xác đặc biệt khó bị giả mạo Các đặc trưng sinh lý học người thay đổi, Nhóm – KHMT3K6 – Đại học Công nghiệp Hà Nội BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM đặc trưng hành vi thay đổi bất thường yếu tố tâm lý căng thẳng, mệt mỏi hay bệnh tật Chính lý này, hệ thống nhận dạng dựa đặc trưng sinh lý tỏ ổn định hệ thống dựa vào đặc trưng hành vi Tuy nhiên, nhận dạng đặc trưng hành vi có ưu điểm dễ sử dụng thuận tiện : thay phải đặt mắt trước máy quét điện tử hay lấy giọt máu, người sử dụng cảm thấy thoải mái yêu cầu ký tên hay nói vào micro Nhận dạng gương mặt số phương pháp nhận dạng dựa vào đặc trưng sinh lý cho kết xác cao đồng thời thuận tiện sử dụng Hơn nữa, số đặc trưng sinh lý học, gương mặt người yếu tố quan trọng cho việc nhận biết lẫn biểu đạt cảm xúc Khả nhận dạng nói chung khả nhận biết gương mặt người nói riêng người thật đáng kinh ngạc Chúng ta có khả nhận hàng ngàn gương mặt người gặp, giao tiếp sống nhìn thoáng qua, chí sau nhiều năm không gặp thay đổi gương mặt tuổi tác, cảm xúc, trang phục, màu tóc,…Do đó, việc nghiên cứu đặc tính gương mặt người thu hút nhiều nhà triết học, nhà khoa học qua nhiều kỷ, có Aristotle Darwin [1] Chính lý trên, từ năm 1970, nhận dạng mặt người thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu lĩnh vực bảo mật, tâm lý học, xử lý ảnh thị giác máy tính Ngày chương trình máy tính nhận dạng mặt người tìm ứng dụng thực tế [3] : ƒ Nhận dạng tội phạm Các hệ thống nhận dạng mặt người tích hợp vào hệ thống kiểm soát sân bay sử dụng để tìm kiếm nhận diện tên khủng bố hay bọn buôn bán ma tuý ƒ Kiểm soát truy cập vào hệ thống máy tính môi trường cộng tác Việc kiểm tra đăng nhập vào hệ thống máy PC kết hợp thông tin mật mã / nhận dạng mặt người Điều giúp người làm việc không cảm thấy bị rối bời thủ tục truy cập phức tạp đồng thời đảm bảo độ tin cậy thông tin Nhóm – KHMT3K6 – Đại học Công nghiệp Hà Nội BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM khách hàng bí mật kinh doanh ƒ Giải pháp bảo mật bổ sung cho giao dịch rút tiền tự động (ATM) Việc truy cập vào máy rút tiền tự động dịch vụ khác ngân hàng kiểm soát thông tin số tín dụng (PIN), giọng nói, tròng mắt kết hợp với nhận dạng gương mặt ƒ Đối sánh ảnh cước hoạt động ngành luật pháp Các quan luật pháp sử dụng hệ thống nhận dạng mặt người để đối sánh mô tả nhân chứng với tên tội phạm lưu trữ sở liệu ƒ Ứng dụng giao tiếp người – máy Sau xác định người sử dụng cảm xúc họ thời điểm đó, hệ thống máy tính có ứng xử thích hợp Trong chương trước tiên điểm qua số phương pháp sử dụng lĩnh vực nhận dạng mặt người Sau đưa mô hình tiêu biểu cho hệ thống nhận dạng mặt người bàn luận số khó khăn cho toàn trình nhận dạng, tập trung vào hai giai đoạn rút trích đặc trưng phân lớp với hai phương pháp : phân tích thành phần (Principle Components Analysis –PCA) mạng lượng hoá vector (Learning Vector Quantization Network – LVQ) Phép biến đổi Karhunen-Loève: Các phép biến đổi Karhunen-Loève (KL) có liên quan với giải thích cấu trúc liệu thông qua số tuyến tính kết hợp biến Giống PCA, phép biến đổi KL cách tối ưu cho dự án d - chiều điểm để giảm điểm chiều cho sai số dự án (tức tổng khoảng cách bình phương (SSD)) tối thiểu (Fukunaga, 1990) Cho D {x1, x2, , xn} tập liệu không gian d chiều, X đồng vị ma trận dxd, nghĩa X= (xij)nxd với xij giá trị j thành phân xi xi ( i =1,2,,n) vector d chiều Chúng hiển thị không lỗi phép tính tổng vector tuyến tính độc lập Nhóm – KHMT3K6 – Đại học Công nghiệp Hà Nội BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN MỀM Các ma trận d × d sở φ biết thêm cho hàng φ hình thức trực giao, nghĩa là: Vì vậy, Y đơn giản biến đổi trực giao X φj gọi vectơ thứ j tính yij thành phần thứ j mẫu x i không gian tính Để giảm bớt chiều, chọn m(m