NGHIÊN CỨU THƯ VIỆN OpenCV ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT NGƯỜI

Cùng với sự bùng nổ thông tin, sự phát triển công nghệ cao, sự giao tiếp giữa con người và máy tính đang thay đổi rất nhanh, giờ đây giao tiếp này không còn đơn thuần dùng những thiết bị như chuột, bàn phím,… mà có thể thông qua các biểu hiện của khuôn mặt. Các hệ thống giao tiếp người máy đang được phát triển rất nhiều. Trong số đó, có thể nói đến hệ thống nhận dạng mặt người bằng hình ảnh. Nhận dạng mặt người là xác định danh tính tự động cho từng ảnh đối tượng người dựa vào nội dung của ảnh. Nhận dạng mặt người được ứng dụng trong thực tế như xác minh tội phạm, camera chống trộm, hệ thống chấm công, điểm danh học sinh trong các lớp ở các trường đại học, lưu trữ thông tin khuôn mặt ở các máy ATM,… Phát hiện mặt người trong ảnh là một phần quan trọng của hệ thống nhận dạng mặt người, giải quyết yếu tố việc phát hiện mặt người sẽ giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác của việc nhận diện khuôn mặt. Hệ thống nhận dạng mặt người bao gồm 2 bước: phát hiện khuôn mặt người và định danh tự động đối tượng. Công việc chính dựa vào các kỹ thuật rút trích đặc trưng từ ảnh đối tượng và thực hiện đối sánh để định danh tự động. Hiệu quả của hệ thống nhận dạng phụ thuộc vào các phương pháp sử dụng. Bài báo cáo này nghiên cứu về OpenCV – thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở và các giải thuật để nhận dạng, phát hiện đối tượng trên thời gian thực. Haar – Like là giải thuật máy học được áp dụng trong đề tài để trích các đặc trưng của đối tượng cần dò tìm, kết hợp với bộ phân tầng Cascade of Boosted Classifiers nhằm nhận dạng, phát hiện đối tượng trên mặt phẳng ảnh thông qua giải thuật Adaboost để phân lớp.