Luận Văn Ứng dụng xử lý ảnh thiết kế thi công mạch chống trộm thông minh

Ký và ghi rõ h và tên... 2.1.5 Nh n d ng và nôi suy nh Image Recognition and Interpretation Nh n d ng nh là quá trình xác đ nh nh... Dòng t i đa cho phép chân này là 50mA... Ngoài ra, b

B GIÁO D C & ÀO T O

THÔNG MINH

B GIÁO D C & ÀO T O

B MÔN I N T CÔNG NGHI P Y SINH

Tp HCM, ngày 16 tháng 7 n m 2018

H tên sinh viên: T ng Nguy n Công Thiên MSSV: 13141328

Chuyên ngành: i n t công nghi p Mã ngành: 141

 Kit đi u khi n chính: Arduino Uno R3, Servo SG90, Module Sim 800A, Ngu n t

ong 10V-5A, Chuông, 2 Led đ n

2 N i dung th c hi n:

 tài th c hi n n i dung phát hi n ng i và nh n di n khuôn m t v i đ u vào là hình nh l y đ c t webcam, k t qu s đ c g i qua arduino đ đi u khi n Servo SG90, Module Sim 800A, Chuông, 2 Led đ n Nhóm s th c hi n các nôi dung nh

sau:

 Tìm hi u v Matlab

 Tìm hi u v Arduino Uno R3

 Cài đ t th c vi n cho Arduino và các liên k t gi a Matlab và Arduino

 Tìm hi u các thu t toán nh n di n, phát hi n ng i và khuôn m t

 Xây d ng quá trình x lý nh đ u vào

 Xây d ng h th ng phát hi n ng i và nh n di n khuôn m t đ ng th i g i d li u thu đ c qua Arduino

 Xây d ng ch ng trình đi u khi n servo SG90, Module Sim 800A, chuông, 2 Led

đ n

 ánh giá k t qu th c hi n

III NGÀY GIAO NHI M V : 21/03/2018

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHI M V : 05/07/2018

V H VÀ TÊN CÁN B H NG D N: ThS Võ c D ng

CÁN B H NG D N BM I N T CÔNG NGHI P - Y SINH

TR NG H S PH M K THU T C NG HÒA XÃ H I CH NGH A VI T NAM

5

(16/4-22/4)

 Xây d ng h th ng nh n di n và phát hi n chuy n đ ng con ng i

6

(23/4-29/4)

 Xây d ng h th ng nh n di n và so sánh khuôn m t

 Ti n hành xây d ng c s d li u đ l u gi khuôn m t

 Thi công mô hình

 L p đ t và k t n i các thi t v ngo i vi

10  Ki m tra l i và ch y th ch ng trình trên mô

(29/5-3/6) đ xem xét và góp ý l n cu i

12

(4/6-11/6)

 N p quy n báo cáo hoàn ch nh và làm slide

powerpoint báo cáo

(Ký và ghi rõ h và tên)

Trong th i gian th c hi n đ tài, nh ng ng i th c hi n đ c s giúp đ c a gia đình, quý th y cô và b n bè nên đ tài đã đ c hoàn thành Nh ng ng i th c hi n xin

Xin g i l i c m n đ n nh ng ng i b n sinh viên khoa i n- i n t đã giúp đ

nh ng ng i th c hi n đ tài đ có th hoàn thành t t đ tài này

Xin chân thành c m n!

Ng i th c hi n đ tài:

T ng Nguy n Công Thiên

M C L C

Trang bìa i

Nhi m v đ án ii

L ch trình th c hi n đ án t t nghi p iii

Cam đoan iv

L i c m n v

M c l c vi

Li t kê hình v ix

Li t kê b ng v xi

Tóm t t xii

CH NG 1 T NG QUAN 1

1.1 Lụ DO CH N TÀI 1

1.2 M C TIểU 2

1.2.1 M c tiêu 2

1.2.2 Gi i h n 2

1.3 B C C ÁN T T NHI P 2

CH NG 2 C S LÝ THUY T 4

2.1 GI I THI U V H TH NG X Lụ NH 4

2.1.1 Ph n thu nh n nh (Image Acquisiton) 5

2.1.2 Ti n x lý (Image Processing) 6

2.1.3 Phân đo n (Segmentation) hay phân vùng nh 6

2.1.4 Bi u di n nh (Image Representation) 6

2.1.5 Nh n d ng và n i suy (Image Recognition and Interpretation) 6

2.1.6 C s tri th c 7

2.1.7 Các thành ph n c b n c a h th ng 7

2.2 NH NG V N C B N TRONG X Lụ NH 8

2.2.1 i m nh (Picture Element) 8

2.2.2 phân gi i c a nh 8

K , THI CÔNG TÀI 9

2.3.1 M ch Arduino Uno R3 9

2.3.2 T ng quan v đ ng c Servo 14

2.3.3 T ng quan v Buzzer 14

2.3.4 Module SIM 800A 15

CH NG 3 TÍNH TOÁN VÀ THI T K 16

3.1 T NG QUAN CÁC K THU T NH N BI T MÀU DA D A TRểN TệNH CH T I M NH 16

3.1.1 Gi i thi u 16

3.1.2 Không gian màu s d ng cho mô hình hóa màu da 16

3.1.2.1 Không gian màu RGB 17

3.1.2.2 Không gian RGB chu n hóa 17

3.1.2.3 Không gian màu HIS, HSV, HSL 18

3.1.2.4 Không gian màu HIS 18

3.1.2.5 Không gian màu HSV 19

3.1.2.6 Không gian màu HSL 20

3.1.2.7 Không gian màu TSL 21

3.1.2.8 Không gian màu Y 21

3.1.2.9 Các h t a đ không gian màu khác 22

3.1.3 Mô hình hóa màu da 22

3.1.3.1 Xác đinh ng ng c th m t đi m nh là màu da 22

3.1.3.2 Ph ng pháp mô hình hóa màu da s d ng phân phôi không tham s 23 3.1.3.3 B ng tra c u chu n c u (LUT – Lookup Table) 23

