Đoán tính cách qua khuôn mặt, hệ chuyên gia.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN HỆ CHUYÊN GIA Đề tài: Xây dựng chương trình đốn nhận tính cách người qua đặc tả khuôn mặt Giảng viên hướng dẫn : ThS Trần Thanh Hùng Nhóm thực : Nhóm 13 - Lớp KHMT3-K5 Thành viên : Nhâm Thị Thêm Nguyễn Thị Tươi Nguyễn Thị Giang Hà Nội, tháng 07 năm 2013 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nhân tướng học 1.1.1 Giới thiệu 1.1.2 Những điều cá tính thể khuôn mặt 1.1.3 Biết qua vầng trán 1.1.4 Cá tính thể qua cặp mắt 1.1.5 Mũi cho ta biết điều ? .8 1.1.6 Hình dáng miệng biểu đạt ? 1.1.7 Đôi tai mách bảo điều ? 1.1.8 Một số khuôn mặt thường thấy 10 1.2 Phương hướng giải 11 CHƯƠNG 2: HỆ CHUYÊN GIA 12 2.1 Tổng quan hệ chuyên gia 12 2.1.1 Hệ chuyên gia ? 12 2.1.2 Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia 13 2.1.3 Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia 13 2.1.4 Cấu trúc hệ chuyên gia 14 2.2 Cơ sở tri thức 15 2.2.1 Phân biệt tri thức liệu .15 2.2.2 Phân loại tri thức 16 2.2.2.1 Tri thức mô tả 17 2.2.2.2 Tri thức thủ tục 17 2.2.2.3 Tri thức điều khiển 17 2.2.3 Các cấp độ tri thức 18 2.2.3.1 Tri thức động 18 2.2.3.2 Tri thức bất định, tri thức không đầy đủ: .18 2.2.4 Các phương pháp biểu diễn tri thức 18 2.2.4.1 Biểu diễn tri thức luật sinh 19 Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin 2.2.4.2 Biểu diễn tri thức logic .20 2.2.4.3 Biểu diễn tri thức mạng ngữ nghĩa .21 2.2.4.4 Biểu diễn tri thức ngôn ngữ nhân tạo 22 2.2.4.5 Biểu diễn ba liên hợp O.A.V 22 2.2.4.6 Biểu diễn tri thức FRAME 22 2.3 Mô tơ suy diễn 24 2.3.1 Cơ chế suy diễn 24 2.3.1.1 Suy diễn tiến: .24 2.3.1.2 Suy diễn lùi: 24 2.3.1.3 Cơ chế hỗn hợp: 25 2.3.2 Cơ chế điều khiển .26 2.3.2.1 Chọn hướng suy diễn 26 2.3.2.2 Giải vấn đề cạnh tranh 26 CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MƠ HÌNH HỆ CHUN GIA XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ĐỐN NHẬN TÍNH CÁCH NGƯỜI QUA ĐẶC TẢ KHUÔN MẶT 30 I Vecto suy diễn tiến 30 II Cơ sở tri thức 32 III Giao diện 33 KẾT LUẬN 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO 35 Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thơng tin LỜI NĨI ĐẦU Cơng nghệ thơng tin ngành khoa học ngày quan tâm sử dụng rộng rãi lĩnh vực sống Với ưu điểm mạnh ứng dụng nhiều sống cơng nghệ thông tin giúp cho công việc quản lý dễ dàng Để quản lý công việc cụ thể quan người quản lý cần thực nhiều động tác Nhờ có phần mềm cơng việc trở nên đơn giản nhiều Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ điều kiện thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo: cho phép chương trình máy tính áp dụng thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả phản ứng nhanh hiệu trước Ngày việc ứng dụng công nghệ kĩ thuật cao vào đời sống đòi hỏi thiết Một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mà phần quan trọng Hệ chuyên gia Qua tập lớn này, chúng em xin gửi lời cảm ơn tới “ThS.Trần Thanh Hùng”, cảm ơn thầy cho chúng em có hội tìm hiểu góc kiến thức mới, hay bổ ích với tận tâm dạy dỗ chúng em, giúp chúng em hồn thiện đề tài Trong q trình tìm hiểu hồn thiện, đề tài khơng thể tránh khỏi sai sót, khuyết điểm Vì vậy, nhóm thực chúng em hy vọng nhận đánh giá đóng góp nhiệt tình từ phía thầy bạn để nhóm chúng em hoàn thiện Xin chân thành cảm ơn! Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Nhân tướng học 1.1.1 Giới thiệu Từ đất nước mở cửa, văn hóa giới giao lưu, hội nhập rộng rãi với Việt Nam Đặc biệt văn hóa cổ Trung Hoa , vốn gần gũi từ lâu, lần lại nghiên cứu, tìm hiểu đầy đủ, nhân tướng học phận thâm nhập sâu vào sống , xã hội, người Việt Nam Với người, khuôn mặt trước hết biểu cá tính tâm trạng Đó cảm xúc thông thường buồn, vui, lo lắng, giận hờn Nhưng đồng thời thể sức khỏe, nhân cách, địa vị xã hội người Nhìn mặt đốn tính cách vốn kinh nghiệm có từ lâu đời, đến sử dụng “môn nghệ thuật” với kỹ mức độ khác Ở phương Đông, “môn nghệ thuật” gọi với tên quen thuộc “nhân tướng học” Và nay, chuyên ngành khoa học người công nhận Nhân tướng học Á-Đơng khơng dừng chân việc đốn tính cách Khoa đào sâu địa hạt phú quý, bệnh tật, thọ yếu, sinh kế, nghề nghiệp Mặt khác nhân tướng học ìm hiểu qua nét tướng cá nhân, chi tiết liên quan đến người khác có liên hệ mật thiết với : cha mẹ, vợ chồng, anh em, cái, bạn bè Sau cùng, nhân tướng học Á-Đơng rộng rãi táo bạo hẳn khoa tâm lý phương Tây Từ nội tâm liên hệ người, nhân tướng học Á-Đơng tiên đốn ln vận mạng, dám khẳng định thành bại, thịnh suy, xét khứ lẫn tương lai, không dừng lại giai đoạn Tóm lại, nhân tướng học môn nhân văn, từ người mà ra, người mà có nhằm phục vụ cho người việc “ tri kỷ, tri bỉ” Tuy nhiên khn khổ đề tài này, tìm hiểu đến phần khoa nhân tướng học : Tìm hiểu cá tính biểu khn mặt Qua ta có Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin thể nắm yếu tố quan trọng để phát triển trì mối quan hệ hài hòa, hiệu người với 1.1.2 Những điều cá tính thể khn mặt Thuật tìm hiểu tính cách qua khn mặt dựa kích thước, hình dạng, vị trí, tính chất, màu sắc số quan thể khuôn mặt Một dấu hiệu quan trọng thuật tìm hiểu cá tính biểu khn mặt khn mặt có cân đối hay khơng Khn mặt người cân đối, người có nhiều khả bị rối loạn tâm lý, sống gặp nhiều khó khăn, khổ sở nhiều thất vọng Cũng não chia thành hai phần với chức khác nhau, bên khuôn mặt phản ánh nhiều đặc điểm khác Ở hầu hết người, bên trái khn mặt biểu thị cá tính tính khí, bên phải mô tả cảm xúc, địa vị xã hội kinh tế, mối quan hệ cá nhân với người khác Có loại khn mặt bản, với loại tương ứng với loại cá tính vận may cụ thể : tam giác, tròn , vng Khn mặt chia thành vùng theo phương nằm ngang : trán vùng từ chân mày đến cuối mũi, từ cuối mũi đến cằm Ta quan sát đặc tả khuôn mặt chủ yếu dựa phận : trán, mắt, mũi, miệng, tai, cằm Ngồi dựa số chi tiết khác : nếp nhăn, chân mày, gò má (lưỡng quyền), nốt ruồi, 1.1.3 Biết qua vầng trán a) Trán cao, rộng : Trán cao, rộng dấu hiệu trí năng, nghị lực Cá nhân có loại trán dành nhiều thời gian để quan sát suy ngẫm Trán cao rộng đặc điểm thường gặp người thành cơng b) Trán thấp, rộng : Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Loại trán dấu hiệu khả quan sát tinh tế, tính kiên nhẫn kiên trì Ngồi ra, người có trán thấp rộng thường e dè, ngượng ngập, đến mức nhận biết toàn khả tiềm ẩn thân c) Trán cao, hẹp : Người có trán