Kịch bản thử nghiệm của chương trình nhằm giải quyết bài toán với yêu cầu đặt ra đó là phát hiện các đối tượng chuyển động tại nới đặt camera quan sát như hành lang, cầu thang, nhà kho, cửa ra vào các phòng... nơi mà khung hình hầu như không thay đổi theo thời gian và điều kiện khách quan như thời tiết không ảnh hưởng tới khung hình của camera quan sát.
3.5.2 Đánh giá và so sánh
Dựa vào yêu cầu bài toán luận văn đã trình bày đầy đủ rõ ràng kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh và xây dựng thành công chương trình Intrusion Detection. Qua đó cài đặt và thử nghiệm chương trình cho kết quả tương đối tốt. Với điều kiện
khung nhìn khi thực hiện theo kịch bản thử nghiệm thì phần mềm đạt hiệu quả đến 95% theo yêu cầu, 5% còn lại là do đối tượng xuất khiện trong khung hình quá nhanh hoặc quá xa so với tiêu cự cho phép của camera quan sát nên camera không thể bắt hình và lưu lại đối tượng được. Tuy vẫn tồn tại một số nhược điểm cần đánh giá và khắc phục khi triển khai trên thực tế với nhiều kịch bản xảy ra khác nhau như điều khiện khung hình và các điều kiện khách quan khác, nhưng nhìn chung chương trình đạt kết qua như mong đợi và giải quyết được yêu cài bài toán đặt ra ở trên.
Kết luận chương
Nội dung trong chương trình bày một cách chi tiết bài toán phát hiện đột nhập, từ đó xây dựng giải thuật để xây dựng phần mềm Intrusion Detection. Tìm hiểu kỹ thuật bắt giữ hình ảnh qua camera sử dụng lớp AVIcap trên nền tảng Windows 7 X86 từ đó xây dựng, cài đặt và thử nghiệm thành công chương trình Intrusion Detection.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Quá trình tìm hiểu và nghiên cứu luận văn đã đạt được kết quả sau đây:
1. Kết quả
- Trình bày tổng quan về video, bài toán phát hiện chuyện động.
- Trình bày các kỹ thuật trừ ảnh ứng dụng vào bài toán phát hiện chuyển động.
- Tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Csharp và kỹ thuật bắt giữ hình ảnh thông qua camera trên môi trường Windows.
- Xây dựng phần mềm Phát hiện đột nhập dựa trên kỹ thuật trừ ảnh.
- Cài đặt thành công ứng dụng phát hiện đột nhập thông qua webcamera.
- Giảm dung lượng lưu trữ trên không gian đĩa, bằng cách chỉ lưu lại những hình ảnh có chứa đối tượng đột nhập thay vì phải lưu lại cả đoạn video
2. Hạn chế
- Chương trình này giới hạn chỉ thực hiện được với Video định dạng *.AVI và hỗ trợ thực thi trên nền tảng Windows x86 và được cài đặt trên một máy tính cục bộ chưa chạy được trong hệ thống mạng.
- Chương trình chỉ sử dụng một trong số các kỹ thuật trừ ảnh với ngưỡng do đó khi thực thi với video có chất lượng thu hình kém dẫn tới kết quả không như mong muốn.
- Chương trình chỉ đưa ra cảnh báo vào lưu lại đối tượng đột nhập nhưng chưa nhận dạng được đối tượng.
3. Hướng phát triển
Với các kết quả đã đạt được cùng những hạn chế và thiếu sót trên đã mở ra một số hướng phát triển cho luận văn “Phát hiện đột nhập dựa trên kỹ thuật trừ ảnh” như sau:
- Hiệu chỉnh giao diện hoàn chỉnh hơn, thêm các chức năng mở rộng, có giao diện thân thiện và đẹp mắt hơn.
- Chương trình thực hiện được nhiều định dạng video khác nhau, chạy được trên nhiều nền tảng windows khác nhau cũng như cài đặt và sử dụng được trên hệ thống giám sát qua mạng.
- Phát triển chương trình ứng dụng đưa thêm nhiều một số kỹ thuật xử lý ảnh nhằm nâng cao hiệu suất phát hiện đột nhập cũng như nhận dạng được đối tượng đột nhập.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1]Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2008), “Giáo trình xử lý ảnh”, Đại Học Thái Nguyên, Nxb KH&KT, 2008.
[2]Nhóm tác giả: Trần Thanh Việt, Trần Công Chiến, Huỳnh Cao Tuấn, Nguyễn Hữu Nam, Đỗ Năng Toàn, Trần Hành, Nghiên cứu khoa học:“Một Kỹ Thuật Phát Hiện, Bám Sát Đối Tượng Và Ứng Dụng”,2010.
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[3]Andrew Kirillov, Software Developer (4/2007), “Motion Detection Algorithms”
[4]Badatosh Chanda, Dwijesh Dutta Majumder, “Digital Image Processing and Analysis”, Prentice Hall of India, 2001, pp. 10-17
[5]Hampapur, A. , Jain, R. , Weymouth, T. , “Digital Video Segmentation”, Proc. ACM Multimedia 94, San Francisco CA, 1994, pp. 357 – 364.
[6]Jyrpi Korki - Anttila (2002), “Automatic color enhancement and sence change detection of digital video”, Dept of Automation and Systems, Lab of Media Technology, Hensiki University of Technology, pp. 7-45.
[7]Shahraray B(1995), “Scene Change Detection and Content-Based Sampling of Video Sequences”, Digital Video Compression: Algorithms and Technologies, A. Rodriguez, R. Safranek, E. Delp, Editors, Proc. SPIE 2419, pp. 2–13.
[8]Xiong Wei, John C. Lee, Dixon M. Ip(1998), Net comparison: “a fast and effective method for classifying image sequences”, SPIE Conf. Storage and Retrieval for Image and Video Databases III, Proceedings, San Jose, CA, pp. 318 – 328.
[9]XiaowenLiu, CharlesB.Owen, FilliaS.Makedon(1995), “Automatic Video Pause Detection Filter” Dartmouth College Computer Science Technical Report PCS, pp 97-307.