3.1.3.4 Phân l p Bayes (bayes Classifier) 24

3.1.3.5 T ng k t ph ng pháp không tham s 25

3.1.3.6 Mô hình hóa phân ph i màu da có tham s 25

3.1.3.7 Mô hình d a trên phân ph i Gauss đ n 26

3.1.3.8 Mô hình k t h p trên d a trên phân ph i Gauss 26

3.1.3.9 a phân ph i Gauss 27

3.1.3.10 T ng k t các ph ng pháp mô hình hóa theo tham s 27

3.1.4 So sánh k t qu các mô hình 27

3.1.6 Ch n l a không gian màu và ph ng pháp mô hình hóa dùn đ nh n bi t

màu da cho đ án 29

3.2 PHỂN TệCH THÀNH PH N CHệNH PCA 30

3.2.1 T ng quan v ph ng pháp PCA 30

3.2.1.1 Gi i thi u 30

3.2.1.2 ụ t ng 30

3.2.2 Trích ch n đ c tr ng khuôn m t ng i d a trên ph ng pháp PCA 34

3.2.2.1 Chuy n đ i nh 34

3.2.2.2 Tính khuôn m t ng i trung bình 35

3.2.2.3 Tr m i nh cho m t trung bình 35

3.2.2.4 Xây d ng ma tr n h p ph ng sai 35

3.2.2.5 Phép chi u 36

3.3 PHÂN TÍCH HOG 37

3.3.1 Gi i thi u 37

3.3.2 Chu n hóa hình nh tr c khi x lý 38

3.3.3 Tính toán gradient 38

3.3.4 L y votes trong m i cell 39

3.3.5 Chu n hóa các block 40

3.3.6 S d ng trong bài toán object recognition 40

3.3 K T N I V I THI T B NGO I VI 41

3.4.1 Kh i x lý trung tâm 42

3.4.2 Kh i Module Sim 800A 42

3.4.3 Kh i đ ng c servo 43

3.4.4 Kh i hi n th và báo đ ng 44

3.4.5 Kh i ngu n 45

3.4.6 S đ nguyên lý h th ng ngo i vi 46

CH NG 4 THI CÔNG H TH NG 47

4.1 GI I THI U 47

4.2 THI CÔNG H TH NG 47

4.2.1 H th ng nh n hi n chuy n đ ng 47

4.2.1 H th ng nh n di n khuôn m t 50

4.2.2.1 L u đ gi i thu t c a h th ng nh n di n khuôn m t 50

4.2.2.5 Trích xu t đ c tr ng c a khuôn m t 53

4.2.2.6 Xu t k t qu 54

4.2.3 H th ng c nh báo 55

4.3 GI I THI U CH NG TRÌNH 57

4.3.1 H th ng phát hi n chuy n đ ng 57

4.3.2 H th ng nh n di n khuôn m t 58

4.4 ÓNG GÓI VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH 62

4.4.1 óng gói b đi u khi n 62

4.4.1 Thi công mô hình 63

CH NG 5 K T QU _NH N XÉT_ ÁNH GIÁ 65

5.1 K T QU 65

5.2 NH N XÉT – ÁNH GIÁ 76

CH NG 6 K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N 77

6.1 K T LU N 77

6.2 H NG PHÁT TRI N 78

TÀI LI U THAM KH O 79

PH L C……… 80

LI T KÊ HÌNH V

Hình Trang

Hình 2.1 Các b c c b n trong x lý nh 5

Hình 2.2 Các thành ph n chính c u h th ng x lý nh 7

Hình 2.3 Arduino UNO R3 10

Hình 2.4 S Chân Arduino UNO R3 10

Hình 2.5 ng c Servo 14

Hình 2.6 Buzzer 14

Hình 2.7 Module Sim 800A 15

Hình 3.1 Không gian màu RGB 17

Hình 3.2 Không gian màu HSV 19

Hình 3.3 ụ t ng chính c a PCA 34

Hình 3.4 Bi u đ d a trên Gy,Gx 39

Hình 3.5Các cell trong m t block 40

Hình 3.6 S đ k t n i ngo i vi 41

Hình 3.7 Module Sim 800A 42

Hình 3.8 S đ nguyên lý k t n i Module Sim 800A vào Arduino Uno R3 43

Hình 3.9 ng c Servo 43

Hình 3.10 S đ nguyên lý k t n i Arduino Uno R3 v i đ ng c Servo 44

Hình 3.11S đ k t n i Arduino Uno R3 v i Buzzer 45

Hình 3.12 Ngu n t ong 12V 5A 46

Hình 3.13 Ngu n t ong 5V 4A 46

Hình 3.14 S đ nguyên lý h th ng ngo i vi 46

Hình 4.1 L u đ c a h th ng nh n di n chuy n đ ng 47

Hình 4.2 L u đ đ a hình nh vào h th ng phát hi n chuy n đ ng 48

Hình 4.3 L u đ c a nh n di n chuy n đ ng 49

Hình 4.4 H th ng nh n di n có chuy n đ ng và khoanh vùng chuy n đ ng 49

Hình 4.5L u đ c a h th ng nh n di n khuôn m t 50

Hình 4.6 L u đ c a h th ng hu n luy n 51

Hình 4.7 M t s nh m u trong c s d li u 52

Hình 4.8 L u đ ti n trình 53

4.9 L u đ h th ng c nh báo chuy n đ ng 55

Hình 4.13 Giao di n chính c a h th ng phát hi n chuy n đ ng khi đang ho t đ ng 58

