XÂY DỰNG ỨNG DỤNG điểm DANH BẰNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN mặt

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VIỆT - HÀN ĐỒÁNCƠSỞ5 ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT Sinh viên thực : Trần Dương Quang Lớp : 18IT3 Giảng viên hướng dẫn : TS Lê Thị Thu Nga Đà nẵng, tháng năm 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG VIỆT - HÀN ĐỒÁNCƠSỞ5 ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ĐIỂM DANH BẰNG CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT Sinh viên thực Lớp Giảng viên hướng dẫn : Đà nẵng, tháng năm 2020 NHẬN XÉT (Của giảng viên hướng dẫn) LỜI CẢM ƠN Nhóm đồ án chúng em xin gửi lời cảm ơn đến cô Lê Thị Thu Nga– giảng viên hướng dẫn đồ án sở 5, thầy cô giảng dạy môn chuyên ngành khác dạy hướng dẫn nhiệt tình trình em thực đồ án Tuy cố gắng tránh khỏi sai sót viết bài, em mong nhận bảo thầy cô bạn Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn cô va bạn bè, tạo điều kiện, quan tâm, giúp đỡ, động viên em suốt trình lam an Em xin chân thành cảm ơn ! MỤC LỤC DANH MỤC CỤM TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU I Lý chọn đề tài II Công nghệ nhận diện khuôn mặt thư viện sử dụng Python Công nghệ nhận diện khuôn mặt Python thư viện OpenCV 13 CHƯƠNG PHÂN TÍCH HỆ THỐNG 15 I Phân tích thiết kế hệ thống 15 Nhiệm vụ chức 15 Lưu đồ thuật toán 15 Phân tích thiết kế 16 CHƯƠNG XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 19 I Triển khai cài đặt xây dựng chương trình 19 Cài đặt python OpenCV 19 Cài đặt thư viện numpy 20 Cài đặt thư viện pilow 21 Lấy liệu sinh viên từ bàn phím webcam 21 Kết nối với sở liệu mysql 21 Khai báo camera 21 Thiết kế giao diện 21 Kiểm tra đăng nhập giáo viên 21 Update liệu có sinh viên điểm danh 22 10 Hàm tạo thêm sinh viên vào hệ thống 23 11 Hàm huấn luyện tập liệu 23 KẾT LUẬN 27 I Kết đạt 27 II Ưu điểm nhược điểm 27 Ưu điểm 27 Nhược điểm 27 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 28 STT Cụm từ Cơ Sở D gia Cơ qua Quốc ph Công n Nhà cun Thử thá DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Giao diện đăng nhập 28 Hình Giao diện trang chủ hệ thống 29 Hình Nhập thông tin tạo tập 30 Hình Huấn luyện tập liệu ảnh 30 Hình Tiến hành nhận diện 31 MỞ ĐẦU Cùng với phát triển dội ngành cơng nghệ thơng tin trí tuệ nhân tạo đóng vai trị quan Trí tuệ nhân tạo cách ngành dịch vụ, du lịch, giáo duc chào đón quan tâm Bên cạnh trí tuệ nhân tạo áp dụng phổ biến đời sống đại ngày Và cơng nghệ trí tuệ nhân tạo áp dụng phổ biến nhận diện khuôn mặt Công nghệ nhận diện khuôn mặt gì? Cơng nghệ nhận diện khn mặt ứng dụng máy tính tự động xác định nhận diện người từ hình ảnh kỹ thuật số khung hình video từ nguồn video.Một công nghệ lâu đời để thực điều so sánh đặc điểm khn mặt chọn trước từ hình ảnh sở liệu khuôn mặt I Lý chọn đề tài Cùng với phát triển hội nhập xã hội, kinh tế Việt Nam năm gần Trí tuệ nhân tạo ngày phát triển đánh giá cao Một lĩnh vực nhiều người quan tâm trí tuệnhân tạo nhận dạng khn mặt (Face Recognition) Như biết, khn mặt đóng vai trị quan trọng trình giao tiếp người với người, mang lượng thơng tin giàu có, chẳng hạn từ khn mặt xác định giới tính, tuổi tác, chủng tộc, trạng thái cảm xúc, đặc biệt xác định mối quan hệ với đối tượng (có quen biết hay khơng) Do đó, tốn nhận dạng khn mặt đóng vai trị quan trọng nhiều lĩnh vực đời sống ngày người hệ thống giám sát, quản lý vào ra, tìm kiếm thơng tin người tiếng,…đặc biệt an ninh, bảo mật Và lý chúng em chọn đề tài đồ án II Công nghệ nhận diện khuôn mặt thư viện sử dụng Python Công