thường thờ ơ, dửng dưng, khơng biết thương xót người khác họ thông minh Nhiều nhà khoa học có loại trán d) Trán thấp, hẹp : Đây dấu hiệu biểu thị thái độ vô trách nghiệm, cẩu thả, không thành thật nhiều trường hợp có hành động tội ác 1.1.4 Cá tính thể qua cặp mắt a) Mắt to : Nam giới có cặp mắt to áp đảo , dễ nhận thấy thường người đầy cảm xúc, thích nghệ thuật, tinh thần chiến đấu cao Họ thường có khuynh hướng cấp tiến tư tưởng lẫn hành động quan tâm đến dự án có tính đột phá Nữ giới có cặp mắt to thường có khuynh hướng nhạy cảm, có khiếu nghệ thuật b) Mắt nhỏ : Nguoif có cặp mắt nhỏ người có khuynh hướng thực tế tâm Họ có thiên hướng nghệ thuật c) Mắt lồi: Người có mắt lồi với mí mắt mỏng giỏi khả ngoại cảm, cẩn thận, bị động nhút nhát Người có mắt lồi với mí mắt dầy thường có khuynh hướng dũng cảm, tham vọng, nhiều nghị lực lạ thường, đạt thành cơng Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin d) Mắt lõm : Đây dấu hiệu cho thấy thiếu tự tin, suy nghĩ chậm chạp, ăn nói lắp bắp khơng có khả biểu cảm hay thể tình yêu 1.1.5 Mũi cho ta biết điều ? a) Mũi ngắn, dẹt : Người có mũi ngắn, dẹt gần lúc có nhiều trở ngại, thể xác lẫn tinh thần, chênh lệch họ thường mức điều khác thường Những người nhóm thường người đứng chậm chạp, họ vô trung thành đối xử tử tế họ b) Mũi dài : Mũi người dài họ thường có khuynh hướng linh động hơn, có nhiều khả quan trọng hóa vấn đề Nhưng họ lại có ý thức trách nhiệm cao, tỉ mỉ cơng việc họ Tuy nhiên, người có mũi dài thường không thực tế, gặp khó khăn việc xác lập, trì mối quan hệ gắn bó, cảm xúc biểu tình yêu c) Mũi dài, to, cao : Người có mũi dài, to, cao tiếng cố chấp mực làm theo ý mình, thường đạt mục đích thơng qua dọa dẫm d) Mũi khoằm : Họ người có cá tính tốt, có tài năng, tham vọng cao Tuy nhiên dù họ thường phải đối mặt với nhiều trở ngại nghiêm trọng, vấn đề khó khăn 1.1.6 Hình dáng miệng biểu đạt ? a) miệng rộng : Người có miệng rộng thường sống cởi mở, chan hòa, có nghị lực, tham vọng, thân mật thoải mái Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin b) Miệng nhỏ : Miệng nhỏ thường kèm với yếu đuối, nhút nhát, lệ thuộc, đa cảm số đặc điểm khơng mong muốn khác Người có miệng nhỏ, mơi mỏng thường có khuynh hướng tự xem trung tâm, nhẫn tâm người khác c) Miệng trề : Miệng trề miệng nhìn nghiêng nhơ khỏi đường thẳng mũi cằm Đây dấu hiệu cho thấy cố chấp trí kém, biểu thị cá nhân ln khăng khăng giữ ý kiến riêng Và họ đặc biệt thích nói nhiều d) Miệng nồi, mơi dày : Người có mơi dày, miệng cong xuống phía khóe miệng thường thích tranh luận, ln phàn nàn khơng sẵn sàng nghe theo lời khuyên người khác e) Miệng lõm, mơi dày : Nó biểu thị lòng từ tâm, nhân cách tốt Ngồi ra, người có loại miệng thường dễ thích nghi làm việc hiệu 1.1.7 Đơi tai mách bảo điều ? a) Tai to : Tai to biểu thị lòng can đảm chủ động, kết hợp với trường thọ Những người có đơi tai to thường thơng minh, lịch lãm, làm việc chuyên cần, kiên nhẫn tâm b) tai nhỏ: Chúng biểu thị cá nhân thường có khuynh hướng hay thay đổi nhớ kém, cho thấy người sở hữu chúng có khiếu nghệ thuật tính sáng tạo Nhóm 13_KHMT3_K5 Page Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin 1.1.8 Một số khuôn mặt thường thấy Trán bằng, rộng, mắt nhỏ, dài, mũi hẹp, thẳng, miệng nhỏ, tươi, vành tai rõ át vành tai trong, cằm mang tai vừa phải, có thịt trễ xuống, tính ơn hòa , độ lượng, có trách nhiệm, phóng khống, khơng thích nhục mà nhười khác Lơng mày đậm, lớn giao nhau, mắt lớn khơng có thần, mũi nhỏ, dài; lưỡng quyền cao; môi dày, miệng nhỏ; vành tai ngồi nở ngược chiều thơng thường; cằm ngắn thẳng : tính trầm lặng; thiếu đảm lược; khơng thích khó nhọc, khung cảnh ồn , náo nhiệt Trán cao thiếu bè ngang; lông mày ngắn, to bản, đậm; ánh mắt nhìn xuống, mũi thẳng, cao; miệng nhỏ, mơi dày; tai có dái tai lớn hướng phía trước; xương quyền cao, nhọn : tính cang cường, khỏe mạnh, dám nói dám làm Trán , rộng thiếu chiều cao; lơng mày thưa, nhỏ, ít; mắt hướng xuống; nhân trung ngắn, lợi lộ, tai dài, dái tai rủ xuống; cằm có nhiều thịt : tính ưa nhàn tản, không chịu khổ sở, thọ mệnh không dài Đâu cân xứng, tròn trịa; trán cao; mắt lớn, ánh mắt lanh lẹ, sáng sủa; mũi to, ngắn; lưỡng quyền cao; tai mỏng, lớn dài : ý chí kiên cường, có khí phách, can đảm Đỉnh đầu phẳng; trán cao, lông mày nhỏ, tú dài mắt; hai mắt sáng; mũi thẳng; miệng nhỏ, môi hồng; mang tai vừa phải, thẳng xuôi; cằm đầy đặn, khơng khuyết hãm : tính tình từ thiện, sáng suốt làm việc có kế hoạch lâu dài dứt khoát, trường thọ Trán hãm (hoặc gồ cao, lõm, gồ chỗ lõm chỗ khác, bên cao bên thấp); đuôi mắt rủ xuống, ánh mắt có thần; miệng vng; mũi thẳng, lưỡng quyền cao, cằm tròn đầy : khơng có nhiều khả phú túc Đầu thấp nhỏ; trán phẳng; mắt có thần, đuôi mày rủ gần mắt, cười thường xệ, khó biết cười vui hay khinh thị; tai nhỏ, mỏng : tính tình độc, đa phần vất vả, khổ sở, đoản thọ Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 10 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin lượng tương đối lớn tri thức đối tượng, kiện, vị trí, tình yếu tố khác Do đó, frame giúp ta mơ tả chi tiết đối tượng Frame cấu trúc liệu chứa đựng tất tri thức liên quan đến đối tượng cụ thể Frames có liên hệ chặt chẽ đến khái niệm hướng đối tượng (thực frame nguồn gốc lập trình hướng đối tượng) Ngược lại với phương pháp biểu diễn tri thức đề cập đến, frame "đóng gói" tồn đối tượng, tình vấn đề phức tạp thành thực thể có cấu trúc Một frame bao hàm khối lượng tương đối lớn tri thức đối tượng, kiện, vị trí, tình yếu tố khác Do đó, frame giúp ta mô tả chi tiết đối tượng  Ưu điểm nhược điểm biểu diễn tri thức FRAME  Ưu điểm o Đáp ứng tất yêu cầu biểu diễn tri thức o Cho phép người sử dụng tự biểu diễn tri thức o FRAME không sử dụng để mơ tả tri thức mà dùng để thể thuật toán suy dẫn o Tận dụng điểm mạnh biểu diễn thủ tục mô tả o Qúa trình xử lý FRAME độc lập theo nghĩa kế thừa thông tin, không nhât thiết phải  Nhược điểm o Phương pháp biểu diễn phức tạp cồng kềnh o Phương pháp FRAME tiện lợi kỹ sư xử lý tri thức người sử dụng có trình độ cao, lại tải người sử dụng thơng thường o Các giá trị slot gán qua thực thủ tục, điều làm cho việc thu nạp cập nhật tri thức trở nên phức tạp làm khả mềm dẻo phù hợp với thay đổi mơi trường bên ngồi bị giảm xuống o Do cấu trúc FRAME nên biểu diễn cần phải sử dụng biện pháp cầu kỳ Vì làm tính trực