4.1 Kết luận
Đề tài đã thực hiện được quá trình nhận dạng theo yêu cầu giới hạn đặt ra là nhận dạng đối tượng trong một Video.
Trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm thực hiện đề tài gặp không ít khó khăn, nhất là hạn chế kiến thức khả năng đọc hiểu tài liệu tiếng anh. Nhưng với nhờ sự giúp đỡ tận tình của GVHD và sự nhiệt tình của bạn bè, nhóm thực hiện đã gần như hoàn thiện những mục tiêu ban đầu mà GVHD đã đề ra:
- Trình bày được một số lý thuyết cơ bản của xử lý ảnh, hỗ trợ cho quá trình đọc hiểu thuật toán.
- Giải quyết được vấn đề phát hiện và nhận dạng được khuôn mặt trên Video.
- Mô phỏng thành công bài toán nhận dạng mặt người, nhận dạng đối tượng bằng phần mềm Matlab trên máy tính.
Nhóm thực hiện đề tài cũng cảm thấy nâng cao được kỹ năng nghiên cứu, tìm hiểu tài liệu tiếng anh, tài liệu chuyên ngành trên Intenet và thư viện.
4.2 Hạn chế của đề tài
- Đề tài còn một số hạn chế, độ chính xác hệ thống nhận dạng phụ thuộc rất nhiều vào tập mẫu huấn luyện, góc độ khuôn mặt, khoảng cách từ khuôn mặt tới camera giữa ảnh mẫu và ảnh đem đi nhận dạng không quá khác biệt, ảnh người chụp phải trực diện với camera, góc nghiêng thấp khoảng 35o.
- Chất lượng ảnh chụp hay chất lượng của máy quay Video cần phải tốt, độ sắc nét phải cao nên nếu xây dựng hệ thống ứng dụng thì khá tốn chi phí.
- Thuật toán còn đơn giản, chưa tối ưu như mong đợi của nhóm như ban đầu đặt ra.
4.3 Hướng phát triển đề tài
Cần kết hợp một số phương pháp khác ( SMQT, SVM, ECOC...) để quá trình phát hiện và nhận dạng chính xác hơn, tối ưu hóa thuật toán.
Nâng cấp phần cứng, cải tiến tốc độ xử lí, tính toán của phần mềm bằng các thuật toán tăng tốc như thuật toán Adaboost.
Cải tiến điều kiện nhận dạng khi bị thiếu sáng hay góc nhìn khuôn mặt nghiêng không trực diện.
Ứng dụng vào hệ thống an ninh, nhận dạng tội phạm truy nã hay các vấn đề bảo mật thông qua các hệ thống camera giám sát, camera dịch vụ, chứng minh thư điện tử…