Hình 4.14Giao di n chính c a h th ng nh n di n khuôn m t 59

Hình 4.15 Thêm nh cho c s d li u 59

Hình 4.16Hu n luy n cho c s d li u 60

Hình 4.17Ti n hành so sánh khuôn m t v i nh trong c s d li u 60

Hình 4.18Cho phép xóa nh trong c s d li u 61

Hình 4.19Các khuôn m t có s n trong c s d li u 61

Hình 4.20 Xóa t t c nh trong c s d li u 62

Hình 4.21 S đ b trí linh ki n m t tr c mô hình 62

Hình 4.22Hình d ng m t bên mô hình 63

Hình 4.23Hình d ng m t trên mô hình 64

Hình 5.1Phát hi n chuy n đ ng ng i phía tr c 65

Hình 5.2Phát hi n chuy n đ ng ng i phía sau 66

Hình 5.3Phát hi n chuy n đ ng ng i khi đang cúi xu ng 66

Hình 5.4H th ng c nh báo g i tin nh n đ n cho gia ch 67

Hình 5.5 èn và chuông ho t đ ng khi có chuy n đ ng 67

Hình 5.6 nh ch p l i t camera trong đi u ki n ánh sáng y u 68

Hình 5.7Giao di n chính c a h th ng nh n di n khuôn m t 68

Hình 5.8 Ti n hành thêm hình nh vào kho l u tr 69

Hình 5.9 Ch n thi t b đ quét môi tr ng 69

Hình 5.10 Ch n thi t b đ quét môi tr ng 70

Hình 5.11 Phát hi n ra khuôn m t 70

Hình 5.12 Yêu c u nh p tên 71

Hình 5.13Hu n luy n h th ng 71

Hình 5.14 ang ti n hành hu n luy n h th ng 72

Hình 5.15 ã hoàn t c hu n luy n 72

Hình 5.16Ti n hành so sánh khuôn m t 73

Hình 5.17Phát hi n ra khuôn m t có s n trong c s d li u 73

Hình 5.18C a m ra trong 6 giây sau đó t đ ng đóng l i 74

Hình 5.19Phát hi n ra khuôn m t không có trong c s d li u 74

Hình 5.20 èn c nh báo sáng lên kèm theo chuông 75

LI T KÊ B NG

B ng Trang

B ng 2.1 Các thông s c a Arduino UNO R3 11

B ng 3.1 K t qu nh n bi t đúng sai c a các ph ng pháp 28

Hi n nay, h th ng ch ng tr m ngày càng ph bi n và đ c tích h p thêm nhi u các thi t b đi n t đ nâng cao tính hi u qu c a h th ng Vì th h th ng ch ng tr m ngày

càng đ c ng d ng nhi u h n vào th c ti n đ i s ng nh không cho ng i l xâm nh p,

b o v tài s n,ầ đã đ c đ a vào các h gia đình, công ty, tr ng h c,

V i m c đích mu n ti p c n v i các công ngh đang phát tri n trên Vì v y, nhóm

 Nh n di n đ c chuy n đ ng ng i trong khu v c có camera quan sát và

đ a ra c nh báo qua tin nh n

 Nh n di n khuôn m t và so sánh khuôn m t đã quét v i kho d li u đ đ a

ra h ng x lý m c a hay không

 H th ng m r ng bao g m:

 H th ng đi u khi n thi t b t xa thông qua Internet, hi n th t t c thông tin

mà camera thu đ c vào thi t b di đ ng

Mô hình s d ng kit Arduino Uno R3 làm vi đi u khi n trung tâm đ đi u khi n các

module m r ng nh Module Sim 800A, Buzzer, Servo

óng m c a b ng cách s d ng đ ng c Servo Ng i dùng t ng tác s d ng

thông qua camera đ c đ t s n

H th ng c nh báo b ng Module Sim 800A g i tin nh n c nh báo khi có ng i l

đ t nh p

CH NG 1 T NG QUAN

T NG QUAN

1.1 LÝ DO CH N TÀI

Tình hình an ninh tr t t đang là v n đ nh c nh i c a toàn xã h i, đ t bi t là v n đ

tr m c p tài s n t i t gia khi n cho gia ch ph i t n r t nhi u th i gian và công s c trong

vi c b o v tài s n

Dù m c đ tr m c p nào đi ch ng n a c ng đ l i là nh ng h u qu nh h ng

tr c ti p cho gia ch Và m t trong nh ng nguyên nhân ch y u c a n n tr m c p chính

là an ninh l ng l o giúp k tr m có c h i ra tay Hi n nay khóa đang là hình th c đ c

s d ng thông d ng nh t Tuy nhiên nh ng tên tr m hoàn toàn có th b , phá đ c khóa,

th m chí là khóa s đi n t Do đó c n ph i có nh ng thi t b báo tr m, v a đ ch nhà

nh n bi t đ c có k tr m đ t nhâp, v a đ tên tr m khi bi t đã b phát hi n s ho ng

lo n s ph i quay đ u b ch y ngay V i nh ng ngôi nhà thông minh hay c n h chung

c , thi t b báo tr m l i càng c n thi t

Chính vì c n có bi n pháp hi u qu h n trong v n đ an ninh, phòng ch ng nh ng

r i ro có th x y ra nên nhóm sinh viên chúng em ch n đ tài “ ng d ng x lý nh thi t

k thi công m ch ch ng tr m thông minh.” đ làm đ án t t nghi p

Nh m kh c ph c m t ph n và ng n ng a nh ng h u qu nêu trên, nhóm sinh viên

chúng em ch n đ tài “ ng d ng x lý nh thi t k thi công m ch ch ng tr m thông

minh ” đ làm đ án t t nghi p

ây là m t đ tài không quá m i m , đã đ c nghiên c u nhi u trong các đ tài

tr c đây Và k t qu cho th y r ng đ chính xác n m m c trung bình tài đã kh c

ph c nh ng h n ch nh v n có th so sánh liên t c v i nh ng kho nh đã l u tr , c nh báo cho ng i dùng ầ nh m t ng đ chính xác trong vi c phát hi n có k l

Thi t k và thi công đ c h th ng ch ng tr m thông minh thông qua quá trình x

lý nh nh n di n chuy n đ ng và nh n d ng khuôn m t đ c nh báo b ng tin nh n SMS

và báo đ ng đ ng th i đóng m c a

1.2.2 Gi i h n

c tính c a h th ng x lý nh thông th ng b nh h ng b i nhi u y u t Trong

đi u ki n th c t cho phép nhóm th c hi n đ tài trong m t s đi u ki n gi i h n sau:

i u ki n thu nh n hình nh ngày và đêm, trong đi u ki n ánh sáng n đ nh

Khuôn m t không trang đi m ho c b bi n d ng

Không th xác đ nh đ c m t khi khuôn m t nghiêng, xoay trái, xoay ph i m t góc

CH NG 2

C S LÝ THUY T 2.1 GI I THI U V H TH NG X LÝ NH

X lý nh là m t l nh v c mang tính khoa h c và công ngh Nó là m t ngành khoa

h c m i m so v i nhi u ngành khoa h c khác nh ng t c đó phát tri n c a nó r t nhanh,

kích thích các trung tâm nghiên c u, ng d ng, đ c bi t là máy tính chuyên d ng riêng

cho nó

X lý nh là k thu t áp d ng trong vi c t ng c ng và x lý các nh thu nh n t

các thi t b nh camera, webcamầ Do đó, x lý nh đã đ c ng d ng và phát tri n

trong r t nhi u l nh v c quan tr ng nh :