quan phương pháp biểu diễn Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 23 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội o 2.3 Khoa Cơng nghệ thơng tin Đối với tốn phức tạp việc mơ tả điều khiển hệ thống sử dụng FRAME phức tạp lên nhiều so với phương pháp biểu diễn khác Mô tơ suy diễn 2.3.1 Cơ chế suy diễn 2.3.1.1 Suy diễn tiến: Suy diễn tiến lập luận từ kiện, việc để rút k ết lu ận Ví dụ: trời mưa trước khỏi nhà (sự kiện) ph ải lấy áo m ưa (kết luận) Trong phương pháp này, người sử dụng cung cấp s ự kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn) tìm cách rút kết luận có th ể Kết luận xem thuộc tính gán giá trị Trong s ố kết luận có kết luận làm người sử dụng quan tâm, số khác không nói lên điều gì, số khác có th ể vắng m ặt Các kiện thường có dạng: Attribute = Value Lần lượt kiện sở tri thức chọn hệ thống xem xét tất luật mà kiện xuất tiền đ ề Theo nguyên tắc lập luận trên, hệ thống lấy luật thỏa mãn Sau gán giá trị cho thuộc tính thuộc kết luận tương ứng, người ta nói r ằng kiện thỏa mãn Các thuộc tính gán giá trị phần kết Sau xem xét, kết đ ược xu ất cho người sử dụng dùng 2.3.1.2 Suy diễn lùi: Phương pháp suy diễn lùi tiến hành lập luận theo chiều ngược l ại (đối với phương pháp suy diễn tiến) Từ giả thuyết nh kết luận, hệ thống đưa tình trả lời gồm kiện c s giả thuyết cho Ví dụ: vào nhà mà cầm áo mưa quần áo bị ướt gi ả thuyết trời mưa Để củng cố giả thuyết này, ta hỏi người xem có phải trời mưa khơng? Nếu người trả lời có giả thuyết trời mưa trở thành kiện Nghĩa trời mưa nên phải cầm áo mưa quần áo bị ướt Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 24 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Suy diễn lùi cho phép nhận giá trị thuộc tính Đó câu trả lời cho câu hỏi “giá trị thuộc tính A ?” v ới A m ột đích Để xác định giá trị A, cần có nguồn thơng tin Nh ững ngu ồn câu hỏi luật Căn c ứ vào câu hỏi, hệ thống nhận cách trực tiếp từ người sử dụng giá trị thuộc tính liên quan Căn vào luật, hệ thống suy di ễn có th ể tìm giá trị kết luận số kết luận có th ể c thu ộc tính liên quan, Ý tưởng thuật tốn suy diễn lùi sau: Với m ỗi thuộc tính cho, người ta định nghĩa nguồn nó:  Nếu thuộc tính xuất tiền đề luật (phần đầu luật) nguồn thu gọn thành câu hỏi  Nếu thuộc tính xuất hậu luật (phần cuối luật) nguồn luật mà thuộc tính kết luận  Nếu thuộc tính trung gian, xuất đồng thời tiền đề kết luận, nguồn luật, ho ặc câu hỏi mà chưa nêu Nếu lần với câu hỏi cho, người sử dụng trả lời hợp lệ, giá trị trả lời gán cho thuộc tính xem thành cơng Nếu nguồn luật hệ thống lấy luật mà thuộc tính đích xu ất kết luận, để tìm giá trị thuộc tính thuộc tiền đ ề Nếu luật thỏa mãn, thuộc tính kết luận ghi nhận 2.3.1.3 Cơ chế hỗn hợp: Sử dụng kết hợp hai phương pháp suy diễn 2.3.2 Cơ chế điều khiển 2.3.2.1 Chọn hướng suy diễn Cho fgt = # GT GT: tập kiện ban đầu fkl = #KL KL: tập kiện kết ftrước = max #{ r R/r áp dụng cho tập F } Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 25 Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin = max # lọc (F,R) fsau = max #{ r R/r có cung kiện vế phải } (*) Các luật Heuristic: Luật 1: fsau < ftrước chọn suy diễn