1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân

80 22 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Ngày đăng: 22/11/2021, 11:05

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Các dạng sinh trắc học phổ biến. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 1.1 Các dạng sinh trắc học phổ biến (Trang 17)
Hình 1.3: Minh họa bài toán định danh (a) và xác thực (b).  Định danh - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 1.3 Minh họa bài toán định danh (a) và xác thực (b).  Định danh (Trang 22)
Hình 2.2: Biểu đồ đặc trưng mật độ cấp thấp ((a) LBP, (b) LPQ, (c) HoG) [29]. Đặc trưng cấp thấp là bền vững với sự biến đổi của ánh sáng bởi vì nó tính dựa vào độ lệch mức xám trong vùng nhỏ - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.2 Biểu đồ đặc trưng mật độ cấp thấp ((a) LBP, (b) LPQ, (c) HoG) [29]. Đặc trưng cấp thấp là bền vững với sự biến đổi của ánh sáng bởi vì nó tính dựa vào độ lệch mức xám trong vùng nhỏ (Trang 26)
Hình 2.4: Biểu diễn đặc trưng túi từ BoW [29]. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.4 Biểu diễn đặc trưng túi từ BoW [29] (Trang 29)
Tất cả các biểu diễn đặc trưng nêu trên đều mô tả kết cấu cục bộ (xem hình 2.1, 2.2, 2.3 và 2.4) - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
t cả các biểu diễn đặc trưng nêu trên đều mô tả kết cấu cục bộ (xem hình 2.1, 2.2, 2.3 và 2.4) (Trang 29)
Hình 2.9: Đặc trưng không gian thời-gian (a) LBP-TOP và (b) LPQ-TOP [29]. Phương pháp này là mở rộng từ LBP sang LBP-TOP [58] - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.9 Đặc trưng không gian thời-gian (a) LBP-TOP và (b) LPQ-TOP [29]. Phương pháp này là mở rộng từ LBP sang LBP-TOP [58] (Trang 33)
Hình 2.8: Đặc trưng không gian-thời gian sử dụng đặc trưng hình học từ các điểm mặt [29] - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.8 Đặc trưng không gian-thời gian sử dụng đặc trưng hình học từ các điểm mặt [29] (Trang 33)
Như minh họa trong Hình 2-11a, mỗi đặc trưng Haar mã hóa sự biến đổi theo thời gian trong dãy hình ảnh với mẫu các giá trị nhị phân, ở đây mỗi giá trị nhị phân thu được bởi ngưỡng đầu ra của đặc trưng Haar trong khung hình tương ứng - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
h ư minh họa trong Hình 2-11a, mỗi đặc trưng Haar mã hóa sự biến đổi theo thời gian trong dãy hình ảnh với mẫu các giá trị nhị phân, ở đây mỗi giá trị nhị phân thu được bởi ngưỡng đầu ra của đặc trưng Haar trong khung hình tương ứng (Trang 35)
Hình 2.13: Đặc trưng BoW theo thời gian [29]. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.13 Đặc trưng BoW theo thời gian [29] (Trang 37)
Hình 2.14: Ví dụ LBP và độ tương phản cục bộ C. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.14 Ví dụ LBP và độ tương phản cục bộ C (Trang 40)
Hình 2.15: Tập hợp các điểm xung quang Ptt. Không mất thông tin, có thể trừ gp đi một lượng là gc - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.15 Tập hợp các điểm xung quang Ptt. Không mất thông tin, có thể trừ gp đi một lượng là gc (Trang 41)
đồng dạng, hình 2.17. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
ng dạng, hình 2.17 (Trang 43)
Hình 2.18: Thể hiện trọng số của ILBP8,1 và ILBP4,1 - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 2.18 Thể hiện trọng số của ILBP8,1 và ILBP4,1 (Trang 45)
Hình ảnh minh họa cơ sở dữ liệu ORL sẽ được sử dụng để kiểm chứng đặc trưng thông qua từng thuật toán của các tác giả trong quá trình nghiên cứu và thuật toán RLBP được đề xuất trong nghiên cứu này - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
nh ảnh minh họa cơ sở dữ liệu ORL sẽ được sử dụng để kiểm chứng đặc trưng thông qua từng thuật toán của các tác giả trong quá trình nghiên cứu và thuật toán RLBP được đề xuất trong nghiên cứu này (Trang 55)
Bảng 4.1: Liệt kê độ chính xác đạt được của thuật toán RLBP8,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu ORL - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Bảng 4.1 Liệt kê độ chính xác đạt được của thuật toán RLBP8,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu ORL (Trang 57)
