4.1. Kết luận
Trên cơ sở nghiên cứu những vấn đề về liên quan đến bài toán tự động hóa phát hiện khuôn mặt và nhận dạng danh tính người sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo, luận văn tập trung vào nghiên cứu đề xuất giải pháp sử dụng phương pháp trích xuất và biểu diễn đặc trưng hình ảnh bằng kỹ thuật HOG và sử dụng kỹ thuật học máy SVM để huấn luyện mô hình nhận dạng và áp dụng trong xác định danh tính của người qua ảnh khuôn mặt.
Giải pháp đã được thực nghiệm trên một số cơ sở dữ liệu hình ảnh về khuôn mặt như dữ liệu AT&T của phòng nghiên cứu khoa học máy tính trường Đại học Cambridge và dữ liệu Staffhome của trường Đại học Western Australia. Chúng tôi thực hiện chia tập dữ liệu hình ảnh thành 2 phần với tỷ lệ 60% dùng để huấn luyện máy nhận dạng SVM và 40% cho đánh giá kiểm tra độ chính xác. Các mô hình nhận dạng trên các tập dữ liệu 98.42% và 85.00% tương ứng với các bộ dữ liệu Staffhome và AT&T.
Bên cạnh đó, chúng tôi tiến hành tự chụp hình trong phòng học để nhận dạng danh tính học sinh tương ứng với bài toán điểm danh học sinh trong lớp học. Thông thường với bài toán điểm danh, các camera được gắn phía trước lớp và chụp trong điều kiện ánh sáng trong nhà (thiếu sáng), hình ảnh bị mờ đặc biệt. Với giả thiết này, chúng tôi đã sử dụng camera của máy ảnh điện thoại có chất lượng bình thường để chụp và tạo mẫu dữ liệu. Mẫu ảnh được thu thập đối với 30 học sinh lớp 11A. Mô hình nhận dạng sau khi huấn luyện nhận dạng theo các mẫu ảnh khuôn mặt của học sinh trong cùng điều kiện có thể đạt độ chính xác hơn 94%.
Kết quả nghiên cứu thu được có thể làm cơ sở là bước đầu để phát triển, ứng dụng bài toán nhận dạng danh tính con người trong các hệ thống giám sát và đặc biệt là bài toán tự động nhận dạng điểm danh học sinh trong các lớp học. Bên cạnh đó, trong quá trình xây dựng chương trình, tôi đã tìm hiểu về thư viện HOG, SVM, Face detection để sử dụng trong biễu diễn đặc trưng dữ liệu hình ảnh phục vụ huấn luyện máy nhận dạng và kiểm tra các mẫu độc lập dưới góc độ nghiên cứu bài toán phát hiện khuôn mặt và nhận dạng danh tính qua khuôn mặt.
Kết quả nghiên cứu thực nghiêm trên các tập dữ liệu đánh giá trên các tiêu chí về thời gian tính toán trích xuất đặc trưng, tốc độ nhận dạng và độ chính xác có thể ứng dụng được trong thực tế cho bài toán nhận dạng định danh qua khuôn mặt, áp dụng cho bài toán tự động điểm danh học sinh hoặc trong các bài toán giám sát dân sự.