 Trong l nh v c quân s : x lý và nh n d ng nh quân s

 Trong l nh v c giao ti p ng i máy: nh n d ng nh, x lý âm thanh, đ h a

 Trong l nh v c an, b o m t: nh n di n khuôn m t ng i, nh n di n vân tay, m u

m t, ầ

 Trong l nh v c gi i trí: trò ch i đi n t

 Trong l nh v c y t : X lý nh y sinh, ch p X quang, MRI,ầ

Các ph ng pháp x lý nh b t đ u t các ng d ng chính: nâng cao ch t l ng và

phân tích nh ng d ng đ u tiên đ c bi t đ n là nâng cao ch t l ng nh báo đ c

truy n t Luân đôn đ n New York t nh ng n m 1920 V n đ nâng cao ch t l ng nh

có liên quan t i phân b m c sáng và đ phân gi i c a nh Vi c nâng cao ch t l ng nh

đ c phát tri n vào kho ng nh ng n m 1955 i u này có th gi i thích đ c vì sau th

chi n th hai, máy tính phát tri n nhanh t o đi u ki n cho quá trình x lý nh s đ c

thu n l i h n N m 1964, máy tính đã có kh n ng x lý và nâng cao ch t l ng nh t

m t tr ng và v tinh Ranger 7 c a M bao g m: làm n i đ ng biên, l u nh T n m

1964 đ n nay, các ph ng ti n x lý, nâng cao ch t l ng, nh n d ng nh phát tri n

không ng ng Các ph ng pháp tri th c nhân t o nh m ng n -ron nhân t o, các thu t

CH NG 2 C S LÝ THUY T

toán x lý hi n đâ và c i ti n, các công c nén nh ngày càng đ c áp d ng r ng rãi và thu đ c nhi u k t qu kh quan h n

Sau đây, ta s xét các b c c n thi t trong quá trình x lý nh u tiên, nh t

nhiên t th gi i bên ngoài đ c thu nh n qua các thi t b thu (nh Camera, máy ch p nh) Tr c đây, nh thu qua Camera là các nh t ng t (lo i Camera ng ki u CCIR)

G n đây v i s phát tri n c a công ngh , nh màu ho c đen tr ng đ c l y ra t Camera, sau đó nó đ c chuy n tr c ti p thành nh s t o thu n l i cho x lý ti p theo M t khác,

nh c ng có th ti p theo M t khác nh có th đ c quét t v tinh ch p tr c ti p b ng

máy quét nh

Hình 2.1 d i đây mô t các b c c b n trong x lý nh

Hình 2.1 Các b c c b n trong x lý nh

S đ này bao g m các thành ph n sau:

2.1.1 Ph n thu nh n nh (Image Acquisition)

nh có th nh n qua camera mà ho c tr ng đen Th ng nh nh n qua camera là

nh t ng t (lo i camera ng chu n CCIR v i t n s 1/25, m i nh 25 dòng), c ng có

i camera đã s hóa (nh lo i CCD – Change Coupled Device) là lo i photodiot t o

Camera th ng dùng là lo i quét dùng: nh t o ra có d ng hai chi u Ch t l ng nh

thu nh n đ c ph thu c vào thi t b thu, vào môi tr ng (ánh sáng, phong c nh)

2.1.2 Ti n x lý (Image Processing)

Sau b thu nh n, nh có th nhi u đ t ng ph n th p nên c n đ a vào b ti n x lý

đ nâng cao ch t l ng Ch c n ng chính c a b ti n x lý là l c nhi u, nâng đ t ng

ph n đ làm nh rõ nét h n

2.1.3 Phơn đo n (Segmentation) hay phân vùng nh

Phân v ng nh là tách m t nh ban đ u vào thành các vùng thành ph n đ bi u di n

phân tích, nh n di n nh Ví d : đ nh n d ng ch (ho c mã v ch) trên phong bì th cho

m c đích phân lo i b u ph m, c n chia các câu ch v đ a ch ho c tên ng i thành các

t , các ch , các s (ho c các v ch) riêng bi t đ nh n d ng ây là ph n ph c t p khó

kh n nh t trong x lý nh và c ng d gây l i, làm m t đ chính xác c a nh K t qu nh n

d ng nh ph thu c r t nhi u vào công đo n này

2.1.4 Bi u di n nh (Image Representation)

u ra nh sau phân đo n ch a các đi m nh c a vùng nh ( nh đã phân đo n) c ng

v i mã liên k t các vùng lân c n Vi c bi n đ i các s li u này thành d ng thích h p là

c n thi t cho x lý ti p theo b ng máy tính Vi c ch n các tính ch t đ th hi n nh g i là

trích ch n đ c tr ng( Feature Extration) g n v i vi c tách các đ c tính c a nh d i d ng các thông tin đ nh l ng ho c làm c s đ phân bi t l p đ i t ng này v i đ i t ng

khác trong ph m vi nh nh n đ c Ví d : trong nh n d ng ký t trên phong bì th , chúng

ta miêu t các đ c tr ng c a t ng ký t giúp ph n bi t ký t này v i ký t khác

2.1.5 Nh n d ng và nôi suy nh (Image Recognition and Interpretation)

Nh n d ng nh là quá trình xác đ nh nh Quá trình này th ng thu đ c b ng cách

so sánh v i m u chu n đã đ c h c (ho c l u) t tr c N i suy là phán đoán theo ý ngh a trên c s nh n d ng Ví d : m t lo t ch s và nét g ch ngang trên phong bì th có

th n i suy thành mã đi n tho i Có nhi u cách phân lo i nh khác nhau v nh Theo lý

M t s đ i t ng nh n d ng khá ph bi n hi n nay đ c áp d ng trong khoa h c và

công ngh là: nh n d ng ký t (ch in, ch vi t tay, ch ký đi n t ), nh n d ng v n b n

(Text), nh n d ng vân tay, nh n d ng mã v ch, nh n d ng m t ng i,ầ

2.1.6 C s tri th c

nh là m t d i t ng khá ph c t p v đ ng nét, đ sáng t i, dung l ng đi m nh, môi tr ng đ thu nh phong phú kéo theo nhi u Trong nhi u khâu x lý và phân tích

nh ngoài vi c đ n gi n hóa các ph ng pháp toán h c đ m b o ti n l i cho x lý, ng i

ta mong mu n b t ch c quy trình ti p nh n và x lý nh theo cách c a con ng i Trong các b c x ly đó, nhi u khâu hi n nay đã x lý theo ph ng pháp trí tu con ng i

2.1.7 Các thành ph n c b n c a h th ng x lý nh

Hình 2.2 Các thành ph n chính c a h th ng x lý nh

M t h th ng x lý nh c b n có th g m:máy tính các nhân kèm theo vi m ch

chuy n đ i đ h a VGA ho c SVGA N u đi u ki n cho phép, nên có m t h th ng nh

hình 2.2, bao g m m t máy tính PC kem theo thi t b x lý nh, n i v i c ng vào c a thi t b thu nh n nh là m t video camera và c ng ra n i v i m t màn hình

