Chương trình “Nhận dạng mặt người trên Matlab” là chương trình được thiết kế trên giao diện người dùng GUI của phần mền Matlab 7.0. Rất đơn giản và dễ dàng sử dụng.
Để mở chương trình bạn cĩ thể làm thao 2 cách
Mở trực tiếp trên chương trình Matlab 7.0. Ta chỉ đường dẫn đến thư mục DOAN2 sau đĩ Run file DOAN2.fig. Như hình dưới đây:
Hình 4.2: Mở chương trình trên Matlab
Hoặc các bạn cũng cĩ thể vào trực tiếp thư mục DOAN2 để mở file DOAN2.fig. Sau khi chạy chương trình, sẽ xuất hiện hợp thư thoại như hình:
- 42 -
Hình 4.3: Giao diện chương trình
Đây chính là giao diện giới thiệu của chương trình. Trên giao diện cĩ 2 nút nhấn Next và Close. Nếu chọn Close sẽ thốt khỏi chương trình. Nếu chọn Next, ta sẽ đến giao diện tiếp theo của chương trình chính. Như hình dưới đây:
- 43 -
Hình 4.4: Giao diện chương trình chính
Đây chính là giao diện chính của chương trình gồm hai khung hiển thị hình ảnh và hai nút nhấn Browse và Search. Để bắt đầu tìm kiếm ta cần load ảnh khuơn mặt người cần kiểm tra bằng cách nhấn vào phím Browse. Hộp thoại mở file xuất hiện, bạn chọn file ảnh bạn muốn kiểm tra. Ở đây ta lấy ví dụ ảnh kiểm tra là ảnh “A.jpg” như hình vẽ:
Hình 4.5: Chọn ảnh cần kiểm tra
Ảnh cần kiểm tra sẽ được đưa ra giao diện chương trình chính như hình:
- 44 -
Hình 4.6: Ảnh cần kiểm tra
Để kiểm tra xem khuơn mặt người trong ảnh cần kiểm tra chúng ta nhấn nút Search chương trình sẽ chạy và tìm trong CSDL bức ảnh cĩ khuơn mặt giống với khuơn mặt người trong ảnh cần kiểm tra. Hiển thị ra giao diện chương trình chính.
- 45 -
Hình 4.8: Hình chiếu ảnh lên khơng gian ảnh
Hình 4.9: Ảnh cần tìm
Chương trình sẽ tìm ra khuơn mặt gần giống nhất với khuơn mặt cần kiểm tra. Và ở đây kết quả tìm được là hình cĩ tên “7.jpg”.
- 46 -
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
1. Kết luận
Trên cơ sở nghiên cứu về bài tốn phát hiện mặt người trong ảnh. Đặc biệt là thuật tốn PCA, các tập huấn luyện và các vector Eigenfaces. Em đã áp dụng thành cơng thuật tốn PCA và các vector Eigenfaces vào bài tốn phát hiện khuơn mặt người trong ảnh. Đây là bước đầu để phát triển bài tốn nhận
dạng mặt người (face recognition) sau này.
Về chương trình demo, sau khi thử nghiệm với tập ảnh lớn. Chương trình đạt kết quả tốt, thời gian phát hiện nhanh đối với các ảnh mặt người chụp thẳng, chất lượng ảnh tốt (chụp bằng máy kĩ thuật số). Tuy nhiên đối với các ảnh chụp nghiêng hay ảnh cĩ màu sắc quá tối thì chương trình gần như khơng thể phát hiện được khuơn mặt trong bức ảnh đấy.
Trong quá trình thực hiện chương trình demo em đã tìm hiểu và tiếp tục nghiên cứu nhận dạng khuơn mặt thơng qua webcam. Tuy nhiên, kết quả đạt được khơng như mong muốn. Kết quả tìm kiếm ảnh trong tập cơ sở dữ liệu khơng đúng với ảnh chụp qua webcam. Nguyên nhân dẫn đến kết quả nhận được khơng chính xác là do ảnh chụp được chưa qua tiền xử lý. Ảnh chụp thơng qua webcam cĩ nhiều yếu tố ngoại cảnh tác động nên đã dẫn đến khơng tìm được ảnh trong cơ sở dữ liệu. Kết quả này cũng là hướng phát triển mới của chương trình demo để cĩ thể tìm kiếm một khuơn mặt được chụp thơng qua webcam cĩ trong tập cơ sở dữ liệu hay khơng.
