Xây dựng hệ thống nhận diện tội phạm

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KHOA TIN - - ĐOÀN ANH THƯ Xây dựng hệ thống nhận diện tội phạm KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP LỜI CẢM ƠN Đầu tiên em xin chân thành cảm ơn tồn thể thầy khoa Tin học trường Đại học Sư phạm Đà Nẵng tận tình dạy dỗ truyền đạt nhiều kiến thức quý báu thời gian em học tập trường, giúp em có tảng lý thuyết vững để học tập hay tìm việc làm Em xin cảm ơn thầy ThS Lê Văn Mỹ nhiệt tình hướng dẫn, dạy bảo cho em suốt thời gian thực khóa luận tốt nghiệp Những lời nhận xét, góp ý thầy giúp em có định hướng đắn q trình thực đề tài Em xin gởi lời cảm ơn tới công ty Enclave tháng vừa qua tạo điều kiện thuận lợi để em thực tập làm luận văn tốt nghiệp công ty Đặc biệt, em xin cảm ơn hướng dẫn nhiệt tình anh Lê Hồng Hùng, anh Huỳnh Tấn Danh anh Lê Huy giúp em hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp Tôi xin cám ơn hai bạn Phan Thanh Ngọc Huỳnh Tấn Phú tơi nghiên cứu thực khóa luận Con xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc ông bà, cha mẹ, người luôn quan tâm chăm sóc mặt vật chất lẫn tinh thần, tạo điều kiện cho chuyên tâm học tập nghiên cứu Một lần nữa, em xin chân thành cám ơn! Đà Nẵng, ngày 16 tháng 05 năm 2012 Sinh viên thực Đoàn Anh Thư LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan • Những nội dung luận văn em thực hướng dẫn trực tiếp thầy ThS Lê Văn Mỹ • Mọi chép khơng hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá em xin chịu hồn tồn trách nhiệm • Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên cơng trình, thời gian, địa điểm cơng bố Sinh viên thực Đoàn Anh Thư DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT STT Viết tắt Thuật ngữ tiếng anh Tiếng việt PCA Principal Component Analysis PC Personal Computer Máy tính cá nhân Client Máy khách Server Máy chủ Transmission Control Protocol/ IP TCP/IP OpenCV Open Source Computer Vision JavaCV Code Giao thức TCP/IP Java Computer Vision Face Detection Face Recognition 10 DB2 dBASE II Database file 12 CVS Concurrent Versions System 13 SVN Subversion (version control system) 14 SVM Support Vector Machine 15 HMM Hidden Markov Model Dị tìm khn mặt Nhận dạng khn mặt Hệ quản trị sở liệu IBM Máy vectơ hỗ trợ Mơ hình Markov ẩn DANH MỤC CÁC BẢNG Tên bảng STT Bảng 3.1 District Bảng 3.2 Province Bảng 3.3 Ward Bảng 3.4 Population_Groups Bảng 3.5 Person Bảng 3.6 Employee Bảng 3.7 Role Bảng 3.8 Danh sách giao diện Bảng 3.9 Giao diện 10 Bảng 3.10 Giao diện dị tìm khn mặt 11 Bảng 3.11 Giao diện đăng nhập 12 Bảng 3.12 Giao diện đổi mật 13 Bảng 3.13 Giao diện tìm kiếm thơng tin 14 Bảng 3.14 Giao diện máy chủ 15 Bảng 3.15 Giao diện thêm người 16 Bảng 3.16 Giao diện duyệt ảnh từ thẻ nhớ android 17 Bảng 3.17 Giao diện gởi ảnh đến server nhận dạng 18 Bảng 3.18 Giao diện gởi ảnh đến server nhận