Khi h th ng này th c hi n m t quá trình x lý nh, đ u tiên, nh s đ c nh n qua

thi t b thu nh n nh nh này có th là nh đen tr ng ho c nh màu, ch t l ng nh tùy

đ c đ a qua thi t b x lý nh, nh sau khi đ c x lý s đ c đ a ra thi t b hi n th /

th c thi đ xu t k t qu cu i cùng (hi n th k t qu ra màn hình ho c th c thi ch c n ng

c a thi t b : m c a, c nh báo,ầ)

2.2.1 i m nh (Picture Element)

G c c a nh ( nh t nhiên) là nh liên t c v không gian và đ sáng x lý b ng

máy tính (s ), nh c n ph i đ c s hóa S hóa nh là s bi n đ i g n đúng m t nh liên

t c thành m t t p đi m phù h p v i nh th t v v trí (không gian) và đ sáng (m c sáng)

Kho ng cách gi a các di m nh đó đ c thi t l p sao cho m t ng i không phân bi t

đ c ranh gi i gi a chúng M i m t đi m nh v y đ c g i là đi m nh (PEL: Picture

Element) hay g i t t là Pixel Trong khuôn kh nh hai chi u, m i pixel ng v i c p t a

đ (x,)

nh ngh a:

i m nh (Pixel) là m t ph n t c a nh s t i t a đ (x,y) v i đ xám ho c màu

nh t đ nh Kích th c và kho ng cách gi a các đi m nh đó đ c ch n thích h p sao cho

m t ng i c m nh n s liên t c v không gian và m c xám (ho c màu) c a nh s g n

nh nh th t M i ph n t trong ma tr n đ c g i là m t ph n t nh

2.2.2 phân gi i c a nh

nh ngh a: phân gi i (Resolution) c a nh là m t đ c a đi m nh đ c n đ nh

trên m t nh s đ c hi n th

Theo đ nh ngh a, kho ng cách gi a các đi m nh ph i đ c ch n sao cho m t ng i

v n th y đ c s liên t c c a nh Vi c l a ch n kho ng cách thích h p t o nên m t m t

đ phân b , đó chính là đ phân gi i và đ c phân b theo tr c x và y trong không gian

hai chi u

Ví d : phân gi i c a nh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là m t

l i đi m theo chi u ngang màn hình: 320 đi m chi u d c nhân v i 200 đi m nh

(320*200) Rõ ràng cùng màn hình CGA 12 inch ta nh n th y mn h n màn hình CGA 17

CH NG 2 C S LÝ THUY T

inch đ phân gi i 320*200 Lý do: cùng m t m t đ (đ phân gi i) nhwung di n tích màn

hình r ng h n thì d m n (liên t c c a các đi m) kém h n

2.2.3 M c xám c a nh

M t đi m nh (pixel) có hai đ c tr ng c b n là v trí (x,y) c a đi m nh va đ xám

c a nó D i đây chúng ta xem xét m t s khái ni m và thu t ng th ng đ c dùng

 nh nh phân nh: ch có hai m c đen tr ng phân bi t t c dùng 1 bit mô ta 2 m c

khác nhau Nói cách khác: m i đi m nh c a nh nh phân ch có th là 0 ho c 1

 nh màu: trong khuôn kh lý thuy t ba màu (Red, Blue, Green) đ t o nên th gi i

đa màu, ng i ta th ng dùng 3 byte đ mô t m c màu, khi đó các giá tr màu:

256*256*256 hay tri u màu Vì khi bi u di n d i d ng s , các giá tr RGB th ng đ c ghi b ng 3 c p s nguyên gi a 0 và 255, m i s đ i di n cho c ng đ

c a 3 màu: Red (255, 0, 0) Blue (0, 255, 0) Green (0, 0, 255)

2.2.4 nh ngh a nh s

nh s là t p h p các ddiemr nh v i m c xám phù h p dùng đ mô t nh g n v i

nh th t

THI T K , THI CÔNG TÀI

2.3.1 M ch Arduino Uno R3

Hình dáng và công d ng c a m ch Arduino Uno R3

Arduino là m t board m ch vi x lý, nh m xây d ng các ng d ng t ng tác v i

nhau ho c v i môi tr ng đ c thu n l i h n Ph n c ng bao g m m t board m ch

ngu n m đ c thi t k trên n n t ng vi x lý AVR Atmel 8bit, ho c ARM Atmel 32-bit

Nh ng Model hi n t i đ c trang b g m 1 c ng giao ti p USB, 6 chân đ u vào analog,

14 chân I/O k thu t s t ng thích v i nhi u board m r ng khác nhau

c gi i thi u vào n m 2005, Nh ng nhà thi t k c a Arduino c g ng mang đ n

m t ph ng th c d dàng, không t n kém cho nh ng ng i yêu thích, sinh viên và gi i

chuyên nghi p đ t o ra nh ng nhi t b có kh n ng t ng tác v i môi tr ng thông qua

các c m bi n và các c c u ch p hành Nh ng ví d ph bi n cho nh ng ng i yêu thích

m i b t đ u bao g m các robot đ n gi n, đi u khi n nhi t đ và phát hi n chuy n đ ng

Hình 2.3 Arduino UNO R3

CH NG 2 C S LÝ THUY T

Hình 2.4 S Chân Arduino Uno R3

Vi đi u khi n ATmega328 h 8 bit

i n áp ho t đ ng 5V DC (ch đ c c p qua c ng USB)

i n áp vào khuyên dung 7-12V DC

i n áp vào gi i h n 6-20V DC

Dòng t i đa trên m i chân

SRAM 2 KB(ATmega328)

B ng 2.1 Các thông s c a Arduino UNO R3

M t vài thông s c a Arduino UNO R3

Arduino UNO s d ng vi đi u khi n ATmega328

S chân Digital I/O: 14 (6 chân PWM)

S chân Analog: 6 (đ phân gi i 10bit)

Dòng t i đa trên m i chân I/O: 30 mA

Dòng ra t i đa (5V): 500 mA

Dòng ra t i đa (3.3V): 50 mA

B nh flash: 32 KB (ATmega328)

Các chơn n ng l ng :

