xây dựng hệ thống giám sát dựa trên phát hiện chuyển động và đối tượng trong ảnh

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Tôi xin cam đoan thông tin trích dẫn luận văn đƣợc rõ nguồn gốc Hải Phòng, ngày 10 tháng năm 2015 i LỜI CÁM ƠN Để hoàn thành tiểu luận này, xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo tận tình hƣớng dẫn, giảng dạy suốt trình học tập, nghiên cứu rèn luyện Trƣờng Đại học Hàng Hải Việt Nam Xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hƣớng dẫn TS Nguyễn Hữu Tuân tận tình, chu đáo hƣớng dẫn thực luận văn Mặc dù có nhiều cố gắng để thực đề tài cách hoàn chỉnh nhất, song hạn chế tiếp cận với thực tế nhƣ hạn chế kiến thức kinh nghiệm nên tránh khỏi thiếu sót định mà thân chƣa thấy đƣợc Tôi mong đƣợc góp ý quý thầy, cô giáo bạn đồng nghiệp để luận văn đƣợc hoàn chỉnh Tôi xin chân thành cảm ơn ii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN i LỜI CÁM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU v DANH MỤC CÁC HÌNH vi MỞ ĐẦU CHƢƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Mục đích đề tài 1.2 Yêu cầu đề tài 1.3 Cách tiếp cận đề tài Cuối cùng, cần xây dựng hệ thống phần mềm kết hợp với thiết bị phần cứng để tạo thành hệ thống hoàn thiện vận hành hiệu CHƢƠNG PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG VÀ ĐỐI TƢỢNG TRONG VIDEO 2.1 Phƣơng pháp phát chuyển động 2.2 Phƣơng pháp phát ngƣời 14 2.3 Phƣơng pháp phát mặt ngƣời 21 CHƢƠNG XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH 27 3.1 Thƣ viện OPENCV EMGU 27 3.2 Hệ thống video giám sát 31 3.3 Hệ thống giám sát dựa chuyển động ngƣời 34 3.4 Dữ liệu kiểm thử đánh giá hiệu 40 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 44 iii TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Chữ viết tắt Giải thích CNTT Công nghệ thông tin HOG Histogram of oriented gradient KHCN Khoa học công nghệ TGMT Thị giác máy tính v DANH MỤC CÁC HÌNH Số hình Tên hình Trang Sự phát triển ảnh MHI cho hành động khác Ảnh MHI đƣợc tạo thể bên dƣới hành động 2 Ví dụ cho MHI MEI Minh họa phụ thuộc vào T để phát triển ảnh MHI Minh họa phụ thuộc vào δ tính toán mẫu 10 MHI Lƣợc đồ luồng hệ thống điển hình phƣơng thức 13 MHI cho việc nhận dạng hành động Minh họa cách cách tính toán vector gradient 15 Minh họa mẫu cửa sổ tìm kiếm kích thƣớc 16 64x128 Minh họa ô kích thƣớc 8x8 cửa sổ tìm kiếm 17 Minh họa cho HOG 18 10 Minh họa cho việc cộng thêm nhân thêm vào giá 19 trị điểm ảnh 11 Minh họa cho thay đổi giá trị vector gradient 20 có thay đổi ánh sáng 12 Hình ảnh minh họa cho gộp ô để tạo nên 21 khối có chồng lấp 13 Minh họa cách tính giá trị ảnh tích phân vi 22 14 Đặc trƣng thứ thứ hai đƣợc lựa chọn 24 AdaBoost 15 Minh họa tầng phân loại 25 3.1 Minh họa tổng quan OpenCV 28 Minh họa mô hình hệ thống giám sát 31 3 Hình ảnh minh họa cho camera giám sát 