Và biểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 8, như hình 4.3. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
bi ểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 8, như hình 4.3 (Trang 57)
Và biểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.4. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
bi ểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.4 (Trang 58)
Hình 4.5: Biểu đồ so sánh thống kê vét lân cận cạn tổng hợp trên cơ sở dữ liệu ORL. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 4.5 Biểu đồ so sánh thống kê vét lân cận cạn tổng hợp trên cơ sở dữ liệu ORL (Trang 59)
Bảng 4.3: Liệt kê tổng hợp độ đo chính xác (%) thống kê vét lân cận cạn. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Bảng 4.3 Liệt kê tổng hợp độ đo chính xác (%) thống kê vét lân cận cạn (Trang 59)
Và biểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.6. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
bi ểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.6 (Trang 60)
Cơ sở dữ liệu YaleB [2] chứa 2470 hình ảnh khuôn mặt của 38 người khác nhau với các điều kiện biểu hiện trên khuôn mặt với cấu trúc ánh sáng khác nhau ( có ả nh sáng rõ, sáng mờ hoặc bị che khuất một phần hay một bên của khuôn mặt…) - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
s ở dữ liệu YaleB [2] chứa 2470 hình ảnh khuôn mặt của 38 người khác nhau với các điều kiện biểu hiện trên khuôn mặt với cấu trúc ánh sáng khác nhau ( có ả nh sáng rõ, sáng mờ hoặc bị che khuất một phần hay một bên của khuôn mặt…) (Trang 62)
Hình 4.8: Minh họa hình ảnh đặc trưng với các thuật toán liên quan và thuật toán đề xuất RLBP trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 4.8 Minh họa hình ảnh đặc trưng với các thuật toán liên quan và thuật toán đề xuất RLBP trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 63)
Bảng 4.5: Liệt kê độ chính xác đạt được của thuật toán RLBP8,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Bảng 4.5 Liệt kê độ chính xác đạt được của thuật toán RLBP8,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 64)
Hình 4.9: Biểu đồ so sánh Thuật toán RLBP8,1 đề xuất với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 4.9 Biểu đồ so sánh Thuật toán RLBP8,1 đề xuất với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 65)
Bảng 4.6: Liệt kê độ đo chính xác (%) đạt được của thuật toán RLBP16,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Bảng 4.6 Liệt kê độ đo chính xác (%) đạt được của thuật toán RLBP16,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 65)
Và biểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.10. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
bi ểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.10 (Trang 66)
Hình 4.10: Biểu đồ so sánh Thuật toán RLBP16,1 đề xuất với các thuật toán khác trên cơ s ở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 4.10 Biểu đồ so sánh Thuật toán RLBP16,1 đề xuất với các thuật toán khác trên cơ s ở dữ liệu YaleB (Trang 66)
Bảng 4.8: Liệt kê độ đo phần trăm đạt được của thuật toán RLBP16,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Bảng 4.8 Liệt kê độ đo phần trăm đạt được của thuật toán RLBP16,1 được đề xuất so với các thuật toán khác trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 67)
Hình 4.11: Biểu đồ so sánh thống kê vét lân cận cạn tổng hợp trên cơ sở dữ liệu YaleB - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
Hình 4.11 Biểu đồ so sánh thống kê vét lân cận cạn tổng hợp trên cơ sở dữ liệu YaleB (Trang 67)
Và biểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.12. - Đề tài kỹ thuật định danh khuôn mặt dựa vào mẫu nhị phân
bi ểu đồ so sánh kết quả đạt được sau khi thống kê lân cận 16, như hình 4.12 (Trang 68)

TRÍCH ĐOẠN

Đặc trưng mẫu nhị phân cục bộ

Đặc trưng mẫu nhị phân cục bộ chuẩn hóa tưởng thuật toán Kết quả thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu ORL

Thống kê vét lân cận cạn

Kết quả thực nghiệm trên cơ sở dữ liệu yaleB Thống kê lân cận cạn Hướng phát triển

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w