GND (Ground): c c âm c a ngu n đi n c p cho Arduino UNO

5V: c p đi n áp 5V đ u ra Dòng t i đa cho phép chân này là 500mA

3.3V: c p đi n áp 3.3V đ u ra Dòng t i đa cho phép chân này là 50mA

Vin (Voltage Input): đ c p ngu n ngoài cho Arduino UNO

IOREF: đi n áp ho t đ ng c a vi đi u khi n trên Arduino UNO có th đ c đo

chân này, luôn là 5V M c dù v y , không đ c l y ngu n 5V t chân này đ s d ng b i

ch c n ng c a nó không ph i là c p ngu n

RESET: vi c nh n nút Reset trên board đ reset vi đi u khi n t ng đ ng v i vi c chân RESET đ c n i v i GND qua 1 đi n tr 10K

CH NG 2 C S LÝ THUY T

B nh c a Arduino Uno R3:

S d ng vi đi u khi n Atmega328

32KB b nh Flash: nh ng đo n l nh b n l p trình s đ c l u tr trong b nh

Flash c a vi đi u khi n S có kho ng vài KB trong s này s đ c dùng cho bootloader

nh ng th ng thì ít khi nào ph i s d ng quá 20kb b nh này

2KB cho SRAM (Static Random Access Memory): giá tr các bi n khai báo khi l p trình s l u đây Khai báo càng nhi u bi n thì càng c n nhi u b nh RAM

Chú ý: khi m t đi n, d li u trên SRAM s b m t

1KB cho EEPROM (Electrically Eraseble Programmable Read Only Memory):

t ng t nh m t chi c c ng mini – n i có th đ c và ghi d li u vào đây mà không

ph i lo b m t khi m t đi n gi ng nh d li u trên SRAM

Arduino Uno có th giao ti p v i thi t b khác thông qua 2 chân này K t n i

bluetooth th ng th y nói nôm na chính là k t n i Serial không dây

Chân giao ti p SPI:10 (SS),11 (MOSI),12 (MISO),13 (SCK) Ngoài các ch c n ng thông th ng, 4 chân này còn dùng đ truy n phát d li u b ng giao th c SPI v i các

thi t b khác

Led 13: trên Arduino UNO có 1 đèn led màu cam (kí hi u ch L) Khi b m nút

Reset, s th y đèn này nh p nháy đ báo hi u Nó đ c n i v i chân s 13 Khi chân này

đ c ng i dùng s d ng, led s sáng

Chân PWM (~): 3, 5, 6, 9, 10, và 11: cho phép xu t ra xung PWM v i đ phân gi i

8bit (giá tr t 0 28-1 t ng ng v i 0V 5V) Nói m t cách đ n gi n, có th đi u

ch nh đ c đi n áp ra chân này t m c 0V đ n 5V

Hàm analogWrite() trong Arduino giúp vi c t o 1 xung d dàng h n Hàm này truy n vào tham s cho phép thay đ i chu kì xung, b n có th tính toán ra đ c chu kì xung nh b ng trên T n s xung đ c Arduino thi t l p m c đ nh

i v i board Arduino UNO, xung trên các chân 3,9,10,11 có t n s là 490Hz, xung trên chân 5,6 có t n s 980Hz

Arduino UNO còn có 6 chân analog (A0 A5): cung c p đ phân gi i tín hi u 10bit (0 210-1) đ đ c giá tr đi n áp trong kho ng 0V 5V V i chân AREF trên

board, có th đ đ a vào đi n áp tham chi u khi s d ng các chân analog T c là n u c p

đi n áp 2.5V vào chân này thì có th dùng các chân analog đ đo đi n áp trong kho ng t 0V 2.5V v i đ phân gi i v n là 10bit

Nhi m v c a analogRead() là đ c giá tr đi n áp t m t chân Analog ADC

AnalogRead luôn tr v 1 s nguyên n m trong kho ng t 0 đ n 1023 t ng ng v i thang đi n áp (m c đ nh) t 0 đ n 5V B n có th đi u ch nh thang đi n áp này b ng

hàm analogReference

Hàm analogRead() c n 100 micro giây đ th c hi n

c bi t, Arduino UNO có 2 chân A4 (SDA) và A5 (SCL) h tr giao ti p I2C/TWI

v i các thi t b khác

2.3.2 T ng quan v đ ng c Servo

Servo là m t d ng đ ng c đi n đ c bi t Không gi ng nh đ ng c thông th ng

c c m đi n vào là quay liên t c, servo ch quay khi đ c đi u khi n (b ng xung PPM)

v i góc quay n m trong kho ng b t kì t 0o - 180o M i lo i servo có kích th c, kh i

l ng và c u t o khác nhau Có lo i thì n ng ch 9g (ch y u dùng trên máy bay mô mình), có lo i thì s h u m t momen l c bá đ o (vài ch c Newton/m), ho c có lo i thì

kh e và nhông s c ch c ch n,

b n nh c thú v mang phong cách arduino

Hình 2.6 Buzzer 2.3.4 Module sim 800A

Module Sim800A là m t module GSM/GPRS c c k nh g n tích h p ngu n xung

và IC đ m thi t k cho các ng d ng c n đ b n và đ n đ nh cao Giao ti p v t lý trong

ng d ng đi n tho i c a SIM 800A là 68 chân, nó cung c p t t c các giao di n v t lý

gi a module Sim và board m ch

Hình 2.7 Module Sim800A

C H NG 3 TÍNH TOÁN VÀ THI T K

TÍNH TOÁN THI T K 3.1 T NG QUAN CÁC K THU T NH N BI T MÀU DA D A TRÊN TÍNH

CH T I M NH

3.1.1 Gi i thi u

D a vào màu s c c a da ng i là m t trong nh ng ph ng pháp đ c dùng đ phát

hi n m t ng i, tuy nhiên n u ch đ n thu n s d ng màu s c không thôi thì r t khó có

th đ t đ c hi u qu cao trong khuôn m t đ đ i chi u v i nh ng khuôn m t đã l u tr

tr c đó trong kho d li u.Vì trong các khung c nh thì có r t nhi u v t có màu s c t ng

t nh màu c a khuôn m t Tuy nhiên n u k t h p ph ng pháp này v i các ph ng pháp

khác l i có th mang l i hi u qu cao Vì kinh nghi m cho th y màu da ng i có đ c tình

màu riêng bi t và đ c tính này cho phép d dàng nh n ra đâu là da ng i Thông th ng trong h ng ti p c n phát hi n m t ng i d a trên thông tin xu t hi n trong nh thì màu

da đ c s d ng nh m b c phân vùng các vùng nh có màu s c gi ng màu da, đi u đó

cho phép gi m không gian tìm ki m khuôn m t, c i thi n hi u n ng c a h th ng tìm

ki m

Phát hi n màu da d a trên đ c tính đi m nh có m t l ch s phát tri n khá dài, tuy

nhiên trong khuôn kh t ng quan này, nhóm th c hi n ch đ c p và so sánh nh ng k

thu t đã đ c công b và đánh giá hi u qu

M c đích cu i cùng c a ph n t ng quan này là thu th p các k thu t đã đ c công

b , mô t nh ng ý t ng chính c a k thu t đó, t ng h p và đ a ra nh ng u đi m, nh c