dạng DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Tên hình vẽ, đồ thị STT Hình 1.1 Biều tượng OpenCV Hình 1.2 Cấu trúc OpenCV Hình 1.3 Tải OpenCV Hình 1.4 Biên dịch OpenCV Hình 1.5 Cài đặt OpenCV Hình 1.7 Bộ soạn thảo lệnh DB2 Hình 1.8 Biểu tượng hệ điều hành Android Hình 1.9 Giao diện Fedora 15 Hình 2.2 Khn mặt 10 Hình 2.1 Boosting 11 Hình 2.2 Khn mặt 12 Hình 2.3 Khn mặt bên phải 13 Hình 2.4 Biến đổi sắc thái khn mặt 14 Hình 2.5 Mơ hình phân tần kết hợp phân loại yếu để xác định khuôn mặt 15 Hình 2.6 Kết hợp phân loại yếu thành phân loại mạnh 16 Hình 2.7 đặc trưng Haar-like 17 Hình 2.8 Các đặc trưng mở rộng đặc trưng Haar-like 18 19 20 21 22 23 Hình 2.9 Cách tính Integral Image ảnh Hình 2.10 Ví dụ cách tính nhanh giá trị mức xám vùng D ảnh Hình 2.11 Hệ thống xác định vị trí khn mặt người (Face detection system) Hình 2.12 Khoản cách Euclidean, d12, cho điểm 2D Hình 2.13 Bên phải: đường thẳng nối ba điểm cách đặc biệt PCA… Hình 2.14 Bên phải: hình ảnh cho 10 người Bên trái hình thành phần xem eigenfaces 24 Hình 3.1 Sơ đồ Use case tổng quát 25 Hình 3.2 Sơ đồ chức hệ thống 26 Hình 3.3 Sơ đồ khối diễn tả cách hoạt động hệ thống 27 Hình 3.4 Sơ đồ khối diễn tả đăng nhập hệ thống 28 Hình 3.5 Sơ đồ khối diễn tả thêm người vào hệ thống 29 Hình 3.6: Sơ đồ khối diễn tả tìm kiếm thơng tin người hệ thống 30 Hình 3.7 Sơ đồ khối diễn tả chỉnh sữa thơng tin người hệ thống 31 Hình 3.8 Sơ đồ khối diễn tả xóa người khỏi hệ thống 32 Hình 3.9 Sơ đồ khối diễn tả thêm nhân viên vào hệ thống 33 34 Hình 3.10 Sơ đồ khối diễn tả tìm kiếm thơng tin nhân viên hệ thống Hình 3.11 Sơ đồ khối diễn tả chỉnh sữa thông tin nhân viên hệ thống 35 Hình 3.12 Sơ đồ khối diễn tả xóa nhân viên khỏi hệ thống 36 Hình 3.13 Sơ đồ mơ hình lớp 37 Hình 3.14 Lược đồ quan hệ bảng sở liệu 38 Hình 3.15 Giao diện 39 Hình 3.16 Giao diện tìm khn mặt 40 Hình 3.17 Giao diện nhận diện khn mặt 41 Hình 3.18 Giao diện đăng nhập 42 Hình 3.19 Giao diện đổi mật 43 Hình 3.20 Giao diện tìm kiếm thơng tin 44 Hình 3.21 Giao diện máy chủ 45 Hình 3.22 Giao diện thêm người 46 Hình 3.23 Giao diện duyệt ảnh từ thẻ nhớ android 47 Hình 3.24 Giao diện gởi ảnh đến server nhận dạng 48 Hình 3.25 Giao diện hiển thị thơng tin nhận dạng từ server 49 Hình 3.26 Sơ đồ kết nối client server 50 Hình 3.27 Gởi hình ảnh đến server 51 Hình 3.28 Gởi thơng tin nhận dạng từ server đến client 52 Hình 3.29 Nhận dạng thành cơng 53 Hình 3.30 Nhận dạng khơng thành cơng 54 Hình 3.31 Chấp nhận chờ /khơng chấp 55 Hình 3.32 Kết form Login 56 Hình 3.33 Kết form main 57 Hình 3.34 Kết chọn ảnh từ thư mục 58 Hình 3.35 Kết form Face Detection 59 Hình 3.36 Giao diện form Face Recognition 60 Hình 3.37 Kết form Change Password 61 Hình 3.38 Giao diện form Search Information 62 Hình 3.39 Giao diện form Edit Information 63 Hình 3.40 Giao diện form Add new person 64 Hình 3.41 Màn hình