Ngày nay các nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ rất nhiều cho công tác y tế đặc biệt là các nghiên cứu phân tích dáng đi giúp nhận dạng một đối tượng hoặc phân tích dáng đi của bệnh nhân Trong luận văn này này đề xuất giải pháp phân tích dáng đi sử dụng thông tin đường bao sau đó nhận dạng và đưa ra kết quả dựa trên dữ liệu đã phân lớp Quá trình xử lý bao gồm các bước 1 thu nhận các đặc trưng đường biên cơ thể thông qua việc sử dụng camera hoặc tập dữ liệu mẫu 2 tính toán các thông số đặc trưng đặc trưng của đường bao 3 huấn luyện dữ liệu đặc trưng và thu được mô hình dữ liệu đã phân lớp 4 tiến hành nhận dạng và so sánh dữ liệu nhận dạng với dữ liệu đã phân lớp để đưa ra kết luận
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN ANH TÚ PHÂN TÍCH DÁNG ĐI NGƯỜI SỬ DỤNG THƠNG TIN ĐƯỜNG BAO LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng – Năm 2017 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN ANH TÚ PHÂN TÍCH DÁNG ĐI NGƯỜI SỬ DỤNG THÔNG TIN ĐƯỜNG BAO Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS HUỲNH HỮU HƯNG Đà Nẵng – Năm 2017 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn trực tiếp TS Huỳnh Hữu Hưng Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên cơng trình, thời gian, địa điểm cơng bố Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Tác giả Trần Anh Tú ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Mục đích nhiệm vụ nghiên cứu 2.1 Mục đích nghiên cứu 2.2 Nhiệm vụ nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp lý thuyết 4.2 Phương pháp thực nghiệm Giải pháp đề xuất Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 6.1 Ý nghĩa khoa học đề tài 6.2 Ý nghĩa thực tiễn đề tài Kết dự kiến Cấu trúc luận văn CHƯƠNG - NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.2 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.2.1 Nắn chỉnh biến dạng 1.2.2 Khử nhiễu 1.2.3 Chỉnh mức xám 1.2.4 Trích chọn đặc trưng 1.2.5 Nhận dạng 1.2.6 Nén ảnh 1.3 CÁC GIAI ĐOẠN TRONG DÁNG ĐI Ở NGƯỜI 1.3.1 Giai đoạn tựa (chống) 10 1.3.2 Giai đoạn đu đưa 11 1.3 QUÁ TRÌNH XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG DÁNG ĐI 12 1.3.1 Các giai đoạn hệ thống nhận dạng dáng 12 1.3.2 Dữ liệu vào 13 1.3.3 Tiền xử lý 13 iii 1.3.4 Trích chọn đặc trưng 17 1.3.5 Nhận dạng 18 1.4 CÁC ỨNG DỤNG DỰA TRÊN PHÂN TÍCH DÁNG ĐI 18 1.4.1 Ứng dụng lĩnh vực an ninh 18 1.4.2 Ứng dụng lĩnh vực bảo mật 19 1.4.3 Ứng dụng lĩnh vực y tế 19 1.5 NHỮNG THÁCH THỨC TRONG NHẬN DẠNG DÁNG ĐI 20 1.5.1 Bài tốn có q nhiều chiều 20 1.5.2 Hiện tượng bị che khuất 20 1.5.3 Môi trường không kiểm soát 20 1.5.4 Nhận diện thời điểm bắt đầu kết thúc 21 1.5.5 Lựa chọn đặc trưng phù hợp 21 1.5.6 Tốc độ xử lý tính xác nhận dạng 21 1.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 21 CHƯƠNG - PHÁT HIỆN VÀ PHÂN TÍCH DÁNG ĐI DỰA TRÊN THƠNG TIN ĐƯỜNG BAO 22 2.1 TIỀN XỬ LÝ 22 2.1.1 Phát chuyển động truy dấu 22 2.1.2 Mơ hình (Background Modeling) 22 2.1.3 Sự khác biệt (Differencing) 23 2.1.4 Hậu xử lý truy dấu 23 2.2 Trích chọn đặc trưng 25 2.2.1 Biểu diễn đường bao (Silhouette) 25 2.2.2 Huấn luyện phép chiếu (Projection) 26 2.2.3 Đặc trưng HOG 29 2.3 KỸ THUẬT NHẬN DẠNG 30 2.3.1 Đo lường tương tự (Similarity Measures) 30 2.3.2 Phân lớp 33 2.3.3 Kỹ thuật sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo - ANN 34 2.3.4 Kỹ thuật sử dụng máy vector hỗ trợ - SVM 36 2.3.5 Sử dụng mô hình Markov ẩn - HMM 38 2.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 39 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 40 3.1 THU THẬP DỮ LIỆU 40 3.2 TRIỂN KHAI CÀI ĐẶT 40 3.2.1 Tiền xử lý 40 3.2.2 Trích chọn đặc trưng 41 3.2.3 Huấn luyện 44 3.2.4 Triển khai nhận dạng tảng di động 46 iv 3.3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 49 3.3.1 Kết huấn luyện 49 3.3.2 Kết nhận dạng 52 3.3.3 So sánh với phương pháp khác 52 3.4 NHẬN XÉT KẾT QUẢ 53 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO 55 v PHÂN TÍCH DÁNG ĐI NGƯỜI SỬ DỤNG THÔNG TIN ĐƯỜNG BAO Học viên: Trần Anh Tú Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN Khóa: 32 Tóm tắt – Ngày nay, nghiên cứu lĩnh vực thị giác máy tính hỗ trợ nhiều cho công tác y tế, đặc biệt nghiên cứu phân tích dáng giúp nhận dạng đối tượng phân tích dáng bệnh nhân Trong luận văn này đề xuất giải pháp phân tích dáng sử dụng thơng tin đường bao, sau nhận dạng đưa kết dựa liệu phân lớp Quá trình xử lý bao gồm bước: (1) thu nhận đặc trưng đường biên thể thông qua việc sử dụng camera tập liệu mẫu; (2) tính tốn thơng số đặc trưng đặc trưng đường bao; (3) huấn luyện liệu đặc trưng thu mơ hình liệu phân lớp; (4) tiến hành nhận dạng so sánh liệu nhận dạng với liệu phân lớp để đưa kết luận Từ khóa – Nhận dạng dáng đi, nhận dạng dáng người, định danh người, phân tích đường bao, phân tích dáng SILHOUETTE ANALYSIS-BASED GAIT RECOGNITION Abstract - Nowadays, visual computing studies support a great deal of medical work, especially gait analysis studies that help identify an object or analyze the gait of a patient This thesis proposes a parsimensional solution that uses envelope information, then identifies and outputs based on classified data The process consists of the following steps: (1) acquiring bodily features through the use of Kinect; (2) calculation of characteristic parameters including joint location and envelope characteristics; (3) specific data training and obtained stratified data model; (4) Identify and compare identifiers with classed data to make conclusions Key words – Gait recognition, human gait recognition, human identification, silhouette analysis, gait analysis vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 2D Two Dimension 3D Three Dimension ANN Artificial Neural Network BPNN Back propagation neural network CSDL Cơ sở liệu DoG Difference of Gaussian HMM Hidden Markov Model HOG Histogram Orientation Gradient K-NN K-Nearest Neighbors MEM Maximum Entropy Model MLP Multi-layer Perceptrons PCA Principal Components Analysis RGB Red-Green-Blue SIFT Scale Invariant Feature Transforms SV Support vector SVM Support Vector Machines VR Virtual reality THPT Trung học phổ thông PCA Principal Component Analysis vii DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng 3.1 Tên bảng So sánh độ xác với phương pháp khác Trang 53 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Số hiệu hình vẽ 0.1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 1.10 1.11 1.12 Tên hình vẽ Trang 9 11 12 13 14 15 15 16 17 2.5 2.6 2.7 Sơ đồ phương pháp dự kiến Quá trình xử lý ảnh Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Các dáng bình thường Mơ tả khung xương chân cho giai đoạn chống Mô tả khung xương chân cho giai đoạn đu đưa Các giai đoạn hệ thống nhận dạng dáng Một số hình ảnh gian đoạn bước chân Ví dụ chuyển ảnh RGB sang ảnh nhị phân Ví dụ q trình chuyển đổi ảnh lọc nhiễu Phân đoạn ảnh dựa ngưỡng lược đồ mức xám Mô tả tách biên từ ảnh nhị phân Phân đoạn dựa theo vùng Một ví dụ đối tượng sân bay nhận dạng khn mặt Một mơ hình nhận diện dáng để mở khố cửa tự động Một ví dụ phân tích dáng y học Ví dụ tách đường bao chuyển động Sự thay đổi đường bao mẫu dáng Biểu diễn đường bao Minh họa PCA: tìm trục tọa độ cho liệu có độ biến thiên cao Ảnh sau tính gradient chia thành cell Phân tích chu kì dáng Phân lớp dựa vào thuật tốn K-NN 2.8 Mơ hình nơ-ron sinh học 35 2.9 2.10 36 36 2.12 Mơ hình cấu trúc nơ-ron ANN Học sửa lỗi thông qua điều chỉnh trọng số Ánh xạ liệu từ không gian gốc sang không gian đặc trưng cho phép phân chia liệu siêu phẳng Siêu phẳng tối ưu với mức lề cực đại 2.13 Ví dụ q trình phân lớp SVM đa lớp 38 2.14 Tham số xác suất mơ hình Markov ẩn 39 1.13 1.14 1.15 2.1 2.2 2.3 2.4 2.11 19 20 20 24 25 26 29 30 32 34 37 38 ... nghiên cứu phân tích dáng giúp nhận dạng đối tượng phân tích dáng bệnh nhân Trong luận văn này đề xuất giải pháp phân tích dáng sử dụng thơng tin đường bao, sau nhận dạng đưa kết dựa liệu phân lớp... tơi đề xuất chọn đề tài luận văn cao học là: ? ?Phân tích dáng người sử dụng thơng tin đường bao? ?? dự kiến nâng cao độ xác cách sử dụng thông tin đường bao (Silhouette) với nhiều camera Mục đích nhiệm... phân lớp; (4) tiến hành nhận dạng so sánh liệu nhận dạng với liệu phân lớp để đưa kết luận Từ khóa – Nhận dạng dáng đi, nhận dạng dáng người, định danh người, phân tích đường bao, phân tích dáng