đi m và nh ng đ c tr ng c a t ng k thu t T đó, nhóm th c hi n s đ a ra quy t đ nh

l a ch n k thu t phu h p dùng đ phân vùng vùng màu da áp d ng cho đ án này

3.1.2 Không gian màu s d ng cho mô hình hóa màu da

Trong l nh v c đo màu da, c ng nh các lính v c trong truy n tín hi u hình nh và

video s d ng r t nhi u không gian màu v i các tính ch t khác nhau và trong s đó nhi u

không gian màu đ c áp d ng cho v n đ mô hình hóa màu da Sau đây là tóm l c nhóm các không gian màu đ c s d ng r ng rãi nh t c ng h các tính ch t c a chúng

3.1.2.1 Không gian màu RGB

RGB là không gian màu c b n đ c áp d ng t lâu cho màn hình CRT Trong

không gian màu này, m i đi m màu là s k t h p c a ba thành ph n đ n màu ( -Red,

Xanh l c-Green, Xanh da tr i-Blue) ây là m t trong nh ng không gian màu đ c s

d ng ph bi n nh t cho vi c x lý và l u tr d li u nh s Tuy nhiên do tính ch t t ng

quan cao gi a các kênh, giá tr c m nh n không đ n nh t, s pha tr n gi a d li u thành

ph n màu và d li u v đ sáng mà không gian RGB không đ c a thích s d ng co

vi c phân tích màu c ng nh trong các thu t toán nh n d ng d a trên màu s c

Hình 3.1 Không gian màu RGB 3.1.2.2 Không gian RGB chu n hóa

Không gian RGB chu n hóa là không gian màu nh n đ c t không gian RGB c

b n theo công th c chu n hóa đ n gi n sau đây:

(3.1)

C H NG 3 TÍNH TOÁN VÀ THI T K

Có th d dang nh n th y r ng, trong không gian này, r+g+b = 1 Do đó ch c n hai

trong ba thành ph n trên là đ đ bi u di n không gian màu này, thành ph n th ba s

không còn giá tr và có th đ c b qua, đ rút ng n đ c s chi u c a không gian này

Hai thành ph n còn l i th ng đ c g i là các thành ph n “màu tinh khi t” (pure color) Thông th ng, hai thành ph n r và b th ng đ c gi l i, còn g b rút b đi Tính ch t c n

chú ý c a không gian màu này đó là tính b t bi n đ i v i s thay đ i v h ng c a b

m t Ngh a là n u nh không quan tâm đ n ánh sáng xung quanh, thì không gian chu n

hóa RGB là b t bi n đ i v i s thay đ i v h ng v m t liên quan đ n ngu n chi u (t t nhiên là d i m t vai gi thi t nh t đ nh) K t h p v i phép chuy n đ i đ n gi n t không gian màu RGB c b n mà không gian RGB chu n hóa này ngày càng đ c s d ng r ng

rãi trong nhi u l nh v c, trong đó có l nh v c nh n d ng

3.1.2.3 Không gian màu HIS, HSV, HSL

Không gian màu này d a trên tính bão hòa màu đ c gi i thi u khi có nh ng nhu

c u trong vi c xác đ nh s l ng tính ch t màu Chúng miêu t màu s c v i nh ng giá tr

thu c v tr c giá, d a trên ý ki n c a các h a s v nh ng tr ng thái khác nhau c a màu

s c, tr ng thái bão hòa c ng nh t ng tông màu khác nhau Hue bi u th cho màu tr i ( màu đ , màu l c, màu đ tía và màu vàng) c a m t vùng nh, saturation (đ bão hòa) là

th c đo cho gi i m c ng ng màu c a m t vùng nh Các khái ni m nh “intensity” (c ng đ ), “lightness” (tính d u) hay “value” (giá tr ) liên quan đ n đ sáng c a màu

Giá tr tr c giác c a các thành ph n màu c a không gian màu là u đi m mà giúp cho không gian này đ c s d ng ph bi n trong v n đ ph n vùng da

3.1.2.4 Không gian màu HIS

HIS là vi t t t c a Hue, Saturation, Intensity Không gian màu g m 3 thành ph n H,

S, I Trong không gian màu này, các màu đ u đ c bi u di n d a trên 3 thành ph n H, S,

I này

H đ c vi t t t cho Hue, ngh a là màu s c Thành ph n này bi u di n màu s c v n

có c a các màu nh : đ , xanh da tr i, da cam,ầ Nó có giá tr t 0 đ n 360 đ S là vi t

trong hóa h c, v i dung môi là màu tr ng và ch t tan là màu I đ c vi t t t cho Intensity,

nó bi u th c ng đ sáng

Công th c chuy n t không gian RGB sang không gian HIS nh sau:

(3.2)

3.1.2.5 Không gian màu HSV

HSV là vi t t t c a Hue, Saturation, Value Trong đó, hai thành ph n H, S c ng

t ng t nh c a HIS, riêng V là thành ph n bi u th giá tr d sáng Trong không gian màu màu này, các màu đ u c ng đ c bi u di n d a trên 3 thành ph n H, S, V này

Công th c bi n đ i t không gian RGB sang không gian HSV nh sau:

H = H’*60

(3.3)

V = Max(R,G,B)

Trong đó: H’=

thành ph n c a s c m nh n màu s c c a m t (Hue, Saturation, Lightness) h n không

gian RGB Tuy nhiên, không gian HSL th c ra c ng ch là phép bi n đ i g n đúng c a

không gian RGB mà thôi

Công th c bi n đ i t không gian RGB sang không gian HSL nh sau:

L= (Max + Min)/2

(3.4)

Ngoài ra, ba không gian màu này còn có th tính Hue va Saturation b ng cách s

d ng hàm log cho các thành ph n màu c a không gian màu RGB Ph ng pháp này có

th làm gi m s d c l p c a các thành ph n màu theo m c sáng

H t a đ gi a Hue và Saturation có th gây ra nhi u khó kh n trong mô hình màu

da, chính vì v y ng i ta còn chuy n nó sang h t a đ các theo công th c sau:

X = S cos H; Y = S sin H

(3.5)

3.1.2.7 Không gian màu TSL

TSL là vi t t t c a Tint, Saturation, Lightness Trong đó hai thành ph n S, L c ng

t ng t nh HSL, riêng T là thành ph n bi u th sác thái c a màu Trong không gian này, các màu đ u c ng đ c bi u di n d a trên 3 thành ph n T, S, L này

Không gian chu n hóa thành ph n màu và đ sáng TSL đ c chuy n t không gian

chu n hóa RGB theo công th c:

C H NG 3 TÍNH TOÁN VÀ THI T K

Y là không gian màu đ c s d ng nhi u v n đ nén nh Màu s c đ c bi u

di n b i luma (đó là giá tr đ sáng đ c tính toán t không gian RGB), g m va thành

ph n, m t thành ph n là t ng các tr ng s t RGB, hai thành ph n màu khác nhau và

đ c t o ra b ng cách t hai thành ph n Red và Blue trong không gian màu RGB

Công th c đ chuy n đ i nh sau:

L = 0.299R + 0.587g + 0.114B

= R-Y

(3.7)

= B-Y

Vi c chuy n đ i đ n gi n, tính phân chia rõ ràng c a đ sáng và các thành ph n màu

là nh ng đ c tính giúp cho không gian nay lôi cu n các nha nghiên c u s d ng cho vi c

mô hình hóa màu da

3.1.2.9 Các h t a đ không gian màu khác

Bên c nh Y , m t không gian màu khác đ c t o ra t chuy n đ i tuy n tính không gian RGB đ c s d ng trong v n đ phát hi n màu da Nh là YES, YUV hay YIQ Tuy nhiên chúng ít đ c s d ng h n

3.1.3 Mô hình hóa màu da

M c đích cu i cùng c a phát hi n màu da là xây d ng m t quy t c có tính quy t

đ nh ây là quy t c s giúp phân bi t m t đi m nh là da hay không ph i là da ng i Thông th ng, quy t c này thi t l p m t giá tr đo cho phép tính toán m c đ t ng đ ng

gi a m t đi m nh màu v i đ c tr ng màu da Giá tr đo này đ c thi t l p nh th nào,

công th c ra sao tùy thu c vào t ng ph ng pháp môt hình hóa màu da

3.1.3.1 Xác đ nh ng ng c th m t đi m nh là màu da

Trong m t s không gian màu, ph ng pháp xây d ng và x p l p da b ng cách xác

đ nh rõ ràng (thông qua m t s quy t c) biên gi i các giá tr c a đi m nh là màu da hay

Trong không gian RGB:

(R,G,B) đ c x p thu c l p màu da n u nh :

R > 95 và G > 40 và B > 20 và

Max(R,G,B) – Min(R,G,B) > 15 và

> 15 và R > G và R > B

Tính đ n gi n c a ph ng pháp này c ng thu hút nhi u s t p trung nghiên c u u

đi m d th y a ph ng pháp này đó là tính đ n gi n c a quy t c nh n bi t màu da i u

này cho phép phân l p m t cách nhanh chóng và d dàng Tuy nhiên k t qu đ t đ c khi

phân l p là không cao trong tr ng h p t ng quát Vì v y khó kh n chính c a ph ng

pháp này n u mu n có đ c h s nh n d ng cao đó là ph i tìm ra đ c m t không gian

màu thích h p c ng nh các quy t c t t đ nh n bi t màu da trong không gian màu này

Các thu t toán máy h c hi n nay đang đ c s d ng không gian màu c ng nh các

quy t c phân l p màu da thích h p nh m đ t đ c h s nh n d ng cao

Tuy nhiên, v i k t qu đ t đ c, chúng ta v n có th tìm ra đ c nh ng quy t c cho

phép nh n bi t ch c ch n m t đi m nh không ph i là màu da Nh ng quy t c này có th

đ c s d ng làm b c l c kh i t o cho các ph ng phân l p ph c t p h n gi a vùng

màu da và vùng không ph i màu da Nó giúp cho quá trình phân l p đ c th c hi n nhanh chóng h n và đ t n công h n

3.1.3.2 Ph ng pháp mô hình hóa màu da s d ng phân ph i không tham s

ụ t ng chính c a ph ng pháp mô hình hóa màu da không tham s đó là c

l ng phân ph i màu da t d li u hu n luy n mà không xu t phát t m t mô hình rõ

ràng nào c a màu da K t qu c a ph ng pháp này th ng đ c bi u di n d i d ng m t

b n đ phân b màu da (SPM – Skin Probability Map) M i m t giá tr phân b đ c gán

cho m i đi m trong không gian màu

3.1.3.3 B ng tra c u chu n c u (LUT – Lookup Table)

M t s thu t toán phát hi n m t ng i và bám sát m t ng i s d ng m t l c đ

m c xám d a trên h ng ti p c n phân vùng các đi m nh là màu da Không gian màu

đ c l ng t hóa thành t ng nhóm, m i m t nhóm đáp ng cho m t kho ng các thành

Trong đó, skin[c] nh n giá tr c a nhóm l c đ , đáp ng cho vector màu c, Norm là

m t h s chu n hóa (t ng t t c các giá tr c a các nhóm bi u đ ) hay là giá tr l n nh t

c a m t nhóm bi u đ Giá tr chu n hóa c a b ng tra c u các nhóm bi u đ là c n c đ

cho phép quy t đ nh m t màu có là màu da hay không

3.1.3.4 Phân l p Bayes (Bayes Classifier)

Giá tr c a trong công th c (3.6) là m t đi u ki n xác xu t, xác

xu t m t màu quan sát c là m t pixel màu da Và xác xu t thích h p đ c dùng đ phát

hi n màu da đó là xác xu t quan sát màu đ c màu da khi xu t hi n m t giá tr

màu c r i r c tính giá tr này, ta s d ng công th c Bayes quen thu c:

(3.9)

Trong đó và đ c tính tr c ti p t bi u đ màu da và không màu

da Xác suât toàn ph n và thì đ c c l ng t m t s l ng các m u

là màu da và không màu da trong t p hu n luy n B t đ ng th c , trong đó

là m t giá tr ng ng, có th đ c s d ng đ tr thành quy t c trong phát hi n màu da

Công th c trên đôi khi h i ph c t p và đ có th tránh đi u này, n u nh th c s

không c n ph i bi t m t cách chính xác su t mà ch c n bi t t s

gi a chúng thì ta th ng đ a v công th c nh sau: