- Hệ nhận diện mặt người là ứng dụng máy tính cho phép tự động xác định một người th ông qua hình ảnh h oặc video. M ột trong những cách phổ biến là so sánh những đặc điểm đ ặc trưng của ản h so với cơ sở dữ liệu đã có.
- Nhận dạng m ặt người được sử dụng tro ng các hệ thống bảo mật và có thể so sánh v ới n hững phương pháp sinh trắc học khác như nhận dạng vân tay, nhận dạng tròng mắt, …
- Quá trình nhận dạng mặt người bao gồm cá c bước:
Tìm khuôn mặt trong hình (Face Detect) Chuẩn hóa ảnh (Norma lization and Pre-Processing) Rút trích đặc trưng (Feature Extraction) Tạo t ập đặc trưng (Creation and Comparision of Reference Set).
33 | T hái Hu y T ân – 1211064 – thaihu ytan90@gmail.com
- Hệ nhận dạng mặt người thường có 2 hướng tiếp cận: dựa trên hình học (geometric) hoặc trắc qua ng (photometric).
o Geometric phân biệt và rút trích các đặc trưng của ảnh bằng cách chiếu ảnh lên cá c không gian con dựa trên các vector chiếu (Subspace Analysis
Method – SAM) gồm các thuật toán nhận dạng cụ thể như: PCA (Pricipal
Component Analysis), FLDA (Linear Discriminante Analysis using Fisher Algorithms).
o Photometric tiếp cận theo hướn g th ống kê những giá trị “distill” của ảnh và so sánh v ới n hững giá trị có sẵn để từ đó đá nh giá sự sai khác.
4.2. Phân tích việc sử dụng các nguyên tắc sáng tạo trong hệ nhận diện mặt người diện mặt người
Dựa vào từng bước thực hiện của p hương pháp nhận diện khuôn mặt t a có thể nhận thấy được một điều rõ ràng là phương pháp này sử dụng:
1. Nguyên tắc thực hiện sơ bộ: nhằm chuẩn bị trước tập dữ liệu và chuẩn hóa tập ảnh đầu vào (normalize) nhằm đạt kết quả tốt nhất khi rút trích đặc trưng để sử dụng cho việc nhận dạng.
2. Nguyên tắc tự phục vụ: Để thực hiện việc nh ận dạng thì trước h ết cần phải có tập đ ặc trưng của tập ảnh, do đó, phương pháp này tự bản thân nó tìm ra t ập đặc trưng bằng việ c huấn luyện dữ liệu để sử dụng cho việc so khớp ảnh dùng cho nhận dạng.
3. Nguyên tắc phân nhỏ: tách việc nhận dạng thành b ốn quá trình ch ính là: tìm mặt người trong ảnh, chuẩn hóa ảnh, huấn luyện ảnh để tìm tập đặc trưng, “ đem tập đặc trưng” đ i nh ận dạng. Và khi ta kết hợp bốn quá
34 | T hái Hu y T ân – 1211064 – thaihu ytan90@gmail.com
trình này cũng chính là ta đang thực hiệ n nguyên tắc kết hợp. Đ ồng thời, việc chia nhỏ công việc nhận dạng mặt người th ành bốn gia i đoạn như vậy cũng làm chuy ên môn hóa cho từng giai đ oạn chính là ta đang thực hiện theo nguyên tắc phẩm chất cục bộ. Qua một ví dụ thực tế, ta càng thấy một cách rõ ràng hơn mối quan h ệ biện chứng của ba nguyên tắc: phân nhỏ, phẩm chất cục bộ và tách khỏi.
4. Nguyên tắc đẳng thế :Tinh thần chung của ngu yên t ắc này là phải đạt được kết quả cần thiết với năng lượng, chi phí ít nhấ t. Theo tinh thần ấy, để rút trích thông tin (ext ract) nhằm tìm ra tập đặc trưng một cách nhanh chóng nhất người ta thường sử dụng phươn g pháp PCA (Principal
Component Analysis) để làm giảm độ lớn c ủa t ập ảnh đầu vào (bằng cách giảm chiều của những ảnh đầu vào và giảm thiểu t ối đ a việc mất mát thông tin trong khi giảm chiều). Sau đó, ta mới đưa tập dữ liệu đầu ra từ phương pháp PCA – n ghĩa là tập ảnh đã được giả m chiều để vào rút trích thông tin (extract).