hiển thị ảnh từ thẻ nhớ điện thoại 65 Hình 3.42 Màn hình gởi ảnh cần nhận dạng 66 Hình 3.43 Màn hình nhận thơng tin từ server MỞ ĐẦU • Lý chọn đề tài Hiện nay, với phát triển xã hội, vấn đề an ninh bảo mật yêu cầu khắt khe quốc gia giới Các hệ thống nhận dạng người đời với độ tin cậy ngày cao Một toán nhận dạng người quan tâm nhận dạng khn mặt Vì nhận dạng khuôn mặt cách mà người sử dụng để phân biệt Bên cạnh đó, ngày việc thu thập, xử lý thông tin qua ảnh để nhận biết đối tượng quan tâm ứng dụng rộng rãi Đã có hệ thống nhận dạng mặt người dựa phương pháp dị tìm nơron, SVM, HMM… Các ứng dụng vừa nêu dựa lý thuyết cổ điển HMM, nơron ứng dụng thực tế chưa nhiều giới hạn tốc độ Phần mềm nhận diện khuôn mặt vốn có phạm vi ứng dụng lớn nên việc phát triển phần mềm theo phương pháp có ý nghĩa quan trọng Đó lý mà em chọn đề tài: Xây dựng hệ thống nhận diện tội phạm • Mục đích đề tài Mục đích đề tài giúp cho quan an ninh nhận diện tội phạm dễ dàng nhanh chóng hơn, giảm bớt thời gian cơng sức việc tìm kiếm thơng tin người • Đối tượng phạm vi nghiên cứu • Đối tượng nghiên cứu • Nghiên cứu cách ứng dụng thuật tốn Adaboost để dị tìm khn mặt hình • Nghiên cứu cách vận dụng số hàm cần thiết thư viện OpenCV JavaCV vào phần mềm • Nghiên cứu DB2 để tạo sở liệu truy vấn liệu • Tham khảo ứng dụng liên quan đến đề tài Internet • Tìm hiểu ngơn ngữ lập trình Java để lập trình phần mềm • Nghiên cứu cách cài đặt phần mềm cách thực thi tảng hệ điều hành Fedora 15 • Phạm vi nghiên cứu Áp dụng thuật toán AdaBoost vào hệ thống để dị tìm khn mặt người hình Đối với việc dị tìm khuôn mặt, em xin đưa số ràng buộc sau để giảm bớt độ phức tạp toán tăng thêm độ xác cho nó: Đối với dị tìm khn mặt: • Các khn mặt chụp thẳng góc nghiêng khơng đáng kể • Phơng ảnh khơng q phức tạp • Ảnh chụp điều kiện ánh sáng bình thường Hình 3.30 Nhận dạng không thành công Chấp nhận chờ /không chấp nhận chờ từ client Hình 3.31 Chấp nhận chờ /khơng chấp • Nhận xét Ưu điểm • Có thể nhận dạng thơng tin người thơng qua hình ảnh nơi đâu có kết nối Internet • Thuật lợi cho việc điều tra thông tin tìm kiếm tội phạm • Cở sở liệu vào xử lý cài đặt máy chủ, không cài đặt máy khách nên tốc độ xử lý nhanh phù hợp có loại điện thoại có tính yếu • Có khả lưu lại thông tin máy chủ không nhận dạng chờ nhận dạng tay Hạn chế • Khơng thể gởi hình có kích thước lớn 500 x 500 • Đơi khơng nhận dạng thơng tin hình ảnh tử client gởi • Thời gian nhận dạng cịn lâu độ trể đường truyền • Kết đạt • Đăng nhập vào hệ thống Hình 3.32.Kết form Login • Mơ tả Màn hình xuất người sử dụng muốn sử dụng hệ thống Khi người sử dụng nhập tên đăng nhập mật có sở liệu đăng nhập hệ thống thành công.Và tùy vào phân quyền người dùng mà chuyển hướng đến hình chức tương ứng • Hành động • Sau user điền tên đăng nhập mật khẩu, kích nút “Login” để đăng nhập vào hệ thống • • Kích nút “Cancel” để khỏi hình Hệ thống nhận diện tội phạm Hình 3.33 Kết form main • Mơ tả Màn hình xuất sau người dùng đăng nhập thành cơng vào hệ thống Màn hình chứa nút điều hướng chức chương trình • Hành động • Kích vào “File” bạn thấy chức năng: “Logout” “Exit” • Kích vào “View” bạn thấy chức năng: “Face Detection”, “Face Recognition” • Kích vào “Tools” bạn thấy chức năng: “Search Box”,“Administrator”,“Change Password” “Server Management” • Chọn ảnh từ thư mục Hình 3.34 Kết chọn ảnh từ thư mục • Mơ tả Màn hình xuất người dùng kích vào nút bắt đầu dị tìm khn mặt để tải ảnh lên • Hành động • Kích vào nút “Open” để mở file thư mục • Kích vào nút “Cancel” để khỏi hình • Dị tìm khn mặt Hình 3.35 Kết form Face Detection • Mơ tả Màn hình xuất người dùng muốn dị tìm khn mặt • • Hành động • Kích vào nút “Open folder” để chọn thư mục • Kích chuột phải lên hình chọn “detect this face” để dị tìm khn mặt Nhận diện khn mặt Hình 3.36.Giao diện form Face Recognition • Mơ tả Màn hình xuất người dùng kích vào nút để nhận diện khn mặt • Hành động • Kích chuột phải khuôn mặt chọn “Recognize this face” để nhận diện • Kích đúp lên khn mặt gần giống phía bên để xem thơng tin khn mặt • • Kích vào nút “Export to PDF” để in thông tin file pdf Thay đổi mật Hình 3.37 Kết form Change Password • Mơ tả Màn hình xuất người dùng muốn thay đổi mật • • Hành động • Kích vào nút để thay đổi mật • Kích vào nút để nhập lại Tìm kiếm thơng tin Hình 3.38.Giao diện form Search Information • Mơ tả Màn hình xuất admin muốn tìm kiếm thơng tin người để xem, sửa xóa • Hành động Chọn PID người muốn sửa kích vào nút • để sửa thơng tin Sửa thơng tin người Hình 3.39.Giao diện form Edit Information • Mơ tả Màn hình xuất admin kích vào nút để sửa thơng tin người • Hành động Chọn PID người muốn sửa kích vào nút thị lên để chỉnh sửa thơng tin người hiển • Thêm người vào sở liệu Hình 3.40.Giao diện form Add new person • Mơ tả Màn hình xuất người dùng kích vào tab “Face Database” để thêm người • Hành động • Kích vào nút “Save” để lưu vào sở liệu • Kích vào nút “Reset” để nhập lại thơng tin • • Màn hình hiển thị ảnh từ thẻ nhớ điện thoại Hình 3.41.Màn hình hiển thị ảnh từ thẻ nhớ điện thoại • Mô tả Khi người dùng bắt đầu chay chương trình nhận dạng từ xa android Màn hình hiển thị ảnh từ thẻ nhớ điện thoại android Để người sử dụng chọn ảnh gởi đến server nhận dạng người • Hành động Chương trình tự động qt ảnh có thẻ nhớ.Người sử dụng kích chọn vào ảnh để gởi tới server nhận dạng • Màn hình gởi ảnh cần nhận dạng Hình 3.42 Màn hình gởi ảnh cần nhận dạng • Mơ tả Màn hình hiển thị ảnh mà người sử dụng chọn để nhận dạng Màn hình có chức xác nhận việc gởi ảnh đến server để nhận dạng • Hành động Người sử dụng sau xác nhận lại ảnh cần nhận dạng kích nút “OK” để gởi ảnh đến server nhận dạng • Màn hình nhận thơng tin từ server Hình 3.43.Màn hình nhận thơng