XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới)

XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới) ........................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới) ........................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới) ........................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới) ........................... XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN mặt (có code bên dưới) ...........................

ĐỒ ÁN XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ HÌNH 2-1: NHỮNG BƯỚC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH [5] HÌNH 2-2: CÁC LOẠI MÀU CƠ SỞ RGB [6] Hình 2-2: KHƠNG GIAN MÀU CỦA RGB [7] DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BMP Bitmap DIM Digital Image Processing GIF Graphic Interchange Format JPEG Joint Photo-graphic Experts Group Pixel Picture Element PNG Portable Network Graphic PCA Principal Component Analysis RGB Red Green Blue ĐỒ ÁN Trang 6/23 CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Giới thiệu: - Trong bối cảnh phát triển công nghệ mạnh mẽ, thiết bị sử dụng thuật toán xử lý ảnh sử dụng phổ biến, với nhiều mục đích khác Dùng cho hệ thống bảo mật dò vân tay, giọng nói, giác mạc mắt đến thiết bị an ninh, truy tìm tội phạm , phương pháp phổ biến xử lý ảnh nhận nhiện khn mặt - Trong q trình nghiên cứu, có nhiều cơng trình nghiên cứu tốn nhận dạng khuôn mặt người, qua nhiều thập kỉ từ ảnh đen trắng, xám đến ảnh màu ngày Các toán từ đơn giản ảnh có người với khn mặt nhìn thẳng vào thiết bị thu ảnh đen trắng tốn mở rộng cho ảnh màu, có nhiều khn mặt lúc ảnh với nhiều tư khác Khơng mà mở rộng phạm vi từ môi trường xung quanh đơn giản môi trường xung quanh phức tạp nhằm đáp ứng nhu cầu người - Với vấn đề cộng thêm kiến thức học với tài liệu tham khảo để thực đồ án xử lý ảnh nhận diện khuôn mặt Đồ án hồn thành có thiếu sót ngồi mong đợi, mong thầy bạn đóng góp thêm để báo cáo đồ án sau hoàn thiện 1.2 Mục tiêu phương án: - Mục tiêu đề tài thực chương trình ngơn ngữ matlab để tìm kiếm thơng tin diện mạo ảnh có khn mặt người tập ảnh có sẵn giống với thơng tin diện mạo khuôn mặt người ảnh cần kiểm tra - Phương án thực hiện:  Nghiên cứu, tìm hiểu tài liệu Matlab loại ảnh màu  Sừ dụng thuật toán nhận dạng để xử lý ảnh màu, cấu trúc ảnh màu  Mô nhận dạng khuôn mặt  Nâng cao kỹ thiết kế lập trình ngơn ngữ matlab Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 7/23 1.3 Hướng nghiên cứu: - Nghiên cứu tìm hiểu thuật toán nhận dạng, mà cụ thể thuật toán PCA - Nghiên cứu cấu trúc ảnh màu, lệnh xử lý ảnh màu matlab - Nghiên cứu giải thuật mô phần mền nhận dạng matlab 1.4 Các công cụ phần mềm hỗ trợ đồ án: - Phần mềm matlab: Hình 1-1: Hình ảnh phần mềm Matlab [4] Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 8/23 - Giao diện matlab: Hình 1-2: Giao diện Matlab Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 9/23 CHƯƠNG NỘI DUNG THỰC HIỆN 2.1 Các khái niệm phương pháp nhận dạng ảnh: 2.1.1 Xác định khuôn mặt: - Xác định khuôn mặt người (Face Detection): kỹ thuật máy tính để xác định kích cỡ, vị trí, diện mạo khuôn mặt ảnh (ảnh kỹ thuật số) Vì kỹ thuật nhận biết đặc trưng khuôn mặt nên bỏ qua vật thể khác như: tòa nhà, cối, thể - Phương pháp xác định: Dựa vào tính chất phương pháp xác định khuôn mặt người ảnh Các phương pháp chia làm bốn hướng tiếp cận chính:  Hướng tiếp cận dựa tri thức: Sử dụng hiểu biết người loại khuôn mặt người giải mã thành quy luật Thông thường luật mô tả quan hệ đặc trưng  Hướng tiếp cận dựa đặc trưng khơng thay đổi: Mục tiêu thuật tốn tìm đặc trưng khuôn mặt mô tả chúng, đặc trưng không thay đổi dù vị tri khn mặt, tư đặt thiết bị thu hình điều kiện ánh sáng thay đổi  Hướng tiếp cận dựa so khớp mẫu: Sử dụng liệu ảnh lấy làm mẫu chuẩn khn mặt người (mẫu chọn lựa lưu trữ) để mô tả cho khn mặt người sau dùng ảnh vật khác có vị trí tư khn mặt thay đổi so sánh Dựa Các mối tương quan đặc trưng liệu ảnh đưa vào mẫu dùng để xác định khuôn mặt người  Hướng tiếp cận dựa diện mạo: Trái ngược hẳn với khớp mẫu, mẫu học từ tập ảnh huấn luyện trước Sau hệ thống xác định khuôn mặt người Hướng tiếp cận hướng tiếp cận theo phương pháp học 2.1.2 Ảnh số: Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 10/23 - Ảnh số tập hợp điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật Khi ảnh mã hóa thành digital trở thành ảnh số ảnh số lại tập hợp nhiều phần tử gọi pixel Mỗi điểm ảnh lại biểu diễn dạng số hữu hạn bit - Có ba loại khác nhau: Ảnh đen trắng với bit biểu diễn cho điểm ảnh, ảnh Gray – scale điểm ảnh biểu diễn mức chói khác nhau, ta có 256 mức chói tương đương bit cho điểm ảnh Ảnh màu điểm ảnh chia thành tín hiệu chói tín hiệu màu - Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng phần tử đặc trưng ảnh Pixel Nhìn chung xem hàm biến chứa thông tin biểu diễn ảnh Việc xử lý ảnh số phải lấy mẫu lượng tử hóa lượng tử hóa chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số ảnh lấy mẫu sang số mức xám hữu hạn Hình 2-1: Những bước xử lý ảnh [5] - 2.1.3 Ảnh màu: Tất màu tạo từ màu (màu sơ cấp) : đỏ (R),lam (B) lục (G).Các màu trộn lại với theo tỉ lệ định Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 13/23 khuôn mặt vector, vector phân bố không ngẫu nhiên không gian ảnh mà phân bố theo quy luật tương đối đó, khơng gian gọi không gian khuôn mặt Từ vector tập huấn luyện, ta tìm sở trực chuẩn ma trận M×N cho khơng gian khn mặt Những vector thuộc sở coi vector mang nét tổng thể đặc trưng khuôn mặt 2.3 Các hàm xử lý ảnh matlab: 2.3.1 Các phép toán xử lý liệu ảnh: - Đây thao tác trước thực phép biến đổi phức tạp khác Sử dụng hàm số học mà Matlab cung cấp để tác động lên liệu ảnh Tuy nhiên Matlab hỗ trợ phép toán kiểu liệu double nên cần phải chuyển đổi kiểu trước thực Để đơn giản hơn, Matlab cung cấp hàm thực phép tốn số học chấp nhận bất kỳ kiểu liệu ảnh trả kết giá thuộc kiểu với toán hạng Bảng 2-1: Các phép toán số học ảnh Cú pháp z=imabsdiff(x,y) z=imadd(x,y,out_class) im2= imcomplement(im) z=imdivide(x,y) z=imlincomb(k1,a1,k2,a2…,out_class) z=immultiply(x,y) z=imsubtract(x,y) Mô tả Trừ tương ứng phần tử y cho phần tử x, trả trị tuyệt đối hiệu Cộng hai ảnh, cộng ảnh với số, out_class kiểu liệu tổng Lấy bù ảnh im Chia phần tử x cho phần tử y,kết làm tròn Lấy tổ hợp tuyến tính z=k1*a1+k2*a2+ … Nhân hai ảnh, ảnh với số Trừ hai ảnh, ảnh với số 2.3.2 Các hàm hiển thị ảnh matlab: Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 14/23 - Matlab cung cấp hàm image imagesc dùng hiển thị file ảnh Ngồi ra, Image Processing Toolbox có hai hàm hiển thị khác imview imshow - Hàm image(x,y,c) hiển thị hình ảnh biểu diễn ma trận c kích thước mxn lên hệ trục tọa độ x,y vector xác định vị trí điểm c(1,1) c(m,n) - Hàm imagesc có chức tương tự hàm image, ngoại trừ việc liệu ảnh co giãn để sử dụng toàn đồ màu hành - Hàm imview cho phép hiển thị ảnh sổ riêng Java, gọi Image Viewer - Hàm imshow cho phép hiển thị ảnh Figure tự động thiết lập giá trị đối tượng image, axes, figure để hiển thị hình ảnh Bảng 2-2: Các hàm xử lý hình ảnh Matlab Các hàm chuyển đổi loại ảnh kiểu liệu ảnh dither Tạo ảnh nhị phân ảnh RGB gray2ind Chuyển ảnh trắng đen sang ảnh indexed im2bw Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu nhị phân im2double Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu double im2uint16 Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu uint16 im2uint8 Chuyển ảnh thành ảnh kiểu liệu uint8 imapprox Xấp xỉ ảnh indexed cách giảm số màu ind2gray Chuyển ảnh indexed thành ảnh gray scale ind2rgb Chuyển ảnh indexed thành ảnh RBG mat2gray Tạo ảnh gray scale từ ma trận rgb2ind Chuyển ảnh RBG thành ảnh indexed rgb2gray Chuyển ảnh RBG thành ảnh gray scale Các hàm truy xuất liệu ảnh imfinfo Truy xuất thông tin ảnh imread Đọc ảnh từ file xuất ma trận ảnh imwrite Lưu ma trận ảnh thành file ảnh Các hàm biến đổi hình học cp2tform Định nghĩa phép biến đổi hình học cặp tương ứng imcrop Trích xuất phần ảnh imresize Thay đổi kích thước ảnh imrotate Thực phép quay ảnh imtranform Thực phép biến đổi hình học tổng quát maketform Định nghĩa phép biến đổi hình học tổng quát Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 15/23 CHƯƠNG MÔ PHỎNG THỰC HIỆN TRÊN MATLAB 3.1 Sơ đồ khối: DATA BASE Nhận dạng khuôn mặt Matlab TẬP HUẤN LUYỆN ĐỒ ÁN Trang 16/23 ẢNH TEST THUẬT TOÁN PCA TẬP ÁNH XẠ XUẤT VECTOR XUẤT VECTOR ĐẶC TRƯNG ĐẶC TRƯNG KHỐI SO SÁNH v Hình 3-1: Sơ đồ khối xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt 3.2 Lưu đồ giải thuật BEGIN NHẬP ẢNH ẢNH TEST Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 17/23 ẢNH MẪU XỬ LÝ SAI SO SÁNH ĐÚNG XUẤT KẾT QUẢ KẾT THÚC Hình 3-2: Lưu đồ giải thuật 3.3 NGUYÊN LÝ NHẬN DẠNG: - Sử dụng Matlab nhận dạng khuôn mặt dựa việc nhận dạng vector so sánh điểm ảnh - Đầu tiên ta chọn ảnh mẫu để lập thành tập ảnh huấn luyện, thiết lập thông tin liệu cho tập ảnh họ tên, ngày tháng năm sinh, địa Sau ta sử dụng matlab khởi chạy chọn ảnh test, Matlab sử dụng thuật toán PCA mà ta code matlab để so sánh phân tích đặc trưng khn mặt ảnh mẫu ảnh test, đặc trưng ảnh phù hợp xuất thơng tin, Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 18/23 liệu mà ta thiết lập Data base, khơng phù hợp phải nhập lại hình ảnh khác Hình 3-3: Chương trình giao diện mơ Matlab 3.4 Kết mơ phỏng: Hình 3-4: Ảnh nhập từ sở liệu Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 19/23 Hình 3-5: Ảnh test Hình 3-6: Xuất thơng tin kết Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 20/23 CHƯƠNG NHẬN XÉT 4.1 Vấn đề mô phỏng: - Các phép tính tốn matlab có sai số sử dụng hàm quy định số thập phân - Trong q trình lưu ảnh có giải nén giải nén file ảnh JPEG hay GIF làm độ pixel có khả suy giảm, mức độ giảm khơng đáng kế ngày thiết kế cho ảnh JPEG có độ giải nén khơng nhòa tới vài chục lần độ nhòa pixel số nhỏ không đáng kể, không ảnh hưởng tới trình nhận dạng đặc trưng ảnh 4.2 Nhận xét hệ thống: Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 21/23 - Sau hoàn thiện mô phỏng, kết đạt phù hợp với lý thuyết tính tốn có sai số nhỏ q trình mơ hệ thống khơng đáng kể Đồ án với thuật tốn nhận dạng ngày nâng cấp tối ưu giúp ích khơng nhỏ đời sống - Với ngơn ngữ Matlab với lượng kiến thức học, đồ án thực đáp ứng số yêu cầu bản, để xây dựng hệ thống nhận dạng hoàn chỉnh thực tế xử lý ảnh ta cần bỏ công nghiên cứu tham khảo thêm công nghệ xây dựng phần mềm đại giới CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận: - Đồ án “xử lý ảnh nhận dạng khn mặt” có tính ứng dụng thực tiễn, nhu cầu cần thiết hàng ngày đóng vai trò quan trọng xã hội đại 5.2 Hướng phát triển: - Đề tài phát triển thành nhận dạng mặt người tốt hơn, cách kết hợp với thuật toán nhận dạng tiên tiến xử lý ảnh đại công nghệ nhận dạng 3D làm cho kết xác Có thể phát triển thành dự án lơn đề tài đồ án tốt nghiệp xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt webcam Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 22/23 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh: [1] Rafael C Gonzalez & Richard E Wood (2009), “ Digital Image Processing” Tiếng Việt: [2] TS Nguyễn Thanh Hải (01/2014), “Giáo trình xử lý ảnh” Internet: [3] Tài liệu nhận dạng khuôn mặt phương pháp PCA, [4] Matlab 2016, [5] Các bước xử lý ảnh , < http://baixetudong.com/16384-cong-nghe-xuly-anh-trong-nhan-dang-bien-so-tu-dong.html > [6] Màu RGB, < http://store.vadersvault.com/rgb-combat-classupgrade/ > [7] Không gian màu RGB, PHỤ LỤC Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 23/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 24/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 25/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 26/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 27/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ... Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 23/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 24/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 25/23 Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 26/23 Nhận dạng khuôn. .. pháp nhận dạng ảnh: 2.1.1 Xác định khuôn mặt: - Xác định khuôn mặt người (Face Detection): kỹ thuật máy tính để xác định kích cỡ, vị trí, diện mạo khuôn mặt ảnh (ảnh kỹ thuật số) Vì kỹ thuật nhận. .. ảnh màu  Sừ dụng thuật toán nhận dạng để xử lý ảnh màu, cấu trúc ảnh màu  Mô nhận dạng khuôn mặt  Nâng cao kỹ thiết kế lập trình ngơn ngữ matlab Nhận dạng khuôn mặt Matlab ĐỒ ÁN Trang 7/23