32 Hình ảnh minh họa đầu xử lý tín hiệu 33 Hình minh họa thiết bị cảnh báo 34 Minh họa mô hình giám sát cục 34 Minh họa mô hình giám sát trực tuyến 35 Minh họa phát chuyển động 41 Minh họa phát ngƣời 42 10 Minh họa phát khuôn mặt 43 vii MỞ ĐẦU Ngày nay, song song với phát triển kinh tế nhƣ xã hội phát triển không mong muốn tệ nạn xã hội Khi tình hình an ninh ngày trở nên đáng báo động ngƣời cần có chuẩn bị riêng cho nhằm phòng tránh rủi ro Có nhiều biện pháp an ninh ngày đƣợc đƣa nhƣ thuê nhân viên an ninh, sử dụng hệ thống khóa cao cập nhiên chƣa có hệ thống cho đƣợc kết an toàn tuyệt đối Cùng với biện pháp nêu hệ thống camera giám sát ngày phƣơng tiện hữu ích giúp cho ngƣời bảo vệ tính mạng, tài sản thêm vào hệ thống công cụ giúp cho việc quản lý công việc cách hiệu Hầu hết cửa hàng kinh doanh vừa nhỏ gia đình gần nhƣ có nhu cầu trang bị cho hệ thống giám sát nhằm tăng cƣờng an ninh nơi sinh sống làm việc nhƣ hỗ trợ cho việc quản lý nhân viên, kiểm soát hàng hóa vào cửa hàng, công ty, kho bãi Cùng với phát triển công nghệ khoa học, hệ thống phần cứng ngày cho phép có đƣợc hình ảnh từ camera giám sát với chất lƣợng ngày cao với tăng cƣờng khả giám sát việc giám sát tiến hành từ xa thông qua mạng internet, giúp hoàn toàn theo dõi tình hình nơi xa chúng ta, cần thiết hệ thống phần mềm thông minh cần thiết hết để góp phần tạo nên hệ thống giám sát hoàn thiện cho ngƣời sử dụng Các hệ thống giám sát phổ thông thị trƣờng tập trung vào việc quan sát ghi hình nơi cần giám sát, điều không giúp cho trƣờng hợp khẩn cấp cần xử lý Trong thực tế, điều thấy qua việc số cửa hàng lắp hệ thống giám sát nhƣng bị đột nhập vào buổi đêm sáng hôm sau chủ cửa hàng thu lại đoạn video kẻ trộm mang khăn bịt mặt lấy tài sản Điều chƣa đủ so với cần thực tế, thực tế đặt cần thiết cho hệ thống thông minh phát đƣợc chuyển động ngƣời giám sát Từ thực tế nêu trên, định hƣớng chọn đề tài xây dựng hệ thống giám sát dựa phát chuyển động đối tƣợng ảnh làm đề tài nghiên cứu cho khóa luận Bài tiểu luận trình bày làm rõ số vấn đề đề tài nhƣ sở khoa học, ý nghĩa thực tiễn, mục đích phƣơng pháp nghiên cứu đề tài CHƢƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Mục đích đề tài Đề tài đƣợc đặt với mục đích nhằm giải đƣợc yêu cầu thực tiễn mà xã hội đề hệ thống giám sát hiệu nhƣ ứng dụng đƣợc kỹ thuật tiên tiến ngành công nghệ thông tin nói chung lĩnh vực thị giác máy tính nói riêng vào việc giải vấn đề liên quan đến giám sát an ninh Thêm vào đó, việc nghiên cứu đề tài giúp cho nghiên cứu sâu vào lĩnh vực thị giác máy tính, nắm rõ kỹ thuật phát đối tƣợng quan trọng kết hợp kĩ thuật để có đƣợc giải pháp hiệu cho toán lý thuyết cho toán thực tế Từ tiền đề giúp cá nhân nhƣ xã hội có thêm cách tiếp cận để giải đƣợc toán lớn Cụ thể đề tài tập trung nghiên cứu vào ba vấn đề lý thuyết phƣơng pháp phát chuyển động, phƣơng pháp phát ngƣời phát khuôn mặt ngƣời video Ngoài ra, đề tài đƣợc đặt nhằm tới mục đích nghiên cứu, tìm hiểu hệ thống thƣ viện OpenCV nói chung nhƣ EMGU nói riêng từ áp dụng kỹ thuật vào hệ thống Theo đó, nâng cao tính thực tiễn, hiệu cho hệ thống Cuối cùng, đề tài mong muốn đạt đƣợc mục tiêu cân chi phí hiệu hệ thống giám sát, cố gắng đạt đƣợc hệ giám sát hiệu với chi phí chấp nhận đƣợc (thực tế đa số hệ thống giám sát Việt Nam có hiệu cao thƣờng đắt, hệ thống với mức chi phí chấp nhận đƣợc lại thƣờng có tính đơn giản hiệu suất không cao) 1.2 Yêu cầu đề tài Với mong muốn áp dụng vào thực tế, đề tài cần phải đáp ứng đƣợc yêu cầu thực tế nhƣ sau: Thị trƣờng có nhiều loại thiết bị nhận liệu khác nhau, thiết bị chuyên dụng thiết bị đa dụng Trong thiết bị chuyên dụng thông thƣờng đƣợc chia loạitheo số cổng nhƣ cổng, cổng, 16 cổng, 24 cổng hay 32 cổng Hình 3.4: Hình ảnh minh họa đầu xử lý tín hiệu 18 c Thiết bị xử lý lƣu trữ Tùy vào hệ thống mà thành phần có không, thành phần nằm đầu xử lý tín hiệu chịu trách nhiệm việc xử lý tín hiệu nhận đƣợc từ thiết bị thu nhận âm hay hình ảnh Thành phẩn chủ yếu thực phép dò tìm, phân tích định việc đƣa cảnh báo Từ thiết bị nhận, xuất liệu có sở để truyền tín hiệu tới thiết bị hiển thị hay cảnh báo khác Các tín hiệu đƣợc lƣu trữ không lƣu trữ tùy thuộc vào hệ thống cụ thể d Thiết bị hiển thị cảnh báo Đây thiết bị cuối mà ngƣời sử dụng hệ thống tiếp xúc Chúng ta quan sát hình ảnh, âm từ camera giám sát qua điện thoại di động, máy vi tính, tivi máy chiếu gần xa nơi lắp đặt hệ thống giám sát Các thiết bị cảnh báo đƣợc sử dụng loa, hệ thống chuông báo, dịch vụ tin nhắn… nhằm báo động cho ngƣời dùng hệ thống có tín hiệu giám sát bất thƣờng đƣợc phát từ thiết bị xử lý tín hiệu 18 Nguồn internet 33 Hình 5: Hình minh họa thiết bị cảnh báo 19 3.3 Hệ thống giám sát dựa chuyển động ngƣời Hệ thống giám sát dựa chuyển động ngƣời dạng hệ thống video giám sát dĩ nhiên hệ thống bao gồm thành phần nhƣ phần trình bày Cụ thể có mô hình để tiếp cận: - Mô hình 1: hệ thống giám sát cục Mô hình gồm thành phần nhƣ hình mô tả dƣới Hình 6: Minh họa mô hình giám sát cục Cụ thể mô hình gồm thành phần chính: camera, máy tính loa Ở camera đóng vai trò thiết bị thu nhận tín hiệu nhƣ loa đóng vai trò thiết bị cảnh báo Tuy nhiên máy tính đƣơc tích hợp nhiều vai trò quan trọng nhƣ thiết bị nhận, xuất tín hiệu đồng thời thiết bị xử lý tín hiệu 19 Nguồn internet 34 - Mô hình 2: hệ thống giám sát trực tuyến Mô hình có khác biệt vị trí giám sát so với mô hình giám sát cục phía Hình 7: Minh họa mô hình giám sát trực tuyến Về nguyên lý hoạt động mô hình tƣơng đồng nhiên mô hình thứ sử dụng camera IP để truyền tín hiệu thu nhận đƣợc qua internet Chính nhờ điều giúp cho thu nhận tín hiệu giám sát từ khoảng cách xa, hệ thống gọi tên gọi khác hệ thống giám sát từ xa Dù theo mô hình tạo nên khác biệt hệ thống thành phần xử lý thông tin hệ thống Thành phần xử lý thông tin sau nhận đƣợc tín hiệu hình ảnh từ camera chuyển tới có khả phân tích cố gắng phát chuyển động, phát ngƣời hình phát khuôn mặt Nếu có phát tùy mức độ yêu cầu Dƣới trình bày module thành phần xử lý thông tin toán a Phƣơng thức phát chuyển động: privateRectangle[] MotionDetect(Image image) { _backgroundSubtractor Apply(image, _forgroundMask); 35 _motionHistory Update(_forgroundMask); double[] minVals, maxVals; Point[] minPoss, maxPoss; /* * Phƣơng thức trả vị trí, giá trị lớn nhỏ * tham số truyền vào tham số lấy giá trị từ phƣơng thức */ _motionHistory Mask MinMax(out minVals, out maxVals, out minPoss, out maxPoss); Mat motionMask = newMat(); ScalarArray sa = newScalarArray(255 / maxVals[0]); /* * Phƣơng thức tĩnh nhân mảng với tỷ lệ * Tham số 1, mảng đầu vào * Tham số 2, mảng đầu vào * Tham số 3, mảng đầu * Tham số 4, biến tỷ lệ * Tham số 5, độ sau tùy chọn cho mảng đầu */ CvInvoke Multiply(_motionHistory Mask, sa, motionMask, 1, DepthType Cv8U); Image motionImage = newImage(motionMask Size); /* 36 * Phƣơng thức tĩnh chèn kênh vào ảnh * Tham số 1, kênh nguồn * Tham số 2, ảnh đích đƣợc chèn kênh vào * Tham số 3, số kênh đƣợc chèn */ CvInvoke InsertChannel(motionMask, motionImage, 0); /* * Kích thƣớc tối thiểu vùng chuyển động */ double minArea = 10000; Mat segMask = newMat(); VectorOfRect boundingRect = newVectorOfRect(); /* * Phƣơng thức trả chuỗi thành phần chuyển động * Tham số 1, mẫu đầu * Tham số 2, nhận kết trả */ _motionHistory GetMotionComponents(segMask, boundingRect); Rectangle[] motions = boundingRect ToArray(); List list = newList(); Parallel ForEach(motions, motion => { int area = motion Width * motion Height; //Loại bỏ vùng chuyển động nhỏ 37 if (area >= minArea) { double angle, motionPixelCount; _motionHistory MotionInfo(_forgroundMask, motion, out angle, out motionPixelCount); //Loại bỏ vùng có số lƣợng pixel chuyển động thấp if (motionPixelCount >= area * 05) list Add(motion); } }); return list ToArray(); } b Phƣơng thức phát ngƣời privateRectangle[] HumanDetect(Image image) { /* * Phƣơng thức tìm kiếm đối tƣợng hình với gia tăng cửa sổ tìm kiếm * Tham số 1, đối tƣợng ảnh tiến hành tìm kiếm * Tham số 2, khoảng cách đặc trƣng mặt phẳng phân loại * Tham số 3, công sai gia tăng cửa sổ, phải bội công sai gia tăng khối * Tham số 4, đệm * Tham số 5, hệ số tăng cửa sổ phát * Tham số 6, hệ số quy định ngƣỡng tƣơng đồng 38 * Tham số 7, quy định gộp nhóm */ MCvObjectDetection[] people = _hogDescriptor DetectMultiScale(image, 1, System Drawing Size Empty, System Drawing Size Empty, 05, 2, false); List list = newList(); Parallel ForEach(people, person => { list Add(person Rect); }); return list ToArray(); } c Phƣơng thức phát khuôn mặt privateRectangle[] FaceDetect(Image image) { Image grayImage = image Convert(); /* * Phƣơng thức phát đối tƣợng ảnh * Tham số 1, hình ảnh sử dụng để tìm kiếm * Tham số 2, yếu tố cửa sổ tìm kiếm đƣợc thu nhỏ quét tiếp theo, ví dụ 1 cửa sổ tăng 10% * Tham số 3, kích thƣớc tối thiểu phát * Tham số 4, kích thƣớc tối đa phát */ 39 Rectangle[] faces = _cascade DetectMultiScale(grayImage, 1, 4, newSize(40, 40), newSize(400, 400)); return faces; } 3.4 Dữ liệu kiểm thử đánh giá hiệu Với mục đích kiểm thử hiệu nhƣ tính xác chƣơng trình, việc kiểm thử hệ thống camera có, sử dụng số video tình thật đƣợc ghi lại hệ thống camera giám sát Các tình xoay quanh bối cảnh có kẻ đột nhập vào nhà vào lúc đêm tối, camera giám sát ghi lại đƣợc hình ảnh song tính phát cảnh báo Video 1, nguồn https://www youtube com/watch?v=lkboRfZgNF8 Video 2, nguồn https://www youtube com/watch?v=8YYQw-RCsYs Video 3, nguồn https://www youtube com/watch?v=uQNlxqLmZr8 Video 4, nguồn https://www youtube com/watch?v=QcN6rXyE8wI Video 5, nguồn https://www youtube com/watch?v=BfdVExeFB6I Kết đánh giá video nhƣ sau: - Về việc phát chuyển động: Các kết thực nghiệm cho thấy chức hoạt động với mức độ ổn định đạt hiệu suất cao Trên 90% tình có chuyển động kẻ đột nhập đƣợc phát hiện, nhiên số thay đổi theo video điều kiện ánh sáng nhƣ chất lƣợng thiết bị thu video khác Tuy nhiên hệ thống có chế điều chỉnh thông số phƣơng pháp để dễ dàng thích nghi đƣợc với điều kiện ánh sáng nhƣ chất lƣợng camera khác 40 Hình 8: Minh họa chức phát chuyển động - Về việc phát ngƣời hình: Thực nghiệm tình phía đánh giá tính hoạt động chƣa thật ổn định Mức độ phát thành công mức 50% Điều đƣợc giải thích góc độ quay video, nhƣ đặc thù phƣơng pháp phát Cụ thể với góc quay tốt khuôn ngƣời khuôn hình đƣợc thể chƣa thật tốt đặc tính phƣơng pháp đòi hỏi cần khuôn ngƣời đầy đủ để đạt đƣợc kết tốt Thêm vào điều chỉnh tham số không hợp lý dẫn tới tỷ lệ sai với số trƣờng hợp cụ thể Tuy nhiên đánh giá chức hoàn toàn hoạt động tốt chƣơng trình có khả kết hợp chức để tạo cảnh báo nhƣ có chế điều chỉnh tham số để cải thiện hiệu suất 41 Hình 3.9: Minh họa chức phát ngƣời - Về việc phát khuôn mặt: Trái ngƣợc với việc phát ngƣời, phát khuôn mặt cần có ảnh với chất lƣợng ảnh đủ tốt có độ gần với camera để đạt đƣợc độ phân giải cao, phát khuôn mặt thƣờng cần ngƣời hình đứng đủ gần với camera để phát (việc đứng gần làm khuôn ngƣời không lọt đủ vào khuôn hình dẫn đến việc không phát đƣợc ngƣời) Chức phát khuôn mặt phát ngƣời coi bổ trợ tốt cho trƣờng hợp khó để phát ngƣời lại có khả phát mặt ngƣợc lại Thực nghiệm thể điều cách rõ Chức đƣợc thực nghiệm thể tính ổn định cao với 80% độ xác Tuy nhiên tồn trƣờng hợp đặc biệt dẫn đến việc phát bị sai lệch (do đặc điểm tự nhiên số khung hình có chứa đặc trƣng trùng khớp với đặc trƣng Haar), nhƣng điều hoàn toàn khắc phục thông qua chức điều chỉnh tham số chƣơng trình 42 Hình 3.10: Minh họa chức phát mặt - Về hệ thống cảnh báo: Qua thực nghiệm 100% trƣờng hợp có cảnh báo Hệ thống có chế tổng hợp linh hoạt kết nhận đƣợc từ phƣơng pháp phát chuyển động, ngƣời mặt Đây tính cho giúp cho hệ thống tạo đƣợc an toàn cần thiết vƣợt so với hệ thống giám sát cảnh báo Chức có chế tùy chỉnh giúp cho hình thức cảnh báo linh hoạt thích nghi với nhiều tình khác 43 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ a Một số kết đạt đƣợc Qua thời gian tìm hiểu thực đề tài, đạt đƣợc số kết nhƣ sau: - Tìm hiểu lý thuyết nhƣ cách thức triển khai thực tế hệ thống camera giám sát từ giúp có sở để xây dựng nên hệ thống camera giám sát trực tuyến - Tìm hiểu đƣợc lý thuyết nhƣ cài đặt phƣơng pháp phát chuyển động, phát ngƣời khuôn mặt video, ứng dụng đƣợc thuật toán vào thực tế - Xây dựng đƣợc hệ thống giám sát dựa phát chuyển động ngƣời, hoạt động mức tƣơng đối ổn định với mức chi phí chấp nhận đƣợc - Tìm hiểu thƣ viện OpenCV EMGU, qua sử dụng tính chúng phục vụ cho việc xây dựng chƣơng trình minh họa cho đề tài - Tìm hiểu đƣợc thêm ngôn ngữ lập trình C# để áp dụng vào việc lập trình phƣơng pháp đƣợc tìm hiểu phần lý thuyết nêu - Kiểm thử đánh giá tính ổn định nhƣ hiệu suất hệ thống đƣợc xây dựng qua có đánh giá hiểu biết sâu phƣơng pháp phát chuyển động, ngƣời khuôn mặt b Một số hạn chế Do hạn chế mặt kiến thức, kinh nghiệm nhƣ thời gian, đề tài số điểm hạn chế: - Do phạm vi lý thuyết rộng liên quan đến nhiều công trình nghiên cứu trƣớc nên việc tìm hiểu lý thuyết số điểm chƣa đƣợc sâu Cần có thêm thời gian để tìm hiểu kĩ số điểm 44 - Số phƣơng pháp áp dụng hệ thống chƣa nhiều cần có nhiều thời gian để áp dụng nhƣ kết hợp phƣơng pháp khác vào nhằm gia tăng hiệu suất nhƣ tính ổn định, tin cậy hệ thống - Tỷ lệ phát chuyển động, ngƣời hay khuôn mặt sai lệch dù đƣợc điều chỉnh tham số Chƣa có chế tự động thiết lập tham số nên áp dụng hệ thống điều kiện cụ thể cần phải có điều chỉnh thiết lập đạt đƣợc hiệu suất tốt - Trong hệ thống xây dựng, chất lƣợng phần cứng hạn chế chƣa đạt đƣợc chất lƣợng tốt Nếu có đƣợc đầu tƣ tốt mặt thiết bị hệ thống hoàn toàn đạt đƣợc kết nhƣ ổn định tốt - Chƣa tối ƣu hóa đƣợc giải thuật cách tốt nhằm tận dụng hiệu phần cứng Cụ thể chƣa sử dụng giải pháp song song hóa để giúp tận dụng đƣợc hiệu CPU đa lõi, nhằm tăng hiệu suất cho hệ thống c Định hƣớng phát triển Từ nghiên cứu thời gian qua sở khoa học cho việc hoàn thành đề tài hoàn toàn khả thi Vấn đề lại phải đảm bảo có đƣợc thực nghiệm để điều chỉnh cho đạt đƣợc hiệu cao cho toán Đây phần cần đầu tƣ nhiều thời gian công sức nhƣng hoàn toàn thực Để phát triển đề tài lên xin đề suất số định hƣớng nhƣ sau: - Tích hợp thêm khả nhận dạng mặt ngƣời thông qua truy vấn sở liệu ngƣời đƣợc lƣu trữ sẵn, giúp cho hệ thống có khả thông minh hơn, hiệu có đƣợc tính an toàn cho nơi cần đƣợc giám sát - Có hình thức cảnh bảo tốt nhƣ sử dụng chuông báo động gửi tin nhắn, email tự động liên lạc đến số quan an ninh, để có biện pháp kịp thời giải tình phát kẻ lạ xâm nhập 45 - Có hình thức đề phòng cố lƣợng nhƣ nguồn điện dự phòng để đảm bảo hệ thống có khả hoạt động liên tục không bị ngắt quãng - Tăng cƣờng chất lƣợng thiết bị thu nhận hình ảnh để nâng cao hiệu suất nhƣ độ xác, hiệu hệ thống nhƣ sử dụng loại thiết bị camera quay, chống nƣớc, có khả hoạt động môi trƣờng thiếu ánh sáng - Sử dụng đƣờng truyền mạng tốc độ cao nhằm đảm bảo cho tín hiệu có đƣợc chất lƣợng tốt có thời gian truyền nhanh giúp cho số lƣợng khung hình bị bỏ sót thấp.Theo đó, tăng tính an toàn cho nơi lắp đặt hệ thống - Sử dụng máy tính có khả xử lý nhanh mạnh, giúp cho việc xử lý đồng thời nhiều tác vụ với nhiều camera cách tốt Ƣu tiên sử dụng xử lý đa nhân đa luồng nhằm giúp việc giám sát nhiều camera đƣợc hiệu 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Paul Viola, Michael J Jones 2004, Robust real-time face detection, International Journal of Computer Vision 57 Rainer Lienhart, Jochen Maydt 2002, An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection, Proceedings of the International Conference on Image Processing Navneet Dalal and Bill Triggs, Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, INRIA Rhˆone-Alps, 655 avenue de l’Europe, Montbonnot 38334, France Paul Viola, Michael Jones 2001, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition http://www-cse ucsd edu/classes/fa01/cse291/ViolaJones http://citeseerx ist psu edu/ viewdoc/summary?doi=10 1 2036 Bobick, A , Davis, J 1996, An appearance-based representation of action Ahad, Md.A.R., Tan, J.K., Kim, H., Ishikawa, 2009, Temporalmotion recognition and segmentation approach Md Atiqur Rahman, Ahad J K., Tan H Kim, S Ishikawa 2010, Motion history image: its variants and applications http://academia.edu/ 360567/Motion_history_image_its_variants_and_applications Thƣ viện EMGU http://www emgu com/wiki/index php/Main_Page Thƣ viện OpenCV http://opencv org/ 47 ... đặt cần thiết cho hệ thống thông minh phát đƣợc chuyển động ngƣời giám sát Từ thực tế nêu trên, định hƣớng chọn đề tài xây dựng hệ thống giám sát dựa phát chuyển động đối tƣợng ảnh làm đề tài nghiên... hệ thống hoàn thiện vận hành hiệu CHƢƠNG PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG VÀ ĐỐI TƢỢNG TRONG VIDEO 2.1 Phƣơng pháp phát chuyển động Cách tiếp cận dựa lịch sử chuyển động ảnh cách nhìn dựa phƣơng pháp phát. .. Cuối cùng, cần xây dựng hệ thống phần mềm kết hợp với thiết bị phần cứng để tạo thành hệ thống hoàn thiện vận hành hiệu CHƢƠNG PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG VÀ ĐỐI TƢỢNG TRONG VIDEO