5. Nguyên tắc đồng nhất: Tập ảnh dùng để huấn luyện nhằm tìm ra tập đặc trưng và tập ảnh dùng để nh ận dạng phải đồng nhất về mặt tín h chất: độ xám, đ ộ rõ của ảnh, hi stogram của ản h,… và quá trình đ ồng nhất này được thực hiện ở b ước normalize tập ảnh .
6. Nguyên tắc tách khỏi: ở phần rút trích đặc trưng của tập ảnh chín h là ta đang áp dụng nguyên tắc t ác h khỏi: tá ch phần gây “phiền phức” ra khỏi đối tượng, nghĩa là ở bước n ày chúng ta sẽ lọc bỏ các điểm ảnh được gọi là gây “nhiễu” cho việc nhận dạng ra khỏi ảnh và chỉ lấy ra tập đặc trưng (phần duy nhất “cần thiết”) của tập ảnh.
7. Nguyên tắc chuyển sang chiều khác: thực sự ra tr ong phần rút tr ích đặc trưng chúng ta sẽ làm công việc là chiếu ma trận ảnh đầu v ào sang một không gi an mới có ít chiều hoặc nhiều chiều hơn nhằm: t ìm ra đặc trưng của tập ảnh, phân tách giữa các lớp ảnh đầu vào rõ ràng hơn (nếu tập ảnh đ ầu vào gồm nhiều người hoặc một người với nhiều cả m xúc). Do vậy, khi ta thực hiện việc tìm không gian mới này, nghĩa là t a đã và đang sử dụng nguyên tắc chuyển sang chiều khác để giải quy ết bài toán nhận dạng kh uôn mặt.
8. Nguyên tắc quan hệ phản hồi: sau khi t a đã làm các bước như : tìm mặt người trong ảnh, chuẩn hóa ảnh, rút trích tập đặc trưng của ảnh, thì sau đó ta sẽ tiến ảnh bước nhận dạng ản h. N ghĩa là chúng ta đang tìm kiếm một phản hồi khác h quan nhằm đánh giá xem những việc chúng ta đã làm như: tìm mặt người, chuẩn hóa ảnh và rút trích đặc trưng có
35 | T hái Hu y T ân – 1211064 – thaihu ytan90@gmail.com
chính xác không và chúng đạt được bao nhiêu p hần trăm thành công đ ể có thể cải tiến, chỉnh sửa.
9. Nguyên tắc sao ché p: Khi chúng ta đã thực hiện xong việc rút tríc h tập đặc trưng của tập ảnh, ngay s au đó chúng ta sẽ tiến hành tái tạo lại các ma trận c ủa tập ảnh đầu vào dựa vào tập đặc trưng đó (tập đặc trưng ở đây là ma trận chiếu). Và khi tái tạo lại các ma trận của tập ảnh đầu vào, chúng sẽ có c hiều giả m s o với ban đầu và có tín h phân lớp tốt hơn, và dùng nhữ ng tập ảnh “tái tạo” này để so khớp trong việc nhận dạng. Nghĩa là chúng ta đang áp dụng việc sao chép từ một t ập dữ li ệu phức tạp, khó sử dụng để nhận dạng trực tiếp s ang một tập mới tốt hơn, dùng để so khớp một cách dễ dàng ch o vi ệc nhận dạng.
36 | T hái Hu y T ân – 1211064 – thaihu ytan90@gmail.com
Lời Kết
Qua việc thự c hiện tiểu luận này, bản thân em cũng đã tự bản thân mình củng cố lại những kiến thức mà thầy đã giảng d ạy về khoa học, nghiên cứu khoa học và những thủ thuật sáng tạo.
Đồng thời, qua việc phân tíc h sự áp dụng các thủ thuật sáng tạo vào h ệ nhận dạng mặt người em cũng đã có một cá i nhìn mới mẻ và sâu s ắc hơn về b ài toán nhận dạ ng và cũng thấy được tính quan trọng của các thủ thuật sáng tạo trong việc làm khoa học.
37 | T hái Hu y T ân – 1211064 – thaihu ytan90@gmail.com