nghệ nhận diện khuôn mặt 1.1Lịch sử phát triển - Những ngày đầu nhận dạng khuôn mặt – năm 1960 Những người tiên phong sớm nhận dạng khuôn mặt Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf Charles Bisson Năm 1964 1965, Bledsoe, với Wolf Bisson bắt đầu làm việc cách sử dụng máy tính để nhận khn mặt người Do kinh phí dự án có nguồn gốc từ quan tình báo giấu tên, phần lớn công việc họ không cơng bố Tuy nhiên sau tiết lộ công việc ban đầu họ liên quan đến việc đánh dấu thủ công "mốc" khác khuôn mặt trung tâm mắt, miệng, v.v Chúng sau xoay tốn học máy tính để bù đắp cho thay đổi tư Khoảng cách mốc tự động tính tốn so sánh hình ảnh để xác định danh tính[1] - Nâng cao độ xác nhận dạng khuôn mặt - năm 1970 Tiếp tục công việc ban đầu Bledsoe, dùi cui goldstein, Harmon Lesk nhặt năm 1970, người mở rộng công việc bao gồm 21 dấu hiệu chủ quan cụ thể bao gồm màu tóc độ dày môi để tự động nhận dạng Trong độ xác tiên tiến, phép đo địa điểm cần phải tính tốn tay chứng minh tốn nhiều công sức đại diện cho tiến công nghệ RAND Tablet Bledsoe - Sử dụng đại số tuyến tính để nhận dạng khn mặt - năm 1980 / 90 Phải đến cuối năm 1980, thấy tiến với phát triển Nhận dạng khuôn mặt sinh trắc học khả thi cho doanh nghiệp Năm 1988, Sirovich Kirby bắt đầu áp dụng đại số tuyến tính cho vấn đề nhận dạng khuôn mặt Một hệ thống gọi Eigenface cho thấy phân tích tính sưu tập hình ảnh khn mặt tạo thành tập hợp tính Họ cho thấy trăm giá trị yêu cầu để mã hóa xác hình ảnh khn mặt chuẩn hóa OpenCV thư viện mở, phát triển nguồn quỹ không lợi nhuận (none-profit foundation) hưởng ứng lớn cộng đồng 14 CHƯƠNG PHÂN TÍCH HỆ THỐNG I Phân tích thiết kế hệ thống Nhiệm vụ chức Nhiệm vụ chương trình nhận dạng khn mặt người xem khn mặt có biết đến hay chưa Ngồi ra, chương trình cịn thực công việc phát hiện, tách khuôn mặt người (nếu có) từ ảnh tĩnh, từ frame ảnh thu từ camera Sau đó, lưu vào CSDL làm tập mẫu Hình Sơ đồ ngữ cảnh hệ thống - Như vậy, chức chương trình bao gồm: o Lấy ảnh từ kết nối đến webcam hiển thị lên o Thực tách khuôn mặt o Thực lưu khuôn mặt phát vào CSDL o Nhận dạng ảnh khuôn mặt Nếu “biết” người (có lưu thơng tin CSDL) hiển thị tên ảnh người Nếu “khơng biết” (khơng có thơng tin người CSDL) hiển thị màu đen lên hình tên người là: “Unknow” Lưu đồ thuật toán Với chức nêu trên, chương trình chia thành phần chính: Xử lý ảnh đầu vào Phát khn mặt Xử lí khn mặt Xử lý đầu Lưu điểm danh 15 Phân tích thiết kế Biểu đồ usecase tổng quát Biểu đồ hoạt động giáo viên 16 Biểu đồ hoạt động sinh viên Biểu đồ trạng thái điểm danh 17 Biểu đồ trạng thái quản lý dành cho giáo viên 18 I CHƯƠNG XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH Triển khai cài đặt xây dựng chương trình Cài đặt python OpenCV Download Python https://www.python.org/downloads/, sau hồn thành bước cài đặt chuẩn bị cho khởi động Pip hệ thống quản lý package Python Mình tìm kiếm package mà pip hỗ trợ thơng qua lệnh pip search pip search "opencv" Như hình thấy, pip hỗ trợ package opencv-python (phiên 4.3.0.36), nên cài đặt OpenCV cho Python thông qua pip Sử dụng lệnh pip install để cài đặt OpenCV pip install opencv-python==4.3.0.36 Kiểm tra lại, import OpenCV mà khơng báo lỗi việc cài đặt thành công import cv2 19 Cài đặt thư viện numpy Numpy thư viện lõi phục vụ cho khoa học máy tính Python, hỗ trợ cho việc tính tốn mảng nhiều chiều, có kích thước lớn với hàm tối ưu áp dụng lên mảng nhiều chiều Numpy đặc biệt hữu ích thực hàm liên quan tới Đại Số Tuyến Tính 20 Cài đặt thư viện pilow Lấy liệu sinh viên từ bàn phím webcam Kết