tin từ server • Mơ tả Màn hình hiển thị thơng tin gởi từ server nhận dạng xuống điện thoại android • Hành động • Người sử dụng xem thơng tin người cần nhận dạng • Click nút “Back” để trở chương trình nhận dạng từ xa android KẾT LUẬN • Kết luận Luận văn nghiên cứu tìm hiểu thư viện mã nguồn mở OpenCV, JavaCV, hệ điều hành Linux, hệ điều hành Android, sở liệu DB2, cách dị tìm nhận dạng khn mặt hình ảnh Qua luận văn đạt số kết sau đây: - Về mặt sở liệu, sử dụng hệ quản trị sở liệu BD2 để quản lý thông tin nhận dạng cho thành phố Đã sâu vào việc phân tích thiết kết sở liệu, sử dụng thủ tục hàm việc truy vấn sở liệu - Về giao diện, luận văn tìm hiểu cách phân tích thiết kế giao diện cho phù hợp với nhu cầu thực tiễn tính thân thiện dể sử dụng Đã chọn gói giao diện swing ngơn ngữ lập trình java để cài đặt giao diện cho hệ thống - Về ứng dụng, xây dựng hệ thống nhận dạng khn mặt với chức là: quản lý việc nhận dạng, quản lý sở liệu nhận dạng quản lý nhân Ngoài luận văn cịn xây dựng thành cơng hệ thống nhận dạng điệu thoại di động cài đặt hệ điều hành Android Hướng phát triển Nghiên cứu sâu thuật tốn dị tìm nhận dạng để nâng cao độ xác q trình dị tìm nhận dạng khn mặt Tiến hành lấy u cầu xác từ thực tiễn để tạo hệ thống hồn chỉnh, hỗ trợ cho việc điều tra tìm kiếm tội phạm Cài đặt hệ thống nhận dạng khuôn mặt không cho hệ điều hành Android, Linux mà cho hệ diều hành khác TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt [1] Phạm Thế Bảo, Nguyễn Thành Nhựt, Cao Minh Thịnh, Trần Anh Tuấn, Phan Phúc Doãn, Tổng quan phương pháp xác định khuôn mặt người Tiếng nước [2] Raul F.Chong, Lan Hakes, Rav Ahuja (2010), Getting Started with DB2 Express-C, IBM Coporation [3] Nicolas Gramlich, andbook-Android Programming [4] Robert Eckstein, Marc Loy, Dave Wood (1998), Java Swing, O’REILLY Trang web [5] 2http://www.java2s.com [6] http://code.google.com/p/javacv/ PHỤC LỤC: DANH SÁCH TÀI LIỆU KÈM THEO ĐĨA CD THƯ MỤC NỘI DUNG LUANVAN Chứa báo cáo luận văn, luận văn tóm tắt, slide trình chiếu SOFT Chức JavaCV, OpenCV, JDK1.7, DB2 Express-C TAILIEU Chứa toàn tài liệu tham khảo THAMKHAO UNGDUNG Chứa hệ thống nhận dạng khuôn mặt gồm phiên bản, phiên chạy hệ điều hành linux phiên chạy hệ điều hành Android ... hệ thống Hệ thống nhận diện tội phạm bao gồm chức là: quản lý việc nhận dạng, quản lý liệu nhận dạng quản lý nhân Quản lý việc nhận dạng gồm chức chính: phát khn mặt nhận diện khn mặt Trong nhận. .. công nghệ Nêu lên kỹ thuật công nghệ sử dụng đề tài Chương 2: Các thuật tốn dị tìm nhận dạng khn mặt Nêu rõ hai thuật tốn áp dụng vào đề tài Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận diện tội phạm Phân... mẫu) • Chương 3: Xây dựng hệ thống nhận diện tội phạm • • Phân tích yêu cầu, đặc tả chức hệ thống Yêu cầu chức Phần mềm áp dụng cho quan an ninh để nhận diện tội phạm quản lý thông tin người dân