tiến Luật 2: fsau > ftrước chọn suy diễn lùi Luật 3: fsau = ftrước fgt < fkl chọn suy diễn tiến Luật 4: fsau = ftrước fgt > fkl chọn suy diễn lùi Luật 5: fsau = ftrước fgt = fkl người thiết kế chọn phương pháp suy diễn để sử dụng 2.3.2.2 Giải vấn đề cạnh tranh a) Cạnh tranh suy diễn tiến Tình cạnh tranh xảy tồn F r1, r2 R mà: r1: left1 q1, r2: left2 q2, left1 F, left2 F  # lọc (F,R) ta có lọc ({a},R) = {r1,r2} ??? Đặt vấn đề: Làm để chọn luật r số luật có th ể áp dụng lọc (F,R) ?  hàng đợi   Giải pháp 1: Tổ chức luật sử dụng Giải pháp 2: Tổ chức luật sử dụng theo xếp chồng Giải pháp 3: Sử dụng Heuristic Đối với r R, kỹ thuật Heuristic ta đánh giá liên hệ hàm ước lượng h KL với phần vế phải luật r, r: left q H(r,KL) = h(q,KL) Nguyên tắc: Luật r: left q chọn h(q,KL) min/max  Giải pháp 4: Thực xếp thứ tự kiện (Đồ thị FPG - Fact Precedence Graph) Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 26 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Cho tập luật R kiện R nút, luật dây cung đồ thị FPG Giải pháp 4’: sử dụng đồ thi VÀ/ HOẶC Mỗi luật r: p1^p2^ ^pn q tương đương với cụm cung “VÀ”  Giải pháp 5: Sử dụng đồ thị thứ tự luật (RPG – Rule Precedence Graph) Mỗi luật rj xếp thứ tự với luật ri (ký hiệu rj ri) tồn kiện f cho: rj: left f; ri: f q Một luật r gọi “khởi đầu – initial” nếu: r: left q left GT INITIAL Mỗi luật r gọi “kết thúc – final” nếu: r: left q left GT FINAL Biểu diễn đồ thị RPG: Mỗi luật khởi đầu coi “áp dụng”: APP = {INITIAL} Cho App(r) điểm – vào(r) = {r’} tồn đỉnh r’ r RPG; r: left q; r’ App(r) áp dụng left {q’/r’ App(r) } GT luật r có th ể đ ược áp d ụng Suy diễn đồ thị RPG sau:   Chọn luật APPLICABLE Thực luật Chú ý: suy diễn theo chiều rộng APP = hàng đ ợi, suy di ễn theo chiều sâu APP xếp chồng (*) Một số kinh nghiệm (Heuristics): o h(r,FINALS) = h(r) # điểm – ra(r) = #{r’/ tồn cung r r’ RPG} Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 27 Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Luật chọn  h(r) = # điểm – ra(r) max o h(r,FINALS) = # Luật chọn  h(r,FINALS) o h(r,FINALS) = # {p/ p: r FINALS} (số lượng luật từ luật r đến FINALS đồ thị RPG) Luật chọn  h(r,FINALS) max b) Cạnh tranh suy diễn lùi  Cạnh tranh suy diễn lùi xảy v ới m ột s ự kiện f tồn luật r1, r2: r1: left1 f r2: left2 f  Định nghĩa hàm tìm thấy: Tìm_thấy (f) = {r/ r: left f}  Câu hỏi đặt ra: Làm để chọn luật cho r Tìm_thấy (f)  Giải pháp 1: Nếu ri, rj Tìm_thấy (f) ri, rj không sử dụng i < j ri chọn  Giải pháp 2: Sử dụng đồ thị VÀ/ HOẶC đồ thị FPG (*) Một vài phương pháp kinh nghiệm (Heuristic) o Xét luật r : left q, với kiện f độ_dài (f, GT) = độ dài đường ngăn từ GT đến f h(r,GT) = max (độ_dài (f,GT) / f left) Luật chọn  h(r1,GT) o h(r,GT) = # left / * r: left q */ Luật chọn  # left o Hàm độ_sâu (f,GT) = f GT Max { max (độ_sâu(q) + 1)} r: left q, q left Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 28 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Luật chọn  max {độ_sâu(q)} o Hàm h(r,GT) = f left Luật chọn  h(r,GT) c) Việc giới hạn Thao tác lọc thường tốn thời gian để tính tốn nên phải lướt qua tập luật R để tìm tập áp dụng APPLICABLE Để làm nh ẹ s ố thử