nối với sở liệu mysql Khai báo camera Thiết kế giao diện Kiểm tra đăng nhập giáo viên 21 Update liệu có sinh viên điểm danh 22 10 Hàm tạo thêm sinh viên vào hệ thống 11 Hàm huấn luyện tập liệu 23 II Giao diện chương trình Hình Giao diện đăng nhập Hình Giao diện trang chủ hệ thống 24 Hình Nhập thơng tin tạo tập Hình Huấn luyện tập liệu ảnh 25 Hình Tiến hành nhận diện 26 KẾT LUẬN I Kết đạt Báo cáo đồ án trình bày kiến thức để giải tốn nhận dạng khn mặt người Riêng phương pháp nhận dạng mặt người thư viện OpenCV trình bày chương chương Từ kết cho thấy, độ xác chương trình đạt 70% nhận dạng Tuy nhiên, thời gian hạn chế nên chương trình cịn nhiều khuyết điểm nhiều ý tưởng chưa thực Để chương trình sử dụng thực tế cần nhiều thời gian nghiên cứu giải vấn đề gặp phải, thực ý tưởng để nâng cao tốc độ, hiệu suất độ xác chương trình II Ưu điểm nhược điểm Ưu điểm Trong số kỹ thuật sinh trắc học, nhận dạng khn mặt khơng đáng tin cậy hiệu Tuy nhiên, lợi quan trọng khơng địi hỏi hợp tác đối tượng thử nghiệm Các hệ thống thiết kế lắp đặt sân bay, khu chung cư, nơi công cộng khác xác định cá nhân đám đơng, mà khơng bỏ sót Sinh trắc học khác dấu vân tay, quét mống mắt, nhận dạng giọng nói khơng thể Tuy nhiên, câu hỏi đặt hiệu phần mềm nhận dạng khuôn mặt trường hợp an ninh đường sắt sân bay Nhược điểm Mặc dù nhận dạng khuôn mặt thực tốt phía mặt trước phía chênh lệch 20 độ, sau bạn phía góc khuất, có vấn đề Một số điều kiện ảnh hưởng tới tính xác phương pháp như: Thiếu ánh sáng, đeo kính mát, tóc dài, phần khn mặt bị che Hình ảnh độ phân giải thấp Hệ thống hiệu biểu khn mặt khác nhau, ví dụ cười lớn có ảnh hưởng Vì nên chụp ảnh hộ chiếu, chứng minh thư, hay qua cửa hộ chiếu chụp ảnh hộ 27 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Paul Viola and Michael Jones (2001) Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features Computer Vision and pattern Recognition [2] Shengcai Liao, Xiangxin Zhu, Zhen Lei, Lun Zhang, and Stan Z Li (2007) Learning multi-scale block local binary patterns for face recognition In Advances in Biometrics, Springer, pages 828– 837 [3] OpenCV 3.2.0 documentation - Cascade Classifier Training [Online] http://docs.opencv.org/3.2.0/dc/d88/tutorial_traincascade.html [4] Abhijeet Tayde, A S Deshpande Face Recognition with Local Binary Patterns, Spatial Pyramid Histograms and Naive Bayes Nearest Neighbor classification [5] OpenCV 2.4.13.0 documentation - Miscellaneous Image Transformations [Online] http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.ht ml#cvt color [6] Yann Rodriguez and S´ebastien Marcel, Face Authentication Using Adapted Local Binary Pattern Histograms [7] Trần Như Ý, Nguyễn Văn Tùng, Ngô Dương Hà, PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN NGƯỜI DỰA TRÊN VÙNG CHUYỂN ĐỘNG [8] T Ojala, M Pietikäinen, and D Harwood (1996) A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions Pattern Recognition 29(1) [1] 28 ... công nghệ nhận dạng khuôn mặt - Nhận dạng khuôn mặt Grand Challenge – 2006 Ra mắt vào năm 2006, mục tiêu Thử thách lớn nhận dạng khn mặt (FRGC) thúc đẩy thúc đẩy công nghệ nhận dạng khuôn mặt. .. tính nhận dạng phân tích khn mặt vào ứng dụng Google cung cấp khả tương tự với API Google Cloud Vision 1.5 Ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt ngành nghề Nhận dạng khn mặt sử dụng cho vô số ứng. .. II Công nghệ nhận diện khuôn mặt thư viện sử dụng Python Công nghệ nhận diện khuôn mặt 1.1Lịch sử phát triển - Những ngày đầu nhận dạng khuôn mặt – năm 1960 Những người tiên phong sớm nhận dạng