Bên cạnh đĩ, trong quá trình xây dựng chương trình demo, em đã tìm hiểu về thư viện mã nguồn Matlab, qua đĩ biết cách sử dụng các hàm cơ bản của Matlab. Đồng thời, em cũng đã tìm hiểu được cơng cụ xử lý ảnh trong Matlab để cĩ thể hồn thành được chương trình demo này.
2. Hướng phát triển của đề tài
Đề tài cĩ thể được phát triển thành một phần mềm nhận dạng khuơn mặt người tốt hơn, bằng cách kết hợp với một số thuật tốn nhận dạng và xử
- 47 - (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
lý ảnh hiện đại hơn. Cho ra kết quả chính xác hơn. Cĩ thể phát triển thành đề tài nhận dạng qua webcam…
Ngồi ra cĩ thể phát triển chương trình theo các hướng như: - Nhận diện mặt người qua tập dữ liệu cĩ sẵn từ camera. - Nhận diện danh tính của người phạm tội qua ảnh chụp.
- Cĩ thể kết hợp với nhiều thuật tốn khác như: ICA, Neural, để xử lý một cách chính xác hơn.
- Dị tìm và nhận dạng đối tượng vi phạm kỷ luật từ xa qua một thiết bị quan sát.
- Bảo mật hệ thống bằng cách nhận dạng khuơn mặt khi một hay nhiều đối tượng muốn ra vào một cơng ty, xí nghiệp, hay một cơ quan nào đĩ.
- Quản lý thời gian làm việc của các nhân viên của một xí nghiệp mà chỉ cần một camera quan sát.
Một hướng phát triển mới của chương trình là cĩ thể áp dụng trên các thiết bị di động hoặc trong các hộ gia đình như phần mềm nhận dạng khuơn mặt để mở khĩa trên di động, các thiết bị cửa chống trộm cĩ áp dụng nhận dạng khuơn mặt v…v.
- 48 -
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Ngơ Hồng Khắc Tiến, Trần Xuân Bách, Đồ án tốt nghiệp Dị tìm ảnh mặt người dùng PCA, Khoa Cơng nghệ điện tử, trường Đại học Cơng Nghiệp TP
HCM, 2009.
2. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy, Nhập Mơn Xử lý ảnh số, Nhà xuất
bản Khoa học và Kỹ thuật, 2002.
3. Võ Đức Khánh, Hồng Văn Kiếm. Giáo trình xử lý ảnh số, Nhà xuất bản
Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chi Minh, 2003.
4. Phạm Thế Bảo, Tổng quan các phương pháp xác định khuơn mặt người,
Tạp chí bưu chính viễn thơng.
5. Ngơ Quốc Tạo, Ngơ Phương Đơng, Nguyễn Thanh Hịa, Phạm Việt Bình
(2003), Báo cáo "Nhận dạng mặt người trong mơi trường độ sáng khơng đồng nhất", Hội thảo Cơng nghệ thơng tin quốc gia lần thứ VIII, Thái
Nguyên, 29 - 31/8/2003.
6. Nguyễn Hồi Sơn, Giáo trình Matlab căn bản, Khoa Xây dựng và Cơ học
ứng dụng, trường ĐHSPKT. Tiếng Anh
7. Burce A. Draper, Kyungim Baek, Marian Stewart Bartlett, J. Ross
Beveridge, "Recognizing Faces with PCA and ICA".
8. Stan Z. Li , Anil K. Jain, "Handbook of Face Recognition", 2006.
9. IEEE Computer Society, "Automatic face and gesture recognition", 2004
Wedsite:
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?term=Variable http://www.picvietnam.com/forum//showthread.php?t=37
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});