nghiệm, người ta định lọc phần luật s ự kiện đưa vào Đó giới hạn phải làm trước lọc Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 29 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thơng tin CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MƠ HÌNH HỆ CHUN GIA XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ĐỐN NHẬN TÍNH CÁCH NGƯỜI QUA ĐẶC TẢ KHUÔN MẶT I Vecto suy diễn tiến Giải vấn đề dựa biểu diễn toán logic vị t ừ, logic mệnh đề Các phương pháp suy diễn dần chuyển từ giả thiết kết luận cách thêm vào giả thiết kiện kh ẳng đ ịnh đúng, dựa hai phương thức:  Modus ponens: Nếu A đúng, A B B  Modus tollens: Nếu B sai, A B A sai Giả sử A, B, -A, -B kiện, trước áp dụng luật A B ta có t ập {A} (hoặc tập {B} tương ứng) sau thực luật ta có thêm {B} (hoặc {-A} tương ứng) Kết có tập kiện {A, B} (hoặc {-A, -B}) Ta viết: {A} A B {A,B} {-B} A B {-A,-B} Như trình suy diễn tập giả thiết, làm n cách thêm vào kiện m ột k ết luận cần chứng minh thực Suy diễn tiến với logic mệnh đề: Đầu vào: Tập mệnh đề cho GT = {g1, g2, , gm} Tập luật RULE có dạng Horn: p1 ^ p2 ^ ^ pn q Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 30 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin Tập mệnh đề kết luận: KL = {q1, q2, , qk} Đầu ra: Thông báo thành cơng qi KL suy từ giả thiết GT nh sử dụng tập luật RULE Thuật toán: TGIAN tập kiện (mệnh đề) th ời điểm xét, ban đầu TGIAN = GT SAT tập luật có dạng p1 p2 pn q cho i = (i,n) pi TGIAN { TGIAN = GT; SAT = lọc (RULE, TGIAN); While KL TGIAN and SAT { r get (SAT); /*lấy luật khả hợp từ tập SAT, giả sử r có dạng p1 p2 pn q */ TGIAN TGIAN {q}; RULE RULE \ {r}; SAT = lọc (RULE, TGIAN); }; If KL TGIAN then exit (“ thành công ”) else exit (“ khơng thành cơng ”); } Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 31 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin II Cơ sở tri thức Thông qua việc tham khảo tổng hợp tài liệu nhân t ướng học, chúng em dự định xây dựng sở tri thức với luật theo cấu trúc If then minh họa sau:  Nếu người có khn mặt vng tóc tơ m ột người thích mạo hiểm.(KL1)  Nếu người có khn mặt vng tóc thơ người khơng thích mạo hiểm.(KL2)  Nếu người có khn mặt dài tóc tơ người thích mạo hiểm.(KL1)  Nếu người có khn mặt dài tóc thơ người khơng thích mạo hiểm.(KL2)  Nếu người có khn mặt tròn tóc tơ người khơng thích mạo hiểm.(KL1)  Nếu người có khn mặt tròn tóc thơ người thích mạo hiểm.(KL2)  Nếu người thích mạo hiểm có mũi dọc dừa người nghiêm túc, chín chắn.(KL3)  Nếu người thích mạo hiểm có mũi gẫy người rụt rè, ngại tiếp xúc.(KL4)  Nếu người khơng thích mạo hiểm có mũi dọc dừa người bồng bột, thiếu suy nghĩ.(KL5)  Nếu người khơng thích mạo hiểm có mũi gẫy người bồng bột, thiếu suy nghĩ.(KL5)  Nếu người có miệng rộng người khơng nói.(KL6)  Nếu người có miệng nhỏ người nói.(KL7)  Nếu người nghiêm túc, chín chắn nói có đường công danh : bạn người cứng cáp dám đối mặt với thử thách đường công danh bạn sáng lạng bạn có tướng làm quan, vươn xa lĩnh vực lựa chọn.(KL8)  Nếu người bồng bột, thiếu suy nghĩ nói có đường cơng danh : bạn có đường công danh sáng lạng bạn nhận giúp đỡ từ người xung quanh việc, thành công đến với bạn lẽ tự nhiên(KL9)  Nếu người nghiêm túc, chín chắn khơng nói có đường cơng danh : đường công danh bạn gặp nhiều trắc trở nhiên Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 32 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin cố gắng vượt qua bạn gặp nhiều thuận lợi đằng sau muốn thành cơng bạn phải biết vượt qua khó khăn, biết nhẫn lại.(KL10)  Nếu người bồng bột, thiếu suy nghĩ khơng nói có đường cơng danh : bạn có đường công danh không sáng lạng bạn thường sống dựa dẫm vào người thân, bạn khó lòng tự làm nên việc hồn.(KL11)  Nếu người rụt rè, ngại tiếp xúc khơng nói có đường cơng danh : bạn ngại đối mặt với việc khó khăn lên đường cơng danh lúc bình bình, bạn khơng phát khơng rơi vào khốn khó bạn sống an phận với đời sống khá.(KL12)  Nếu người rụt rè, ngại tiếp xúc nói có đường cơng danh : bạn cố gắng theo đuổi công danh giá bạn phải hối hận phải trả giá đắt bạn nên sống hài lòng với có khơng nên q tham lam.(KL13) *) Bói sinh con:             Nếu mẹ ăn nhiều bụng to em bé hay đạp Nếu mẹ ăn nhiều bụng to em bé đạp Nếu mẹ ăn nhiều bụng to em bé hay đạp Nếu mẹ ăn bụng to em bé hay đạp Nếu mẹ ăn bụng to em bé đạp Nếu mẹ ăn bụng to em bé hay đạp Nếu bé hay đạp mẹ dễ tính mẹ thích Nếu bé hay đạp mẹ khó tính mẹ lười Nếu bé đạp mẹ dễ tính mẹ lười Nếu bé đạp mẹ khó tính mẹ thích Nếu mẹ thích sinh trai Nếu mẹ lười sinh con gái and then cách liên kết điều kiện luật bên theo hướng khác tùy ý người dùng kết kết tổng h ợp Ví dụ : “nếu người có vầng trán vuông, mắt lồi, tai to, mũi dài to cao, Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 33 Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội Khoa Cơng nghệ thơng tin miệng trề người có tinh thần thực tiễn, cẩn th ận, tham v ọng, giàu nghị lực, lịch lãm, chuyên cần, cố chấp, nói nhiều, vui vẻ” Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 34 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội III Giao diện Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 35 Khoa Cơng nghệ thơng tin Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin KẾT LUẬN Sự kết hợp cổ xưa “Nhân tướng học” khái niệm mẻ “Hệ chuyên gia” tạo cơng cụ hữu ích phục vụ đắc lực cho người Từ đó, mối quan hệ người với người tăng cường, phát triển trì hài hòa Qua tập lớn môn “Hệ chuyên gia” với đề tài “Xây dựng chương trình đốn nhận tính cách người qua đặc tả khn mặt” chúng em có thêm nhiều kiến thức hiểu thêm tầm quan trọng hệ chuyên gia nhân tướng học Tuy nhiên tập chắn tránh khỏi khiếm khuyết sai sót Chúng em mong nhận ý kiến đóng góp thầy giáo mơn “Hệ chun gia” bạn sinh viên nhóm khác để tập hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm thực Nhóm 13 Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 36 Trường đại học Công nghiệp Hà Nội Khoa Công nghệ thông tin TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Hệ chuyên gia – ThS.Trần Thanh Hùng Cá tính thể khuôn mặt người châu Á – Demente, NXB Từ điển Bách Khoa http://google.com.vn/ Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – ThS Trần Hùng Cường, NXB Giáo dục Vận dụng khoa Nhân tướng học xử lý & quản lý – Việt Chương, NXB Văn hóa Thơng tin Nhóm 13_KHMT3_K5 Page 37