2.1 Trạng thái biểu cảm khuôn mặt người
2.2.2.2 Đặc trưng Haar
Đặc trưng Haar là một loại đặc trưng thường được dùng cho bài toán nhận dạng trên ảnh. Đặc trưng Haar được xây dựng từ các hình chữ nhật nhằm mục đích tính độ chêch lệch giữa giá trị các điểm ảnh trong các vùng kề nhau.
Giá trị của đặc trưng được tinh bằng tổng giá trị các điểm ảnh trong vùng màu trắng trừ đi tổng các điểm ảnh trong các vùng màu đen.
Một điểm mạnh của đặc trưng Haar là có thể biểu diễn được các thơng tin về mối liên hệ giữa các vùng trong một bức ảnh.
Viola và Jones đã đưa ra khái niệm ảnh tích phân ( Integral Image ) để tính nhanh các đặc trưng Haar.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 44
Hình 2.4 Vài đặc trưng Haar cơ bản
Lienhart kế thừa (gọi Integral Image là SAT Summed Area Table) và đưa ra thêm khái niệm RSAT – Rotated Summed Area Table để tính tốn nhanh cho các đặc trưng xoay 1 góc 45º.
Hình 2.5 Áp dụng đặc trưng Haar vào ảnh
Một vài đặc trưng :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 45
Với SAT :
Hình 2.7 Mơ tả về SAT
Ảnh tích phân tại các điểm (x, y) :
Cách tính nhanh các phần tử của bảng SAT :
Với SAT(-1, y) = SAT(x, -1) = SAT(-1, -1) = 0; Cách tính nhanh các đặc trưng hình chữ nhật : SUM( D ) = 4 + 1 – 2 – 3 ;
- Với RSAT :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 46
Hình 2.9 Mơ tả về RSAT
Ảnh tích phân tại các điểm (x, y) :
Cách tính nhanh các phần tử của bảng RSAT :